¿El aprendizaje automático podría abrir el camino hacia las ‘baterías eternas’?

baterías eternasDesde los smartphones hasta los coches eléctricos, la pregunta siempre es la misma: ¿cuánto durará realmente la batería?Los acumuladores ocupan el centro de la investigación contemporánea. Ahora bien, ¿las ‘baterías eternas’ son solamente un sueño? Probablemente sí, pero la investigación sigue adelante y para mejorar el rendimiento lo primero es entender cuándo duran exactamente las actuales.

Las baterías son la clave del futuro de la tecnología, pero también su límite. Especialmente para el cambio definitivo hacia la movilidad eléctrica. Los acumuladores de iones de litio han llegado al final de una evolución en marcha desde más o menos 30 años. Para los de estado sólido aún se necesitan algunos años para prescindir del electrolito. Además, el suministro de litio, y otros metales con los que se construyen los polos magnéticos de las baterías, comenzará a agotarse pronto. Así que la búsqueda de las ‘baterías eternas’ empieza a interesar a muchos.

Averiguar cuál es la capacidad real de las baterías es un trabajo costoso, largo y frustrante. De hecho, para lograrlo los investigadores y productores hoy solo pueden cargar y descargar los acumuladores muchas veces. Pero un grupo del Laboratorio Nacional Argonne en Lemont, Illinois, EE.UU. ha utilizado el aprendizaje automático para acortar el proceso. El equipo ha entrenado los algoritmos para que reconocieran patrones recurrentes y así predecir la vida útil de las baterías y la duración de su carga.

batería de litio

Inteligencia artificial para prever la duración

Con la ayuda de la inteligencia artificial, los expertos pudieron determinar con precisión el ciclo de vida de 300 acumuladores. Los científicos seleccionaron baterías que usaban seis productos químicos distintos. De hecho, «diferentes tipos de cátodos pueden almacenar más o menos energía y pueden degradarse más rápido o más lento», dijo Noah Paulson, autor del estudio, a la revista especialista ‘Popular Mechanics’. En lugar de muchos días, el método de aprendizaje automático desarrollado por el laboratorio estadounidense requería solamente un ciclo para producir una predicción útil.

Para su experimento, los investigadores alimentaron los algoritmos con enormes cantidades de datos. Definieron 397 características distintas de las baterías que imaginaron que serían útiles para «alimentar» el aprendizaje automático. Luego, los ordenadores usaron un conjunto específico de algoritmos para analizar estadísticamente estos «datos de entrenamiento» sin procesar. El objetivo era familiarizar a las máquinas con los principales parámetros de funcionamiento de las baterías de este tipo.

De este modo, la inteligencia artificial finalmente aprendió a reconocer las características de las baterías analizadas. Y, sobre todo, aprendió a construir un patrón que fuera útil para hacer predicciones sobre nuevos datos sin procesar. Como el tiempo medio de carga de una batería y su ciclo de vida, informaciones esenciales para la investigación en este campo.

Esto abre interesantes perspectivas para el futuro: «El algoritmo puede ayudarnos a orientarnos hacia productos químicos nuevos y mejorados que ofrezcan una vida más larga», concluyó Paulson. Se impulsaría así la investigación por el simple hecho de otorgar una herramienta versátil, capaz de acelerar y hacer más precisa la fase de experimentación.

pilas

‘Baterías eternas’ y nucleares

El estudio fue publicado por el ‘Journal of Power Sources’. Se trata, con toda evidencia, de un ahorro de tiempo muy importante y una aceleración potencial en el desarrollo de nuevas baterías. De hecho, abre la puerta a una solución rentable y eficiente para revelar con precisión cuál será el rendimiento real de una batería. Más allá de lo que estiman los fabricantes según medias de uso y otros datos menos fiables. Puede que no sirva para llegar a producir ‘baterías eternas’, pero seguramente sí para mejorar mucho las que tenemos.

También hay varios estudios y ensayos en marcha para producir baterías que generan energía a partir de residuos nucleares reciclados. La empresa californiana Nano Diamond Battery (NDB) ha teorizado la creación de dispositivos de almacenamiento indestructibles, circulares, autorrecargables y capaces de durar hasta 28 000 años. Se acerca así al concepto de ‘baterías eternas’.

En este caso, los investigadores estudiaron cómo reutilizar piezas de reactores nucleares de grafito que absorbieron la radiación de las barras de combustible. Para hacer una celda de batería, hay que apilar varias capas de este nanomaterial y almacenarlas con un pequeño circuito integrado. Después se le añade un minisupercondensador para recolectar, almacenar y distribuir instantáneamente la energía.

El núcleo radiactivo de la batería está protegido por múltiples capas de diamantes sintéticos, de los materiales más resistentes de la Tierra. Para los científicos, el dispositivo emite menos radiactividad que el cuerpo humano. De modo que es seguro para su uso en automóviles, aviones, teléfonos e incluso marcapasos. El próximo paso en esta línea de investigación será descubrir cómo solucionar la baja densidad de potencia, inferior a la de una batería alcalina AA. Sin embargo, en comparación con sus competidores a base de litio, el revolucionario dispositivo tiene un ciclo de vida y una autonomía potencialmente ilimitados: ‘baterías eternas’.

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