Un investigador prueba baterías que utilizan un nuevo material diseñado por IA
Dan DeLong para Microsoft
La inteligencia artificial puede acelerar el proceso de encontrar y probar nuevos materiales, y ahora los investigadores han utilizado esa capacidad para desarrollar una batería que dependa menos del costoso mineral litio.
Las baterías de iones de litio alimentan muchos dispositivos que utilizamos todos los días, así como vehículos eléctricos. También serían una parte necesaria de una red eléctrica verde, ya que se necesitan baterías para almacenar energía renovable procedente de turbinas eólicas y paneles solares. Pero el litio es caro y minándolo daña el medio ambiente. Encontrar un reemplazo para este metal crucial podría resultar costoso y llevar mucho tiempo, lo que requeriría que los investigadores desarrollen y prueben millones de candidatos a lo largo de los años. Usando IA, Nathan Baker en Microsoft y sus colegas lograron la tarea en meses. Diseñaron y construyeron una batería que utiliza hasta un 70 por ciento menos de litio que algunos diseños de la competencia.
Los investigadores se centraron en un tipo de batería que solo contiene partes sólidas, y buscaron nuevos materiales para el componente de la batería por el que se mueven las cargas eléctricas, llamado electrolito. Empezaron con 23,6 millones materiales candidatos diseñado modificando la estructura de electrolitos establecidos y cambiando algunos átomos de litio por otros elementos. Luego, un algoritmo de IA eliminó los materiales que calculó que serían inestables, así como aquellos en los que las reacciones químicas que hacen funcionar las baterías serían débiles. Los investigadores también consideraron cómo se comportaría cada material mientras la batería estuviera funcionando activamente. Al cabo de unos pocos días, su lista contenía sólo unos cientos de candidatos, algunos de los cuales nunca antes habían sido estudiados.
“Pero no somos científicos materiales”, dice Baker. “Así que llamé a algunos expertos que habían trabajado en grandes proyectos de baterías con el Departamento de Energía… y les dije: ‘¿Qué opinas? ¿Estamos locos?’”
Vijay Murugesan del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico, en el estado de Washington, fue uno de los científicos que contestó el teléfono. Él y sus colegas sugirieron criterios de detección adicionales para la IA. Después de más rondas de eliminación, el equipo de Murugesan finalmente eligió una de las sugerencias de la IA para sintetizarla en el laboratorio. Se destacó porque la mitad de lo que Murugesan habría esperado que fueran átomos de litio fueron reemplazados por sodio. Dice que se trata de una receta muy novedosa para un electrolito y que tener los dos elementos juntos abre preguntas sobre la física básica de cómo funciona el material dentro de una batería.
Su equipo construyó una batería funcional con este material, aunque con una conductividad menor que prototipos similares que usan más litio. Baker y Murugesan afirman que queda mucho trabajo por hacer para optimizar la nueva batería. Sin embargo, el proceso de creación (desde la primera vez que Murugesan habló con el equipo de Microsoft hasta que la batería fue lo suficientemente funcional como para encender una bombilla) tomó alrededor de nueve meses.
“Los métodos aquí son de vanguardia, en términos de herramientas de aprendizaje automático, pero lo que realmente eleva esto es que las cosas se fabricaron y probaron”, dice Rafael Gómez Bombarelli en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, que no participó en el proyecto. “Es muy fácil hacer predicciones; Es difícil convencer a alguien para que invierta en experimentos reales”. Dice que el equipo utilizó IA para acelerar y aumentar los cálculos que los físicos han estado haciendo durante décadas. Pero este enfoque aún puede tropezar con obstáculos en el futuro. El datos necesarios para entrenar la IA Para este tipo de trabajo suele ser escaso, y otros materiales además de los componentes de la batería pueden requerir una forma más compleja de combinar elementos, afirma.
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