Inteligencia artificial

Las baterías de litio podrían durar todavía más en frío extremo gracias a la IA

La IA vuelve a irrumpir en el campo de la energía, esta vez para resolver uno de los mayores desafíos de las baterías modernas: su fragilidad ante el frío extremo

Física
¿Serán así las baterías del futuro?ICN2ICN2

A lo largo de los últmos años, las baterías de litio se han situado como foco de múltiples propuestas en el sector energético que no solo busca mejorarlas, sino incluso encontrar alternativas capaces de superar sus límites. Esto se debe, claro, en buena medida a la demanda de almacenamiento energético eficiente ha acelerado investigaciones en múltiples frente, lo que ha sido impulsado por vehículos eléctricos, dispositivos portátiles y la transición hacia las eneergías limpias. En el intento por lograrlo, varios equipos han trabajado en baterías de estado sólido, por un lado, como también en las de iones de sodio, por el otro.

Client Challenge

Pues bien, a esto se ha sumado la incursión de la IA en el campo que, incluso antes de que se realizaran estudios sobre baterías resistentes al frío, ya había sido usada para acelerar el descubrimiento de nuevos materiale, como los electrolitos sólidos más estables o combinaciones químicas destinadas a evitar la formación de dendritas. En 2023, por ejemplo, investigadores de Microsoft y el Pacific Northwest National Laboratory identificaron en unas semanas un electrolito sólido que tradicionalmente habría llevado años sin ser encontrado.

Como una de las limitaciones más grandes de las baterías de iones de litio es su funcionamiento en temperaturas muy bajas, ahora un equipo encabezado por Limin Geng, Wejia Meng y Jiaye Ye ha dado un paso decisivo: el desarrollo de electrolitos de baja temperatura capaces de mantener la operación incluso a -40°C. Esto abriría posibilidades que antes parecían impracticables, desde sistemas electrónicos para misiones espaciales hasta dispositivos IoT en zonas polares.

Eso sí, este avance ha sido posible gracias a la IA, pues en lugar de depender únicamente de experimentación tradicional, los investigadores emplearon modelos de aprendizaje automático capaces de analizar más de 150.000 combinaciones moleculares en cuestión de horas. Estas herramientas predijeron propiedades clave como el punto de fusión o la viscosidad, fundamentales para saber si un electrolito puede resistir el frío sin perder su eficiencia.

De camino a las baterías inteligentes del futuro

A través de la combinación de cálculos DFT y técnicas interpretables como SHAP, el equipo pudo identificar cuáles son las características físicas más influyentes en el rendimiento de los electrolitos a bajas temperaturas. Ese mapa de parámetros clave guio el diseño de nuevos éteres capaces de mantener el 99% de su capacidad tras 300 ciclos a -30°C, convirtiéndose en un hito en pruebas de resistencia al frío.

Asimismo, el estudio explora electrolitos en gel-polímero que convervan su flexibilidad a -40°C, lo que abre paso a circuitos y dispositivos operativos en entornos criogénicos, desde sondas espaciales hasta sensores autónomos. Además, propone integrar plataformas robóticas y modelos físicos basados en IA para acelerar la síntesis y el análisis de materiales sentando las bases para baterías más inteligentes y duraderas.