La IA presenta nuevos materiales para la próxima generación de baterías

Investigadores del New Jersey Institute of Technology (NJIT) han utilizado la inteligencia artificial para lograr un avance significativo en el almacenamiento de energía. Gracias a la IA, el equipo ha identificado cinco nuevos materiales porosos que podrían reemplazar las tradicionales baterías de iones de litio. Estos materiales pertenecen a una nueva clase de baterías multivalentes, que utilizan elementos como magnesio, calcio, aluminio y zinc, metales comunes y asequibles con un mayor potencial de almacenamiento de energía.

El poder de las baterías multivalentes

A diferencia de las baterías de iones de litio, que utilizan iones de litio que transportan una carga positiva, las baterías multivalentes utilizan iones con dos o tres cargas positivas. Esto les permite almacenar mucha más energía. Sin embargo, estos iones más grandes y cargados son difíciles de encajar en el material de la batería, lo que complica la creación de baterías eficientes y estables. El avance se produjo cuando los investigadores de NJIT utilizaron IA generativa para examinar miles de posibles estructuras de materiales y luego identificar aquellas que podrían retener eficazmente los iones multivalentes.

Revolucionando el proceso de descubrimiento

El equipo desarrolló un enfoque de IA en dos etapas: un Crystal Diffusion Variational Autoencoder (CDVAE) y un modelo de lenguaje grande (LLM) personalizado. Estas herramientas permitieron a los investigadores explorar rápidamente nuevas estructuras cristalinas y predecir cuáles de ellas serían más probablemente estables termodinámicamente. ¿El resultado? Cinco nuevos materiales que podrían revolucionar la tecnología de baterías. Los nuevos materiales tienen canales abiertos grandes y son ideales para el movimiento de los iones multivalentes, que son más grandes. El siguiente paso será sintetizar y probar estos materiales en condiciones reales. Se espera que, en un futuro cercano, se desarrollen baterías multivalentes comercialmente viables.