BATTL‑EU
Gestión sostenible y transparente del ciclo de vida de las baterías gracias a un mayor seguimiento de los datos y al respeto de la privacidad de los usuarios en los vehículos eléctricos
Battl-EU optimiza la vida útil de las baterías de los vehículos eléctricos (VE) gracias al análisis del comportamiento, el aprendizaje federado y una arquitectura «edge-cloud». Además, garantiza la trazabilidad y el reciclaje mediante la cadena de bloques, al tiempo que asegura el cumplimiento del RGPD.
El proyecto Battl-EU responde a la aceleración del mercado de los vehículos eléctricos y a los requisitos europeos en materia de economía circular y trazabilidad, en un contexto en el que la vida útil media de las baterías (≈ 8–12 años) se ve muy mermada por hábitos de conducción y recarga inadecuados, que el reciclaje sigue siendo escaso en Europa y que la demanda de materias primas podría multiplicarse por 20–25 de aquí a 2030, lo que hace que una trazabilidad fiable sea esencial (Directiva sobre baterías, Pacto Verde).
Para dar respuesta a ello, Battl-EU propone una arquitectura vehículo-periferia-nube basada en la unidad Dunasys: recogida a bordo, análisis local y aprendizaje federado para tener en cuenta las heterogeneidades y preservar la privacidad, y, a continuación, registro del pasaporte de la batería en una cadena de bloques autorizada con el fin de garantizar la integridad, la trazabilidad y la interoperabilidad a lo largo de todo el ciclo de vida.
Los objetivos son:
- Optimizar la vida útil residual (RUL) mediante el análisis del comportamiento y la planificación de la carga
- Mejorar el reciclaje mediante una trazabilidad segura de extremo a extremo
- Garantizar el cumplimiento del RGPD mediante el tratamiento descentralizado
| Departamento(s) | Socio(s) | Importe total |
|---|---|---|
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599 k€
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| Ámbito principal | Ámbito de influencia | Fecha(s) |
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ANR
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Internacional |
2025 - 2029
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Palabras clave
Sistema de gestión de baterías (BMS), protección de la privacidad, computación en el borde, aprendizaje seguro, datos de la batería, modelización del comportamiento del conductor, optimización multiobjetivo, planificación centrada en el usuario.