El centro de investigación vasco CIC energiGUNE ha obtenido financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación para el desarrollo de tres proyectos presentados a la convocatoria ‘Retos Investigación 2019’. El objetivo de estos proyectos es identificar nuevas tecnologías que permitan superar los límites de las baterías actuales en ámbitos como la densidad, la sostenibilidad o la identificación de nuevos materiales.
El primero de ellos, NIB Move, está enmarcado en un proyecto mayor llamado Umana y se centra en la identificación de nuevos materiales que mejoren la competitividad de las baterías de sodio-ion frente al litio-ion. El sodio-ion se presenta como una de las mejores alternativas en términos de reducción de costes e impacto medioambiental.
NIB Move pretende identificar cátodos, ánodos y electrolitos que respondan de manera más eficiente a esta tecnología. La investigación permitirá determinar los procesos estructurales clave para conseguir ese objetivo.
Baterías de estado sólido y almacenamiento de energía
Bajo el nombre de 3DAccess, este segundo proyecto también se integra en uno más amplio denominado 3DPassion, y tiene como objetivo obtener una batería de estado sólido que provea una densidad de energía asimilable a los valores requeridos por las empresas europeas. Para ello, se apuesta por combinar un electrolito sólido fino con un material de alto voltaje, libre de cobalto y de bajo coste, como el litio metal.
El reto de la iniciativa es superar las barreras que dificultan la utilización del litio metal, consiguiendo cátodos de alto voltaje en combinación con electrolitos líquidos. También se desarrollarán baterías de estado sólido polimérico con cátodos de alto voltaje, superando las limitaciones de conductividad del electrolito provocadas por la alta temperatura de funcionamiento.
Por último, el proyecto Ion-Self pretende ser un laboratorio autónomo para materiales de almacenamiento de energía. A través de este proyecto, se aspira a diseñar una plataforma automatizada y autónoma que permita el desarrollo de materiales electroactivos, y que sea capaz de hacer predicciones efectivas del resultado de experimentos automatizados incluso antes de ser realizados.
De esta manera, Ion-Self abrirá la puerta a una reducción sustancial del número de experimentos necesarios para la identificación de nuevos materiales para baterías, apoyándose para ello en herramientas de la Inteligencia Artificial.