El consorcio DigiCell se reunió en Linz los días 21 y 22 de enero de 2026 para su reunión de seguimiento de dos años, organizada por Keysight Technologies y la Universidad Johannes Kepler. Durante el encuentro, los socios revisaron los últimos avances en caracterización de materiales, integración de datos y modelado digital para tecnologías de baterías de nueva generación.
Leitat presentó varios logros clave que apoyan los objetivos científicos y de digitalización de DigiCell:
- Clasificación de baterías de segunda vida
Leitat ha desarrollado una nueva metodología, el Battery Application Suitability Index (BASI), para clasificar las baterías de segunda vida. Este marco combina factores físicos y económicos, ayudando a orientar su reutilización en diferentes aplicaciones. El índice se presentará en los próximos meses.
- Nueva serie de ensayos con sensores de fibra óptica integrados
Se ha iniciado una nueva campaña experimental que utiliza sensores de temperatura con fibra óptica integrados en celdas pouch, generando conjuntos de datos detallados que ya se están incorporando a la infraestructura compartida de datos del proyecto.
- Nuevos datos de envejecimiento de celdas
Durante el último año, Leitat ha recopilado un conjunto completo de datos sobre el envejecimiento de 15 celdas de batería. Estos datos apoyarán el desarrollo de estimadores precisos del estado de salud (SOH) para baterías de segunda vida.
- Integración de los datos en la plataforma DigiCell
Los últimos conjuntos de datos de Leitat se han subido a la Data Management Platform (DMP) de DigiCell, facilitando el trabajo de los socios y la validación cruzada de resultados.
- Herramientas de clasificación y aprendizaje automático
El módulo de clasificación basado en aprendizaje automático de Leitat ya está completamente operativo como la primera herramienta disponible en la plataforma DigiCell. El desarrollo de la herramienta de segmentación continúa y se lanzará en una fase posterior. Antes de contribuir con conjuntos de datos específicos del proyecto, Leitat probó varios enfoques de machine learning con datos de código abierto, estableciendo una base sólida para el trabajo actual.
- Perspectivas de futuro
Durante la reunión, los socios también compartieron actualizaciones sobre métodos experimentales, gemelos digitales y estrategias de modelado impulsadas por IA. Con dos años de progreso completados, el consorcio DigiCell se centra ahora en transformar los resultados de la investigación en soluciones prácticas para el ecosistema de baterías europeo, con vistas a la conferencia final del proyecto en 2026.
