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La IA de Microsoft crea un material que reducirá en un 70 % el uso del litio en las baterías

Un equipo de investigadores formado por miembros de Microsoft, el PNNL y el DOE ha descubierto un nuevo elemento que reducirá significativamente el uso del litio en las baterías. La clave ha estado en el uso de la Inteligencia Artificial (IA).

La IA está de moda últimamente, principalmente gracias a la creciente popularidad de ChatGPT y otros servicios similares. Sin embargo, esta valiosa herramienta lleva utilizándose muchos años en todo tipo de ámbitos, incluida la ciencia.

Y eso es lo que ha hecho un grupo de investigadores formado por miembros de tres importantes organizaciones estadounidenses: Microsoft, Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) y el Departamento de Energía de Estados Unidos (DOE).

El resultado es muy esperanzador para el sector de las baterías, ya que se ha encontrado un nuevo material que promete reducir hasta en un 70 % el uso del litio. Un material que no sólo es bastante caro, sino también finito.

Proceso de cribado de los potenciales candidatos. Imagen: Microsoft

IA y supercomputación

Gracias a la incorporación de sistemas avanzados como la Inteligencia Artificial y la supercomputación, los investigadores han logrado analizar más de 32 millones de materiales inorgánicos potenciales.

Se trata de un proceso que en condiciones normales habría llevado décadas, pero que ha derivado en una selección de únicamente 18 candidatos en una semana. Y, tras la criba final, el nuevo material ya ha sido analizado para determinar su viabilidad.

Qué es el N2116

El N2116 es el material seleccionado por el equipo de investigación -y con ayuda de la IA de Microsoft- para servir como electrolito para baterías.

Aunque no se ha dado a conocer su composición, sí sabemos que se trata de un electrolito sólido, que aporta mayor seguridad, así como mayor densidad energética y durabilidad.

«Utilizamos nuevos modelos de IA para examinar digitalmente más de 32 millones de materiales potenciales y encontramos más de 500.000 candidatos estables», comparte Microsoft. «Sin embargo, la identificación de candidatos es sólo el primer paso del descubrimiento científico».

La materia prima se muele hasta el material final y se compacta mediante una prensa en un pellet. El pellet se combina con un ánodo (-) y un cátodo (+), que permiten cargar el prototipo y proporcionar energía. Las pruebas adicionales determinarán los factores de forma para los que puede ser útil el nuevo material de la batería.

«Encontrar un material entre los candidatos con las propiedades adecuadas para la tarea, en este caso para un nuevo electrolito de batería de estado sólido, es como encontrar una aguja en un pajar», admite la empresa tecnológica. «Implicaría largos cálculos de computación de alto rendimiento (HPC) y costosa experimentación de laboratorio que tardaría varias vidas en completarse».

El proceso se basa en la herramienta Azure Quantum, diseñada específicamente para acelerar el descubrimiento científico. Permite escalar en clústeres de informática de alto rendimiento (HPC) de Azure, computación acelerada por IA, razonamiento aumentado mediante IA, integración con herramientas cuánticas para comenzar a experimentar con hardware cuántico existente y acceso en el futuro a la supercomputadora cuántica de Microsoft.

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