[es] El costo y la degradación de las baterías de Li-ion hacen que sea necesario crear un modelo de degradación que simule cómo se comportarán y cuánto durarán las baterías en la aplicación de destino. Para crear dichos modelos es necesario testear las baterías en diversas condiciones en un laboratorio. Esas pruebas son costosas y requieren mucho tiempo, por lo que se ve necesario buscar un método que permita minimizar los ensayos de laboratorio. Para ello, en este trabajo se propone utilizar algoritmos de inteligencia artificial, orientados a predecir la degradación de las baterías. Con el objetivo de minimizar el número necesario de ensayos, se propone utilizar la técnica del aprendizaje por transferencia, que permite que una red neuronal utilice el conocimiento adquirido en una tarea de origen para mejorar los resultados en la tarea objetivo. Con ese fin, se han utilizado dos sets de datos de dos químicas diferentes de Li-ion, NMC y LFP. La primera es la que se ha empleado para entrenar la red neuronal en la tarea de origen, para después poder utilizar esa red neuronal aplicando el aprendizaje por transferencia y así poder predecir la degradación de la segunda quimica de Li-ion utilizando unos pocos datos del segundo set. De este modo, se consigue reducir de forma significativa el coste de desarrollo del modelo de degradación para baterías LFP. El método propuesto representa el primer paso hacia el desarrollo de modelos de degradación universales para baterías de Li-ion, independientemente de la química seleccionada. Por lo tanto, el trabajo de investigación presentado en esta memoria no solo tiene un interés tecnológico, sino también económico, y responde a los retos actuales y futuros de toda la esfera industrial dependiente del almacenamiento de la energía.

[eu] Li-ioi bateriak garestiak dira eta degradatu egiten dira; hori dela eta, degradazio-eredu bat sortu beharra dago, bateriek xede-aplikazioan zer portaera izango duten eta zenbat iraungo duten simulatzeko. Ereduok sortzeko, bateriak hainbat baldintzatan frogatu behar dira laborategian. Frogok garestiak dira eta denbora luze hartzen dute; hortaz, laborategiko froga gutxiago egin behar izateko metodo bat bilatu beharra dago. Horretarako, lan honetan, adimen artifizialeko algoritmoak erabiltzea proposatzen da; horien helburua da, bada, baterien degradazioa iragartzea. Behar den entsegu kopurua murrizteko transferentzia bidezko ikaskuntza-teknika erabiltzea proposatzen da. Horren bidez, sare neuronal batek jatorri-ataza batean ikasitakoa erabil dezake xede-atazako helburuak hobetzeko. Horretarako, bi Li-ioi kimikaren datu multzoak erabili dira: NMC eta LFP. Lehenengoa sare neuronala jatorri-atazan entrenatzeko erabili da. Ondoren, sare neuronal hori erabili ahal izan da, transferentzia bidezko ikaskuntza aplikatuta, bigarren Li-ioi bigarren kimikaren degradazioa iragartzeko, bigarren datu multzoko datu gutxi batzuk baliatuta. Hartara, nabarmen txikitu da LFP baterietarako degradazio-eredua garatzeko kostua. Proposatutako metodoa Li-ioi baterietarako degradazio-eredu unibertsalak garatzeko lehen urratsa da, hautatutako kimika gorabehera. Beraz, memoria honetan aurkeztutako ikerketa-lanak interes teknologikoa ez ezik, interes ekonomikoa ere badu, eta energia-biltegiratzearen mendeko industria-esfera osoaren egungo eta erorkizuneko erronkei erantzuten die.