Como a Porsche Engineering usa IA, ZVS e ARCP para um inversor de tração mais eficiente nos veículos elétricos

Descubra como a Porsche Engineering aplica IA com ZVS e ARCP em veículos elétricos para cortar 70–95% das perdas de comutação e aumentar a autonomia diária.

A Porsche Engineering está a recorrer à inteligência artificial para aumentar a eficiência dos veículos elétricos, começando por um dos componentes mais críticos e, muitas vezes, subestimados do trem de força: o inversor. Uma parcela relevante das perdas de energia nos sistemas de propulsão elétricos ocorre na comutação dos transistores de potência, o que afeta diretamente a autonomia, a carga térmica e o tamanho dos componentes.

A nova abordagem apoia-se no princípio da comutação suave. Diferentemente da comutação convencional, em que corrente e tensão se sobrepõem durante as transições, a comutação suave busca minimizar o produto entre ambas, controlando com precisão os instantes de ligar e desligar os transistores. Na prática, a comutação acontece quando a tensão ou a corrente está próxima de zero — um ajuste de estratégia que tende a render ganhos reais sem reinventar o hardware.

A Porsche Engineering optou por Zero Voltage Switching (ZVS), método particularmente adequado a cargas indutivas, como os motores elétricos. O ZVS também dialoga bem com transistores modernos de carbeto de silício e de nitreto de gálio, cada vez mais presentes em veículos elétricos pela eficiência em frequências de comutação elevadas. Do ponto de vista técnico, a escolha faz sentido.

No centro do conceito está a topologia de inversor Auxiliary Resonant Commutated Pole (ARCP). Embora conhecida na eletrônica de potência há décadas, sua adoção em inversores de tração sempre esbarrou na complexidade de controle sob condições de operação que mudam rapidamente. É nesse ponto que a inteligência artificial entra em cena.

Um algoritmo de IA pré-treinado processa, em tempo real, dezenas de parâmetros do veículo — como carga, torque e temperatura. A partir desses dados, calcula, em frações de segundo, os instantes ideais de comutação dos transistores de potência. A Porsche Engineering avalia atualmente redes neurais recorrentes, reconhecidas pela alta precisão preditiva, e métodos de aprendizagem por reforço, que oferecem vantagens em aplicações rigorosas de tempo real.

Os resultados de simulação apontam um ganho substancial de eficiência: as perdas de comutação nos transistores de potência podem cair de 70% a 95%. Dependendo das condições de condução, isso se traduz em aumento perceptível da autonomia, além de reduzir a geração de calor no inversor. Com menor estresse térmico, é possível empregar sistemas de arrefecimento mais contidos e adotar projetos de inversores mais compactos, com reduções de volume entre 20% e 50%. A comutação mais suave também alivia a solicitação sobre os transistores, o que pode prolongar sua vida útil. Se esses números se confirmarem em aplicações reais, o motorista sentirá o benefício tanto no uso diário quanto no refinamento do conjunto.

O algoritmo de controle baseado em IA já se encontra em estágio avançado de desenvolvimento. Quando concluído, a Porsche Engineering pretende oferecer a tecnologia como uma solução orientada por software. Entregue como bibliotecas, poderá ser integrada a unidades de controle existentes com alterações relativamente pequenas de hardware, atendendo tanto a atualizações de modelos quanto a novas plataformas de veículos elétricos.