Un equipo de investigadores de IA de Microsoft que trabajan con colegas del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico ha utilizado IA para desarrollar una batería que utiliza menos litio.Juntos tienenpublicadoun artículo que describe su trabajo en elarXivservidor de preimpresión.

Las baterías de iones de litio se han convertido en el estándar de la industria tanto para dispositivos electrónicos como para vehículos eléctricos y se espera que desempeñen un papel importante en la conversión a una red eléctrica ecológica.Pero el litio es caro, lo que ha llevado a varios equipos de todo el mundo a buscar alternativas.En este nuevo esfuerzo, el equipo de investigación buscó formas de reducir la cantidad de litio utilizada en las baterías.

Normalmente, esto llevaría mucho tiempo (probablemente muchos años) debido al enfoque exhaustivo que se requiere.Para reducir la carga de trabajo y el tiempo necesario para procesar millones de candidatos, los investigadores recurrieron a la IA.

Al observar que las aplicaciones de inteligencia artificial son buenas para usar cantidades masivas de datos para aprender cómo hacer cosas, los investigadores diseñaron una que podría estudiar millones dematerialesque podría agregarse a unbatería de litioreemplazar cierta cantidad de litio y probar los resultados en busca de factores como la estabilidad y la forma en quebateríaSe comportaría usando un material determinado.

Utilizando este enfoque, el equipo de investigación pudo reducir la lista de posibles candidatos a unos pocos cientos de posibilidades.Luego recurrieron a científicos de materiales del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico en busca de consejo sobre cómo reducir aún más las posibilidades.Los científicos sugirieron agregar criterios de detección más específicos y más rondas de eliminación.Después de seguir ese consejo, el equipo llegó a un candidato prometedor y a un enfoque que implicaba reemplazar aproximadamente la mitad de loslitioátomos en una batería con átomos de sodio.

Después de construir una batería funcional utilizando el nuevo enfoque, los investigadores descubrieron que tenía una conductividad menor de la necesaria, pero también creen que hay margen de mejora.Planean continuar trabajando en el enfoque y el proceso que utilizaron para encontrar su solución, que sugieren que eventualmente podría resolver otros tipos de problemas de procesamiento de materiales.

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