In quest’epoca di transizione tra le auto tradizionali con motori termici a quelle elettriche, i veicoli ibridi rappresentano un compromesso tra le due categorie di veicoli, pensate per cercare di superare la completa dipendenza da fonti energetiche fossili per assicurare il funzionamento dei propulsi, ricorrendo all’uso di motori elettrici per contenere le emissioni inquinanti.
Per cercare di ottimizzare ulteriormente questo bilancio ecologico, ora, presso la University Of California Riverside è stata sviluppata una tecnologia che potrebbe ridurre fino al 30 percento i consumi energetici nelle auto ibride, sfruttando a questo proposito degli algoritmi ad hoc, i quali, tramite il machine learning potrebbero anche migliorarsi nel tempo.
Questa innovazione tecnologica non potrà essere implementata all’interno dei veicoli già presenti sul mercato e, prima di fare il suo debutto, dovrà essere chiaramente recepita da parte delle aziende automobilistiche. Il funzionamento della tecnologia è semplice: il veicolo comunica con un server remoto, il quale ottenendo un volume di dati sempre più importante, riesce ad elaborare degli schemi di uso dei due differenti motori sempre più accurati, capaci di ridurre i consumi energetici.