La compañía proveedora de IA, Monolith, ha establecido una asociación con la empresa de tecnología de baterías, About:Energy, con el objetivo de lograr un modelado y prueba de baterías más preciso y escalable.
Esta colaboración tiene como objetivo reducir el tiempo de desarrollo de vehículos eléctricos mediante el uso de modelado de baterías basado en IA. Se espera que este proceso de investigación y desarrollo ahorre aproximadamente de 12 a 18 meses.
Los ingenieros de ambas compañías están colaborando en el desarrollo de modelos de IA pre-entrenados en la plataforma de Monolith, utilizando datos de baterías de About:Energy. Se espera que estos modelos pre-entrenados permitan una predicción más precisa de la degradación de la batería y la propagación del calor basada en datos recopilados de numerosas baterías.
Si tienen éxito, las compañías anticipan una reducción en la cantidad de pruebas, una disminución en los costos de prueba, así como mejoras en el rendimiento y la seguridad de las baterías. Si bien la colaboración se centra actualmente en la industria automotriz, existe el potencial de expandir esta solución a otros sectores de transporte, como la micro-movilidad y la aviación.
«Nuestra colaboración con About:Energy nos permite construir modelos más precisos que pronostican la degradación de las baterías y los riesgos térmicos. Utilizamos datos confiables de prueba de baterías disponibles para los ingenieros», afirmó el Dr. Richard Ahlfeld, CEO y fundador de Monolith.
Gavin White, CEO y co-fundador de About:Energy, agregó: «Siempre buscamos colaboraciones innovadoras que ayuden a abordar los desafíos más difíciles de la industria. Trabajar con Monolith nos brinda acceso al mejor talento de aprendizaje automático y datos de laboratorio de alta calidad en una plataforma fácilmente accesible».
Lee más sobre las innovaciones en baterías [aquí](aboutenergy.com).
FAQ:
1. ¿Qué compañías se han asociado para lograr un modelado y prueba de baterías más preciso y escalable?
Monolith, proveedor de software de IA, y About:Energy, empresa de tecnología de baterías, se han asociado para lograr un modelado y prueba de baterías más preciso y escalable.
2. ¿Cuál es el objetivo principal de la colaboración entre Monolith y About:Energy?
El objetivo principal de la colaboración es reducir el tiempo de desarrollo de vehículos eléctricos mediante la aplicación de modelado de baterías basado en IA. El objetivo es ahorrar aproximadamente de 12 a 18 meses en el proceso de investigación y desarrollo.
3. ¿Cómo están colaborando los ingenieros de ambas compañías?
Los ingenieros de ambas compañías colaboran en el desarrollo de modelos de IA pre-entrenados en la plataforma de Monolith, utilizando datos de baterías de About:Energy. Estos modelos pre-entrenados tienen la intención de permitir una predicción más precisa de la degradación de la batería y la propagación del calor basada en los datos recopilados.
4. ¿Qué beneficios pueden surgir de esta colaboración?
Si tienen éxito, se espera que la colaboración resulte en una reducción en la cantidad de pruebas, una disminución en los costos de prueba, así como mejoras en el rendimiento y la seguridad de las baterías. Actualmente, el enfoque se centra principalmente en la industria automotriz, pero existe el potencial de expandir esta solución a otros sectores de transporte.
5. ¿Qué dijeron los representantes de Monolith y About:Energy sobre la colaboración?
El Dr. Richard Ahlfeld, CEO y fundador de Monolith, dijo: «Nuestra colaboración con About:Energy nos permite construir modelos más precisos que pronostican la degradación de las baterías y los riesgos térmicos. Utilizamos datos de prueba de baterías de alta calidad disponibles para los ingenieros». Gavin White, CEO y co-fundador de About:Energy, agregó: «Trabajar con Monolith nos brinda acceso al mejor talento de aprendizaje automático y datos de laboratorio de alta calidad en una plataforma fácilmente accesible».
6. ¿Dónde puedo encontrar más información sobre las innovaciones en baterías?
Puedes encontrar más información sobre las innovaciones en baterías en el sitio web de About:Energy en [aboutenergy.com](aboutenergy.com).
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