Neue Studie macht Hoffnung: Löst KI bald das größte E-Bike-Problem?

Eine Veröffentlichung im Top-Journal „Nature“ liefert überraschende Ergebnisse: Künstliche Intelligenz könnte die Reichweiten-Angst beenden. Warum E-Biker davon profitieren und wie Bosch die Technik bereits nutzt.

Reichweiten-Angst am E-Bike fährt häufig mit

Es ist das Horror-Szenario auf dem E-Bike: Du planst eine Tour von rund 100 Kilometern, eine Reichweite, die du beim täglichen Pendeln mit deinem Bike locker schaffst. Doch schon nach 70 Kilometern verschwindet der letzte Balken am Akkustand – und das auch noch ausgerechnet am Berg.

Vor allem wechselnde Streckenabschnitte mit Anstiegen sowie deine eigene Beteiligung am Antrieb können schwanken. Entsprechend sind Reichweitenangaben nur selten genau. Nicht immer geschieht dies zu Ungunsten des Fahrers, aber etwas Angst schwingt wohl immer mit, wenn die Ladung unter 50 % rutscht. Das gilt umso mehr für E-Autos, bei denen eine leere Batterie noch weitaus größere Probleme mit sich bringt – schließlich geht es nicht einfach mit Muskelkraft weiter.

KI-Berechnung steigerte Zuverlässigkeit von Reichweitenangaben enorm

Das Mittel gegen die Reichweiten-Angst könnte, wie so oft, in der Zuhilfenahme von künstlicher Intelligenz stecken. Darauf lässt zumindest eine Studie schließen, die jüngst in dem renommierten Wissenschaftsmagazin Nature erschienen ist. Ein Forschungsteam hat dafür vier verschiedene Machine-Learning-Modelle für E-Autos trainiert. Alle Modelle errechneten auf völlig unterschiedliche Art und Weise die voraussichtliche Reichweite – und kamen entsprechend zu unterschiedlichen Ergebnissen.

Die Einzelergebnisse des Trainings waren von überschaubarem Erfolg gekrönt: Das Random-Tree-Modell schnitt als bestes der vier Modelle ab – mit nur 32 % Genauigkeit. Doch die Arbeit war nicht vergebens. Denn sobald die Forscher die Reichweitenschätzungen der Modelle zu einem sogenannten Modell-Ensemble kombinierten, schoss die Genauigkeit in die Höhe. Alle vier Modelle zusammen lieferten eine Genauigkeit von knapp 92 %.

Die Reichweite wurde auf 9 km genau geschätzt. Obwohl alle Fahrten rein synthetisch simuliert waren und kein Praxistest vorliegt, sind die Forscher überzeugt, dass kombinierte KI-Modelle gegen die Reichweiten-Angst und damit bei der effizienteren Nutzung von E-Autos helfen können.

Ergebnisse können auch aufs E-Bike übertragbar sein

Die Forscher nutzten für ihre Analyse Daten eines Elektroautos (Tata Nexon EV), dessen Permanentmagnet-Synchronmotor technisch eng mit vielen E-Bike-Motoren verwandt ist. Entsprechend sind die wesentlichen Ergebnisse der Studie auf das E-Bike übertragbar, auch wenn dort teilweise andere bzw. weitere Faktoren eine Rolle für die Reichweite spielen.

Steigungen sorgten in der Studie für einen erhöhten Stromverbrauch von bis zu 39 %. Die niedrige Außentemperatur im Winter kann zu einer um 30 % niedrigeren Reichweite führen. Gangwahl, Eigenbeteiligung und Beschleunigungsverhalten spielen beim E-Bike ebenfalls noch eine große Rolle. Es bräuchte entsprechend eigene Modelle oder Modell-Ensembles, welche die Reichweite vorhersagen.

Bosch nutzt KI bereits für Range Control

Die Ingenieure von Bosch eBike Systems sind sich dessen bewusst und haben in ihrer Range Control bereits ein KI-assistiertes System installiert. Die Range Control errechnet nicht nur die voraussichtliche Reichweite zum Beispiel aufgrund der Höhenunterschiede auf der Strecke, sondern passt die Unterstützung so an, dass Fahrer mit einer gewünschten Restladung ins Ziel kommen.

Gerade für starke Motoren wie den Bosch Performance Line CX bedeutet dies, dass das System oftmals weniger als die Maximalleistung des Motors zur Verfügung stellt. Die Range Control spart dort, wo es sich anbietet, und auch im Turbo-Modus muss sie gelegentlich auf Sparflamme fahren, damit Fahrer ohne Reichweiten-Angst ans Ziel kommen.

Akkupflege verbessert Reichweite von E-Bikes

Gegen die Reichweiten-Angst hilft nicht nur die KI, sondern auch sparsames Fahren und vor allem die richtige Akkupflege. Mit der richtigen Behandlung kann man den Leistungsverlust, der früher oder später immer eintritt, herauszögern und Schäden am Akku vermeiden.

Du musst aber nicht auf die KI der Zukunft warten, um mehr Reichweite herauszuholen. Gerade an kalten Tagen verliert dein Akku unnötig Kapazität, wenn du einen Fehler machst. In unserem Ratgeber zur Akkupflege im Winter teilen wir alle wichtigen Tipps und Tricks, damit du auch während der kalten Jahreszeit sportlich und mobil bleibst – ohne dass du bald auch wegen der Reichweite zittern musst.