L'IA peut « entendre » lorsqu'une batterie au lithium est sur le point de prendre feu

Des chercheurs de l'Institut national des normes et technologies (NIST) ont développé un moyen d'utiliser le son pour détecter le moment où les batteries lithium-ion sont sur le point de prendre feu. L'équipe du NIST comprenait Wai Cheong « Andy » Tam et Anthony Putorti.

Les batteries lithium-ion sont partout autour de nous : elles peuvent se trouver dans votre téléphone, dans votre ordinateur portable, dans un vélo électrique ou dans une voiture électrique. Il peut y en avoir plusieurs à portée de main et des centaines dans votre immeuble.

Ces batteries sont populaires car elles peuvent stocker beaucoup d’énergie dans un petit espace. Cette qualité les rend utiles, mais comporte également un danger. Si une batterie lithium-ion devient trop chaude ou est endommagée, elle peut prendre feu ou même exploser. Et le risque d’incendie de batteries augmente. En 2023, les pompiers de la ville de New York ont ​​répondu à 268 incendies résidentiels déclenchés par des batteries de vélos électriques, qui ont causé 150 blessés et 18 morts.

Ces incendies sont très dangereux car ils deviennent extrêmement chauds, presque instantanément. Une batterie peut émettre un jet de flamme jusqu'à 1 100 C (2 012 F), presque aussi chaud qu'un chalumeau, et elle atteint cette température en une seconde environ. Cela diffère considérablement des autres types d’incendies résidentiels, qui démarrent généralement plus lentement sous la forme d’une combustion lente ou d’une petite flamme. Avec ces incendies, la fumée a plus de temps pour atteindre un avertisseur de fumée et avertir les gens du danger.

En plus de chauffer plus rapidement, une batterie lithium-ion ne produit pas beaucoup de fumée à détecter lors des premières phases de panne. Au moment où une quantité limitée de fumée active un détecteur de fumée traditionnel, il est peut-être trop tard pour empêcher le feu de se propager. Il serait donc utile de disposer d’un moyen de détecter ces incendies à un stade précoce.

« En regardant des vidéos de batteries qui explosent, j'ai remarqué quelque chose d'intéressant », a déclaré Tam. « Juste avant le début de l'incendie, la soupape de sécurité de la batterie s'est cassée et cela a fait ce petit bruit. J'ai pensé que nous pourrions peut-être l'utiliser. » Il n'était pas le premier à faire ce constat, mais il souhaitait voir s'il pouvait tester l'idée par lui-même.

Avant qu’une batterie lithium-ion ne prenne feu, une réaction chimique provoque une accumulation de pression à l’intérieur. La batterie commence à gonfler. De nombreuses cellules de batterie lithium-ion ne peuvent pas se dilater car elles ont un boîtier rigide.

Beaucoup de ces boîtiers rigides contiennent une soupape de sécurité conçue pour briser et relâcher cette pression. Cette soupape de sécurité à rupture est le son que Tam entend dans les vidéos. C'est un sifflement distinctif, un peu comme le bruit d'une bouteille de soda qui s'ouvre.

Des études antérieures ont observé que le son pourrait être utilisé dans un système d'alerte précoce. Mais il existe de nombreux sons dans le monde qui s'apparentent à une soupape de sécurité qui se brise, comme l'utilisation d'une agrafeuse ou la chute d'un trombone.

Un détecteur ne serait pas très utile si un bruit aléatoire dans une pièce le déclenchait. Les chercheurs avaient donc besoin d’un logiciel capable de reconnaître de manière fiable le bruit d’une soupape de sécurité qui se brise et de ne pas détecter d’autres bruits. Ils ont décidé d'utiliser l'IA. Tam et Putorti ont formé un algorithme d'apprentissage automatique pour reconnaître ce bruit distinct.

Pour que l’algorithme fonctionne, ils avaient d’abord besoin de nombreux exemples de sons. Grâce à une collaboration avec un laboratoire de l'Université des sciences et technologies de Xi'an, ils ont enregistré l'audio de 38 batteries qui explosaient. Ensuite, ils ont modifié la vitesse et la hauteur de ces enregistrements pour les étendre à plus de 1 000 échantillons audio uniques qu'ils pourraient utiliser pour enseigner au logiciel à quoi ressemble une soupape de sécurité qui se brise.

L'algorithme fonctionne remarquablement bien. À l’aide d’un microphone monté sur une caméra, les chercheurs ont détecté le bruit d’une batterie en surchauffe dans 94 % des cas.

« J'ai essayé de confondre l'algorithme en utilisant toutes sortes de bruits différents, depuis les enregistrements de personnes marchant, jusqu'à la fermeture des portes, en passant par l'ouverture des canettes de Coca », a expliqué Tam. « Seuls quelques-uns d'entre eux ont confondu le détecteur. »

Tam a présenté les résultats de leur étude lors du 13e Symposium Asie-Océanie sur la science et la technologie du feu. Lui et Putorti ont déposé une demande de brevet et prévoient de poursuivre cette ligne de recherche avec davantage de types de batteries et de microphones.

Lors de leurs tests, ils ont observé que la soupape de sécurité se brisait environ deux minutes avant une panne catastrophique de la batterie. Ils prévoient également de vérifier ce délai d’avertissement avec davantage d’expériences sur une gamme plus large de batteries.

Une fois pleinement développée, cette technologie pourrait être utilisée pour créer un nouveau type d’alarme incendie. Ces alarmes pourraient être installées dans des maisons et des immeubles de bureaux, ou dans des endroits dotés de nombreuses batteries comme des entrepôts et des parkings pour véhicules électriques. L’avertissement avancé qu’ils fournissent pourrait donner aux gens le temps d’évacuer. La clé d’une relation saine avec les batteries lithium-ion pourrait simplement être une écoute attentive.