Este artículo propone un enfoque de diseño de protocolos de carga y seguridad basados en datos para abordar el equilibrio entre la velocidad de carga y el envejecimiento de las baterías de iones de litio. Utilizando un modelo de batería de alta fidelidad basado en la física, proponemos una estrategia de control híbrida que combina aprendizaje por refuerzo (RL) y métodos formales basados en datos mediante síntesis inductiva guiada por contraejemplos. El RL sintetiza controladores individuales y, mediante abstracción basada en datos, los descompone en una estructura que conmuta los controladores según las mediciones iniciales de salida de la batería. Implementamos un sistema híbrido combinando la selección discreta entre controladores basados en RL con la dinámica continua de la batería. Una vez que el diseño cumple los requisitos, la abstracción proporciona garantías probabilísticas sobre el rendimiento en lazo cerrado.
