Inteligencia artificial para las baterías del futuro

Las baterías de litio han transformado profundamente nuestra sociedad: a ellas les debemos la revolución inalámbrica y serán la tecnología facilitadora de la descarbonización energética. Desde su comercialización en 1991 se han desarrollado materiales y componentes más eficientes, duraderos, seguros y sostenibles. Sin embargo, estas baterías están llegando a su límite teórico de densidad energética: se necesitan nuevos materiales y conceptos que den respuesta a las necesidades energéticas incrementales de nuestra sociedad.

Tradicionalmente este tipo de investigación sigue un proceso tedioso de ensayo y error: sintetizar materiales, fabricar electrolitos y electrodos, ensamblar celdas y evaluar el rendimiento. Este proceso es intrínsecamente lento y económicamente caro. Solamente la primera etapa requiere navegar por un escenario multidimensional de extraordinaria complejidad. El número de posibles compuestos inorgánicos que resultan combinando distintos elementos de la tabla periódica se estima superior a los dos trillones, de los cuáles apenas se han identificado un 0,025%. Ningún esquema de trabajo experimental o computacional de alto rendimiento lograría analizar todas las posibilidades dadas las limitaciones realistas de tiempo y dinero.

Pero, el aumento de la potencia de los procesadores y la disponibilidad de supercomputadoras a gran escala han posicionado la inteligencia artificial (IA) a la vanguardia de la búsqueda de materiales. Esta consiste en un conjunto de programas informáticos capaces de aprender y evolucionar adaptándose a nuevas situaciones y ya se usa en una amplia gama de aplicaciones, como los motores de búsqueda de internet o en los asistentes personales de voz. Aplicada a la búsqueda de materiales, el algoritmo intenta simular la intuición química del investigador basándose en datos experimentales. Y combinado con elementos de robotización podemos diseñar laboratorios autónomos y automatizados capaces de recorrer secuencialmente el espacio químico. Este es el objetivo del proyecto ION-SELF, financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación e iniciado en CIC energiGUNE. Estamos frente un cambio de paradigma que permitirá aumentar la velocidad del proceso de descubrimiento de materiales para aplicaciones energéticas en un factor 10. La IA será clave para diseñar baterías del futuro.