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Inteligencia artificial para acelerar la identificación de nuevos materiales capaces de almacenar energía

Inteligencia artificial para acelerar la identificación de nuevos materiales capaces de almacenar energía

El centro vasco CIC energiGUNE ha puesto en marcha el proyecto ION-SELF con el objetivo de configurar un laboratorio autónomo que reduzca el proceso de validación experimental con nuevos materiales y permita obtener predicciones efectivas antes incluso de realizar los experimentos.

Este centro de investigación que es un referente en almacenamiento de energía electroquímica y térmica, y miembro de Basque Research & Technology Alliance-BRTA, aplicará herramientas de Inteligencia Artificial para crear un laboratorio de funcionamiento autónomo capaz de acelerar el descubrimiento de nuevos materiales de almacenamiento de energía, reduciendo así tanto los tiempos como el coste de los procesos de experimentación actuales.

“El proyecto ION-SELF va a suponer un cambio disruptivo en la investigación de nuevos materiales de almacenamiento que sustituyan a los actuales, que ya han alcanzado su límite de densidad energética y no pueden, por tanto, dar respuesta a las necesidades de la batería del futuro”, ha manifestado Montse Casas-Cabanas, Coordinadora Científica del Área Electroquímica de CIC energiGUNE. Su puesta en marcha va a suponer, en su opinión, un salto sustancial en el proceso de investigación ya que “gracias a la Inteligencia Artificial, se reducirá sustancialmente el coste económico y el tiempo necesario del proceso de experimentación, liberando a los investigadores de tareas arduas y repetitivas para poder centrarse en labores innovadoras y productivas.”.

Javier Carrasco, científico de CIC energiGUNE y corresponsable del proyecto ION-SELF, recuerda que “las actuales baterías recargables de Ion-Litio van a necesitar a corto-medio plazo una alternativa que ofrezca más capacidad, más vida útil, más seguridad y mayor rango de temperatura operativa, además de ser asequibles y sostenibles”. Con el laboratorio autónomo, la posibilidad de identificar nuevos materiales electroactivos dentro del amplio espectro de la tabla periódica se multiplica, sin necesidad de asumir un proceso experimental que, en ocasiones, puede exigir un número de pruebas inasumible.

En concreto, ION-SELF aspira a diseñar una plataforma automatizada y autónoma para el desarrollo de materiales electroactivos, capaz de hacer predicciones efectivas del resultado de experimentos automatizados incluso antes de ser realizados. Como consecuencia, se reducirá el número de condiciones experimentales, pasando de una cantidad inabarcable de ensayos a una selección de opciones, con lo que se obtendrá una reducción temporal y de coste sin precedentes en el desarrollo de nuevos materiales para baterías. De esta manera, se posibilitarán avances decisivos en la obtención de las próximas generaciones de baterías del futuro.

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