El riesgo de incendio de las baterías de litio es una preocupación constante, por lo que los científicos han propuesto un método para advertir con antelación sobre incendios de baterías utilizando el sonido. La investigación ha descubierto que las baterías de iones de litio experimentan una serie de reacciones químicas antes de incendiarse, reacciones que provocan un aumento gradual de la presión interna, lo que finalmente lleva a la expansión de la batería.
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La carcasa de la batería suele ser rígida y no puede adaptarse a esta expansión, por lo que la válvula de seguridad interna de la batería se rompe cuando la presión es excesiva, emitiendo un sonido característico. Este sonido es similar al chasquido y silbido que se produce al abrir una botella de refresco.
Por ello, el equipo de investigación del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de Estados Unidos ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático específicamente diseñado para identificar este sonido de rotura particular. Durante el entrenamiento del algoritmo, los investigadores colaboraron con un laboratorio de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Xi'an para recopilar datos de audio de 38 baterías que explotaron. Ajustando la velocidad y el tono de estos datos de audio, el equipo de investigación generó más de 1000 muestras de audio únicas para entrenar aún más el algoritmo.
Los resultados de las pruebas muestran que el algoritmo puede identificar el sonido de rotura de una batería sobrecalentada con una precisión del 94%. Cabe destacar que, durante las pruebas, los investigadores también introdujeron diversos ruidos de fondo, como pasos, el sonido de cerrar puertas y abrir botellas, y descubrieron que solo unos pocos ruidos interferían con el juicio del algoritmo. Este hallazgo demuestra la robustez del algoritmo.
El equipo de investigación afirma que esta tecnología tiene el potencial de utilizarse para desarrollar un nuevo tipo de detector de incendios que pueda instalarse en hogares, oficinas, almacenes y aparcamientos de vehículos eléctricos, entre otros lugares. Al emitir una alerta temprana, esta tecnología puede dar a las personas tiempo suficiente para evacuar y garantizar su seguridad.
Puntos clave:
🔋 El equipo de investigación utiliza la tecnología de reconocimiento de sonido para advertir con antelación sobre incendios de baterías de litio y garantizar la seguridad.
🎧 Mediante un algoritmo de aprendizaje automático, la precisión de las pruebas alcanza el 94%, con una buena robustez.
🚨 Se espera que se desarrolle un nuevo tipo de detector de incendios que se pueda utilizar ampliamente en diversos lugares para proporcionar seguridad a las personas.
