El aprendizaje de las maquinas está acelerando el desarrollo de las baterías

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Uno de los problemas con el desarrollo de la baterías es que se está llevando a cabo a un ritmo lento y los avances prometidos nunca llegan a los productos. Sin embargo, según un nuevo documento, el aprendizaje automático de las maquinas lo está acelerando.

En 2019, un equipo de investigadores de Stanford, MIT y el Toyota Research Institute utilizaron IA formada en datos generados por estas máquinas para predecir el rendimiento de las baterías de iones de litio a lo largo de la vida útil de las células, antes de que su rendimiento comenzara a deslizarse.

Normalmente, la IA necesitaría datos respecto de cuando una batería había comenzado a degradarse para predecir cómo funcionaría en el futuro. Puede tomar meses para que el ciclo de la batería sea de suficientes veces para obtener esos datos.

En un artículo publicado en febrero, un científico en jefe y sus colegas describieron un experimento en el que una IA fue capaz de descubrir el método óptimo para la carga rápida de 10 minutos de una batería de iones de litio. Muchos expertos piensan que las baterías de carga rápida serán fundamentales para la adopción de vehículos eléctricos, pero descargar suficiente energía para recargar una célula en la misma cantidad de tiempo que se tarda en llenar un tanque de gas puede eliminar rápidamente su rendimiento.

Sacar las baterías de carga rápida del laboratorio y entrar en el mundo real significa encontrar el punto ideal entre la velocidad de carga y la duración de la batería. El problema es que efectivamente hay un número infinito de maneras de entregar la carga a una batería.

Ellos lo comparan con la búsqueda de la mejor manera de ingresar agua en un cubo, algo que es infinito. Experimentalmente tamizar todas esas posibilidades para encontrar la mejor es una tarea lenta y ardua, pero ahí es donde la IA puede ayudar a acelerar el tema.

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