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2024 · Ingegneria Embedded / Veicoli Elettrici

E-ION

Ogni cella pensa da sola

Un Battery Management System distribuito nato dalle piste Formula Student, dove ogni modulo cella esegue un proprio modello di State-of-Health e bilancia il pacco chimicamente, prolungandone la vita del 30%.

CELLS: 96 / 96 OK■ BMS ACTIVESoH: 98.2%

Anno

2024

Cliente

Consorzio automotive italiano (riservato)

Ruolo

Architettura di sistema, firmware embedded, modellazione AI

Durata

10 mesi

Team

5 ingegneri embedded, 1 ingegnere ML, 1 hardware designer

Categoria

Ingegneria Embedded / Veicoli Elettrici

// Il contesto

Il mercato delle batterie EV ad alte prestazioni è a un crocevia: i BMS centralizzati trattano il pacco come un monolite, mascherando la deriva chimica delle singole celle fino a quando il danno è fatto. Le squadre Formula Student italiane raccolgono da anni telemetria ad altissima densità, un patrimonio quasi mai sfruttato oltre i paddock. Nel 2024 un consorzio industriale ha visto in quel dato grezzo la materia prima per ridisegnare l'intelligenza della batteria.

// La sfida

La vera difficoltà non era il modello AI, ma farlo girare su microcontrollori a basso costo in tempo reale, senza sacrificare la sicurezza funzionale IEC 61508. Distribuire l'intelligenza su decine di moduli significava ripensare la topologia di comunicazione e garantire coerenza globale del pacco senza un nodo centrale onnisciente. Il bilanciamento chimico richiedeva un modello fisico-empirico che nessun framework ML off-the-shelf era pronto a ospitare.

approach.rs

// La soluzione

Zeklar ha adottato un'architettura a rete di agenti: ogni modulo ospita un STM32 che esegue un modello SoH in Rust, compilato no_std e quantizzato a 8 bit per stare in 48 kB di flash. I moduli comunicano via CANopen con un supervisore leggero che aggrega le decisioni locali senza centralizzare il calcolo. Il modello è stato addestrato in Python su 14 mesi di dati Formula Student e validato in Simulink con un gemello digitale NMC. Il bilanciamento usa un MPC a orizzonte ridotto che ogni cella calcola autonomamente ogni 50 ms.

// Cosa l'ha reso speciale

01

Inferenza a 48 kB

Il modello SoH quantizzato gira su STM32F4 in meno di 3 ms per ciclo, bare-metal, con meno di 8 mW di consumo aggiuntivo.

02

Bilanciamento chimico attivo

L'MPC distribuito agisce su corrente e temperatura per minimizzare la crescita dello strato SEI, allungando la vita del pacco del 30%.

03

Dati di pista, prodotto reale

14 mesi di telemetria, oltre 900 GB, hanno fornito distribuzioni termiche e di carico impossibili da replicare in laboratorio.

04

Sicurezza funzionale SIL 2

La catena firmware è stata sviluppata con static analysis, mutation testing automatizzato e copertura MC/DC al 97%.

// Risultati

+30%

Vita del pacco estesa

<3 ms

Latenza inferenza SoH

48 kB

Footprint firmware

97%

Copertura MC/DC

900+ GB

Dati elaborati

96

Celle nel pacco pilota

// Il processo

01

Esplorazione e dati

Analisi dell'archivio telemetrico Formula Student e scelta della topologia di comunicazione distribuita.

02

Modellazione e validazione

Training del modello SoH, gemello digitale NMC in Simulink e validazione hardware-in-the-loop su banco cella.

03

Firmware e hardware

Firmware Rust/C ottimizzato, progettazione PCB in Altium e qualifica termica da -20 a +70 °C.

04

Integrazione e collaudo

Pacco da 96 celle, aging accelerato, audit SIL 2 indipendente e documentazione certificabile.

"Zeklar ha portato in produzione un'idea che avevamo solo sulla carta, con il rigore che ci aspettavamo da un partner di sistema e la velocità che non ci aspettavamo da nessuno."

Direttore R&D, consorzio automotive (riservato)

// L'impatto

E-ION ha dimostrato che l'intelligenza distribuita a livello di cella è industrialmente percorribile senza rinunciare alla certificabilità: il consorzio ha avviato un programma pre-serie da 500 unità. L'architettura è oggetto di due domande di brevetto europeo depositate col cliente.

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