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iOS 13 allungherà la vita alle batterie degli iPhone, ecco come

Con iOS 13 Apple introduce una nuova modalità denominata Ricarica Ottimizzata. Le batterie degli iPhone beneficeranno del machine learning.

iOS 13, nuova versione del sistema operativo mobile di Apple, introduce diverse novità. Ve ne abbiamo parlato in un articolo dedicato, a margine della conferenza d’apertura della WWDC 2019. Come spesso accade però, è passata un po’ in sordina una nuova funzionalità messa a punto dall’azienda di Cupertino e denominata “Ricarica Ottimizzata”. È possibile trovarne traccia nella pagina di preview approntata dal gigante californiano, in cui è presenta una sezione apposita.

La modalità Ricarica Ottimizzata si pone l’obiettivo di allungare la vita alle batterie degli iPhone. Si tratta di una funzionalità che, evidentemente, è stata messa a punto da Apple in relazione ai casi di legame tra il calo delle prestazioni degli smartphone dell’azienda di Cupertino e l’usura delle batterie. Una questione che ha fatto enormemente discutere a cavallo tra la fine del 2017 e l’inizio del 2018, tanto da spingere il gigante californiano ad avviare un programma di sostituzione delle batterie a prezzi agevolati.

“Ricarica Ottimizzata aiuta a rallentare l’invecchiamento della batteria, riducendo la quantità di tempo in cui il tuo iPhone resta completamente carico. iPhone imparerà la tua routine quotidiana, attendendo di terminare la carica oltre l’80%, fino a quando non hai bisogno di utilizzarlo”, questo è il passaggio che è possibile leggere nella pagina di preview di iOS 13 presente sul portale statunitense dell’azienda di Cupertino.

Per comprendere appieno questa modalità, occorre innanzitutto ricordare alcuni aspetti chiave delle batterie agli ioni di litio, presenti appunto negli smartphone. Innanzitutto, si caricano fino all’80% più velocemente rispetto alle precedenti tecnologie che, tra l’altro, soffrivano del così detto “effetto memoria”: in sostanza, le vecchie batterie perdevano traccia delle loro capacità massime se le si ricaricava costantemente dopo averle scaricate solo parzialmente.

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Di contro però le batterie agli ioni di litio soffrono del problema del ciclo di carica massimo. Questo significa che, dopo tanti cicli di ricarica, iniziano a perdere capacità. In tal senso, è bene sottolineare come per “ciclo di ricarica” non si intenda semplicemente portare la batteria da 0% al 100%. Ad esempio infatti, se per cinque giorni consecutivi ricarichiamo dall’80% al 100%, i vari “addebiti” del 20% costituiranno, alla fine, un ciclo completo, contribuendo a far diminuire la capacità totale.

Inoltre, rimanere vicini al 100% in carica comporta un rischio per la batteria a lungo termine a causa del surriscaldamento. In questi casi infatti, gli smartphone interrompono la ricarica per un periodo determinato di tempo, per poi riavviarla. Questo significa che, effettuando la ricarica durante la notte, una volta raggiunto il 100% la percentuale scenderà continuamente tra il 95% e il 98%, per poi tornare al 100%. Di fatto, si utilizzano a vuoto i cicli di ricarica, senza peraltro utilizzare attivamente il dispositivo.

È proprio in questo meccanismo che si inserisce la nuova modalità Ricarica Ottimizzata di iOS 13. Grazie a un apposito algoritmo e ai meccanismo di machine learning, il sistema sarà in grado di determinare in quale momento della giornata, solitamente, l’utente cerca di compiere il ciclo di ricarica completo (solitamente di notte). In questo modo la carica dell’iPhone, una volta giunta all’80%, verrà mantenuta attorno a questa soglia, per poi essere portata al 100% in concomitanza con il momento in cui, di solito, l’utente lo stacca dalla presa elettrica.

In questo modo, si evita il surriscaldamento della batteria (tenendola più tempo lontana dal 100%) e si diminuiscono i cicli totali di ricarica. Ovviamente, come sempre in questi casi, attendiamo di provare sul campo iOS 13 e questa funzionalità, al fine di testarne gli effettivi benefici. Non c’è dubbio comunque sul fatto che, sulla carta, sia un sistema in grado di allungare la vita delle batterie. Gli effetti però dipenderanno molto dall’efficacia degli algoritmi di machine learning, che saranno chiamati a tracciare in maniera efficace le abitudini degli utenti.

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