A Paraíba está se consolidando como um polo de inovação em tecnologias sustentáveis, principalmente através do espaço acadêmico. Mais um marco desse avanço aconteceu nesta semana, quando o Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) concedeu à Universidade Federal da Paraíba (UFPB) o registro do programa de computador denominado “Battery Digital Shadow: Sistema de Extração de Atributos para Otimização do Diagnóstico e Prognóstico de Armazenamento de Energia”.
Siga o canal do WSCOM no Whatsapp.
O requerimento foi feito pelo professor Oswaldo Hideo Ando Junior, do Departamento de Engenharia Elétrica do Centro de Energias Alternativas e Renováveis (CEAR).
(Foto: Reprodução)
A inovação, desenvolvida no âmbito do Grupo de Pesquisa em Energia e Sustentabilidade Energética (GPEnSE) da UFPB, é voltada aos setores de mobilidade elétrica, armazenamento de energia, indústria 4.0, segundo uso de baterias, entre outros. Além do professor Oswaldo Hideo Ando Junior, também são inventores do software os pesquisadores Giovane Ronei Sylvestrin e Joylan Nunes Maciel.
A solução tecnológica é um sistema computacional avançado que realiza a extração automatizada de atributos técnico-operacionais a partir de dados padrão de baterias (tensão, corrente, temperatura e tempo). O sistema desenvolvido aplica técnicas de engenharia de atributos, estatística multivariada e inteligência artificial para gerar indicadores para otimizar a extração de parâmetros utilizados na modelagem preditiva de saúde (SoH), vida útil (RUL), e desempenho de baterias em aplicações como mobilidade elétrica e armazenamento de energia.
O programa de computador atua como um Digital Shadow, ou seja, uma representação digital analítica das baterias, compatível com dados reais coletados por BMS (Battery Management System – em português, Sistema de Gerenciamento de Baterias) ou sensores industriais. É aplicável a cenários de manutenção preditiva, triagem para segundo uso, análise laboratorial e simulação de comportamento futuro. Sua estrutura modular permite integração com sistemas embarcados, plataformas em nuvem e ambientes de P&D. Além disso, também pode ser utilizada na produção e recondicionamento de baterias de segunda vida.
Segundo o professor Oswaldo Hideo Ando Junior, foram mais de 5 anos de pesquisa aplicada, multi(inter)disciplinar de engenharia de atributos em larga escala e integração de Inteligência Artificial.
Quanto ao nível de maturidade, o protótipo funcional foi validado com dados reais em ambiente laboratorial, com capacidade de adaptação para uso comercial e industrial. Segundo os pesquisadores, a solução foi testada com dados públicos (MIT Battery Dataset) e está pronta para integração com sistemas reais mediante adequações específicas. O processo de registro do software foi conduzido pela Agência UFPB de Inovação Tecnológica (Inova UFPB), dando o suporte necessário aos pesquisadores.
