ML6 en Saroléa optimaliseren elektrische motor met machine learning

Het Gentse ML6, specialist in machine learning rust de nieuwe elektrische motor MANX7 van Saroléa uit met zijn Waizu-software. Die moet helpen om maximale autonomie en vermogen uit de tweewieler te halen.

Waizu werd door ML6 ontwikkeld voor verregaande optimalisering in de procesindustrie. Het combineren van de AI-gestuurde procescontrole met de elektrische aandrijflijn in de MANX7, moet het nieuwste model van de Belgische motorfabrikant meer autonomie en vermogen bezorgen.

Het platform combineert de ervaring van ML6 in machine learning voor predictief onderhoud met baanbrekend onderzoek op gebied van reinforcement learning en Googles nieuwste technologische ontwikkelingen op vlak van hardware en cloud.

Google Edge TPU

Nooit eerder werd de Waizu-oplossing geïntegreerd in een gemotoriseerd voertuig. De bedrijven maken gebruik van Googles Edge TPU, een specifiek voor artificiële intelligentie ontwikkelde processor.

“Tot op de dag van vandaag is AI mogelijk, door eerst alle data van het systeem via het internet te versturen naar de cloud, vervolgens op basis hiervan de modellen te laten leren en de getrainde modellen terug te sturen naar de machine. Dankzij de Edge TPU kan de AI op een veel efficiëntere manier direct ingrijpen. Daarnaast is het mogelijk per individueel systeem bij te leren”, zegt Nicolas Deruytter, zaakvoerder van ML6.


Lees dit: Edge computing is het zenuwstelsel van het Internet of Things


Motoren leren van elkaar

Volgens Bjorn Robbens, CEO van Saroléa, heeft het bedrijf een basisconfiguratie uitgewerkt aan de hand van miljoenen datagegevens, verzameld in de afgelopen vier jaar. Iets waarvan hij verwacht dat dit snel in de miljarden zal oplopen.

“Door de continue datafeed wordt het model constant verbeterd. Bovendien zijn via de IoT-chip alle motorfietsen met elkaar geconnecteerd, waardoor ze als het ware van elkaar leren”, vertelt Robbens. “Hoe meer motorfietsen, hoe meer data, hoe sterker de optimalisatie. Aan de hand van reinforcement learning weet iedere motor exact welke instellingen optimaal zijn in welke situatie.”

De hoeveelheid aan parameters in de motor maakt het naar eigen zeggen onmogelijk alles handmatig in kaart te brengen. Bovendien is de data ook nog eens afhankelijk van de situatie en locatie.

Platform

Saroléa en ML6 laten weten volop in te zetten op het verhogen van de autonomie, predictief onderhoud en verbeterde batterijprestaties. Zaken als hoe het vermogen wordt aangestuurd, welke temperaturen zich ontwikkelen en batterijbeheer, worden nu beter in kaart gebracht.

“Als we kunnen groeien naar een model waarin de batterij in ideale omstandigheden opgeladen en belast wordt, kunnen we de autonomie met 20 tot 40 procent verhogen en zal de batterij jarenlang meegaan”, aldus Robbens.

Saroléa wil de technologie op termijn vermarkten en via een platform beschikbaar stellen aan de volledige automotivesector. Het potentieel van de toepassing reikt naar eigen zeggen verder dan alleen die van de motorwereld. Robbens: “Bussen, vrachtwagens, fietsen en automated guided vehicles (AVG’s). We zien dit heel breed en willen de technologie en kennis die we hebben opgebouwd met ML6 als partner packagen en als off-the-shelf oplossing aanbieden aan OEM-spelers.”