Nuevos an\u00e1lisis publicados en la revista Nature Materials llevan a los cient\u00edficos a explorar el desarrollo de bater\u00edas indestructibles.<\/p>\n
En el art\u00edculo, investigadores de la Universidad de Stanford, el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, el MIT y la Universidad de Lyon explican c\u00f3mo utilizaron la inteligencia artificial para analizar nuevos tipos de im\u00e1genes microsc\u00f3picas a escala at\u00f3mica para entender exactamente por qu\u00e9 se desgastan las bater\u00edas. Con el tiempo, dicen, las revelaciones podr\u00edan conducir a bater\u00edas que duren mucho m\u00e1s que las actuales.<\/p>\n
En concreto, el grupo estudi\u00f3 las bater\u00edas de litio-hierro-fosfato (LFP).<\/p>\n
\u00abPiense en una bater\u00eda como una taza de caf\u00e9 de cer\u00e1mica que se expande y se contrae cuando se calienta y se enfr\u00eda. Esos cambios acaban provocando fallos en la cer\u00e1mica\u00bb, explica William Chueh, autor principal del estudio, en un comunicado de prensa. \u00abLos materiales de una bater\u00eda recargable hacen lo mismo cada vez que se recarga y luego consumen esa electricidad, lo que conduce a un fallo\u00bb.<\/p>\n
Chueh se\u00f1al\u00f3 que, en la bater\u00eda, no es la temperatura la que provoca las fisuras, sino la tensi\u00f3n mec\u00e1nica que ejercen los materiales entre s\u00ed con cada ciclo de carga.<\/p>\n
\u00abPor desgracia, no sabemos mucho sobre lo que ocurre en la nanoescala, donde los \u00e1tomos se unen\u00bb, dijo el cient\u00edfico. \u00abEstas nuevas t\u00e9cnicas de microscop\u00eda de alta resoluci\u00f3n nos permiten verlo y la IA nos ayuda a entender lo que ocurre. Por primera vez, podemos visualizar y medir estas fuerzas a escala nanom\u00e9trica\u00bb.<\/p>\n
Chueh explic\u00f3 que el rendimiento de cualquier material es una funci\u00f3n tanto de su qu\u00edmica como de la interacci\u00f3n f\u00edsica en el material a escala atom\u00edstica, lo que \u00e9l denomina \u00abquimio-mec\u00e1nica\u00bb.<\/p>\n
Cuanto m\u00e1s peque\u00f1as son las cosas y m\u00e1s diversos son los \u00e1tomos que componen el material, m\u00e1s dif\u00edcil es predecir c\u00f3mo se comportar\u00e1 el material.<\/p>\n
Sin embargo, el uso de la IA para estudiar las interacciones at\u00f3micas en las escalas m\u00e1s peque\u00f1as es la innovaci\u00f3n que permiti\u00f3 a los investigadores explorar lo que ocurre con los electrodos de fosfato de hierro y litio.<\/p>\n
Aunque el LFP se lleva estudiando desde hace dos d\u00e9cadas, hasta ahora s\u00f3lo se pod\u00edan adivinar dos cuestiones t\u00e9cnicas clave pendientes. La primera consiste en comprender la elasticidad y la deformaci\u00f3n del material cuando se carga y descarga. La segunda se refiere a c\u00f3mo se expande y contrae en un r\u00e9gimen espec\u00edfico en el que el LFP es parcialmente estable, o \u00abmetaestable\u00bb.<\/p>\n
El autor principal del estudio, Haitao \u00abDean\u00bb Deng, ayud\u00f3 a explicar ambas cosas por primera vez utilizando sus t\u00e9cnicas de aprendizaje de im\u00e1genes, que aplic\u00f3 a una serie de im\u00e1genes bidimensionales producidas por un microscopio electr\u00f3nico de transmisi\u00f3n de barrido, y a im\u00e1genes avanzadas de rayos X (espectrotipograf\u00eda). Los hallazgos, dijo, son importantes para la capacidad, la retenci\u00f3n de energ\u00eda y la tasa de una bater\u00eda.<\/p>\n
Y lo que es mejor, cree que se puede generalizar a la mayor\u00eda de los materiales cristalinos que tambi\u00e9n podr\u00edan ser buenos electrodos.<\/p>\n
\u00abLa IA puede ayudarnos a comprender estas relaciones f\u00edsicas, que son fundamentales para predecir el rendimiento de una nueva bater\u00eda, su fiabilidad en el mundo real y la degradaci\u00f3n del material con el paso del tiempo\u00bb, afirma Deng.<\/p>\n
Para el qu\u00edmico, este enfoque es una forma de \u00abaprendizaje inverso\u00bb en el que se conoce el resultado -im\u00e1genes fijas de alta resoluci\u00f3n de LFP degradado- y la IA ayuda a reconstruir la f\u00edsica para explicar c\u00f3mo lleg\u00f3 a ser as\u00ed. Ese nuevo conocimiento, a su vez, se convierte en la base para mejorar los materiales.<\/p>\n
Deng mencion\u00f3 que los estudios anteriores sin IA han iluminado las correlaciones en la forma en que las tensiones mec\u00e1nicas afectan a la durabilidad de los electrodos, pero este nuevo enfoque proporciona tanto una forma emocionante como la motivaci\u00f3n para desarrollar una comprensi\u00f3n m\u00e1s fundamental de la mec\u00e1nica en juego.<\/p>\n
A continuaci\u00f3n, Deng y sus colegas trabajar\u00e1n en la utilizaci\u00f3n de sus t\u00e9cnicas para dilucidar nuevos y prometedores dise\u00f1os de bater\u00edas a nivel at\u00f3mico.<\/p>\n
Uno de los resultados podr\u00eda ser un nuevo software de control de bater\u00edas que gestione la carga y la descarga de forma que mejore su vida \u00fatil.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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