La IA logra otro éxito al descubrir cómo fabricar una batería con materiales estables y bajo contenido de litio
Inteligencia Artificial descubre cómo fabricar baterías con materiales estables y menos litio
La creciente demanda en la industria de dispositivos electrónicos y vehículos eléctricos ha incrementado la necesidad de materias primas como el litio y el cobalto para la producción de baterías. Sin embargo, la variabilidad en los precios de estos materiales ha impedido la estandarización y el abaratamiento de los productos derivados. La clave para hallar nuevos compuestos de baterías eficientes podría residir en el uso de Inteligencia Artificial (IA) y sistemas de computación cuántica.
Aplicación de IA y computación en la nube para desarrollar aleaciones disruptivas en baterías
La IA se ha convertido en una herramienta esencial para la investigación de nuevas tecnologías. Un algoritmo innovador, junto con un sistema computacional, ha permitido establecer nuevas estrategias que buscan mejorar el rendimiento y la vida útil de las baterías. Estas propuestas deberán ser validadas mediante pruebas para confirmar la mejora en los resultados. Este proyecto podría revolucionar el enfoque en la composición de las baterías.
El Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL) y Microsoft han llevado a cabo la investigación de manera conjunta. Microsoft proporcionó la base de datos principal, que fue depurada y refinada por PNNL. Posteriormente, se seleccionaron proyectos específicos para ser desarrollados a lo largo de los próximos meses.
Entre las combinaciones de materiales resultantes, el estudio destaca una que llama la atención debido a la diversidad de materias primas empleadas. PNNL está realizando pruebas para verificar la eficiencia de una batería que se diferencia, curiosamente, por tener una reducción del litio de hasta un 70% en comparación con los modelos actuales. Esta innovación podría permitir el desarrollo de baterías más accesibles a medio plazo.
La clave del enfoque utilizado radica en la reducción del tiempo necesario para obtener resultados. La computación cuántica a través de la nube, junto con el desarrollo de una IA específica, ha permitido disminuir en varias semanas el tiempo requerido para la investigación. Esto representa un avance significativo que facilita llevar a cabo ensayos e investigaciones previstas. En esta línea, se analiza si las baterías del futuro estarán basadas en las de estado sólido o si, por el contrario, surgirán alternativas.
El siguiente desafío será determinar si el reciclaje de este tipo de baterías de nueva composición es viable o si resulta más complicado que con los modelos actuales. Los próximos meses serán cruciales para la industria de la movilidad, ya que se espera la aparición de nuevas combinaciones de baterías en función del precio de las materias primas disponibles en el mercado.
