Este artículo propone un enfoque de diseño de protocolo de carga y seguridad basado en datos, utilizando un modelo de batería de alta fidelidad basado en la física para abordar el equilibrio entre la velocidad de carga y la degradación de la vida útil de la batería. Aprovechando la técnica de Síntesis Inductiva Guiada por Contraejemplos, presentamos una estrategia de control híbrida que combina aprendizaje por refuerzo (RL) y métodos formales basados en datos. Sintetizamos controladores individuales mediante RL y, posteriormente, los dividimos en estructuras que conmutan según las mediciones iniciales de salida de la batería mediante abstracción basada en datos. El sistema híbrido resultante combina la selección discreta entre controladores basados en RL con la dinámica continua de la batería. Una vez que el diseño cumple con los requisitos, la abstracción proporciona garantías probabilísticas sobre el rendimiento en lazo cerrado.
