El centro de investigación vasco CIC energiGUNE ha puesto en marcha el proyecto ION-SELF, que aplicará herramientas de inteligencia artificial para acelerar el descubrimiento de nuevos materiales de almacenamiento de energía.
CIC energiGUNE, centro de investigación vasco especializado en almacenamiento de energía electroquímica y térmica, y miembro de Basque Research & Technology Alliance-BRTA, aplicará inteligencia artificial para crear un laboratorio de funcionamiento autónomo a fin de acelerar la identificación de nuevos materiales capaces de almacenar energía.
Se trata del proyecto ION-SELF, coordinado por los científicos Javier Carrasco y Marine Reynaud, con el objetivo de encontrar nuevos materiales que sustituyan a los actuales, que ya han alcanzado su límite de densidad energética y no pueden dar respuesta a las necesidades de la batería del futuro. La iniciativa está financiada por el Ministerio de Ciencia e Innovación y cuenta con un plazo de ejecución de tres años.
Ahorro económico y de tiempo
En concreto, ION-SELF pretende diseñar una plataforma automatizada y autónoma para el desarrollo de materiales electroactivos, capaz de realizar predicciones efectivas del resultado de experimentos automatizados incluso antes de ser llevados a cabo.
Así, se reducirá el número de condiciones experimentales, pasando de una cantidad inabarcable de ensayos a una selección de opciones. De esta manera, se reducirá el coste económico y el tiempo necesario del proceso de experimentación, así como se posibilitarán avances rápidos en la obtención de las próximas generaciones de baterías del futuro.
Síntesis y caracterización de nuevos materiales electroactivos
El proyecto se apoya en dos aspectos fundamentales de la síntesis y caracterización de nuevos materiales electroactivos. Por un lado, la automatización de aspectos clave de los procesos de síntesis a escala de laboratorio, que permitirá reducir los cuellos de botella actuales y trabajar en paralelo. Por otro lado, la incorporación de herramientas de inteligencia artificial para explorar y optimizar de manera más eficiente y efectiva los múltiples parámetros que controlan la síntesis y caracterización de estos materiales.
Teniendo en cuenta que el objetivo principal de ION-SELF es diseñar modelos, algoritmos y módulos automatizados individuales capaces de ser integrados en un entorno autónomo integrador, se espera que las metodologías del proyecto puedan ser fácilmente extrapolables a otros espacios químicos de interés en un futuro.