Un nuevo algoritmo de aprendizaje automático (un tipo de inteligencia artificial) está permitiendo a los investigadores explorar posibles nuevos diseños para la microestructura de las células de combustible y las baterías de iones de litio, antes de ejecutar simulaciones en 3D que ayuden a los investigadores a hacer cambios para mejorar el rendimiento.
Las mejoras podrían incluir hacer que los teléfonos inteligentes se carguen más rápido, aumentar el tiempo entre las recargas de los vehículos eléctricos y aumentar la potencia de las pilas o células de combustible de hidrógeno que funcionan en los centros de datos.
El artículo se publicó en la revista Computational Materials.
Las pilas de combustible utilizan hidrógeno limpio, que puede ser generado por energía eólica y solar, para producir calor y electricidad, y las baterías de iones de litio, como las que se encuentran en los teléfonos inteligentes, las computadoras portátiles y los automóviles eléctricos, son un tipo popular de almacenamiento de energía. El rendimiento de ambas está estrechamente relacionado con su microestructura: la forma y disposición de los poros (agujeros) dentro de sus electrodos pueden afectar a la cantidad de energía que pueden generar las células de combustible, y a la rapidez con que se cargan y descargan las baterías.
Sin embargo, debido a que los poros a escala micrométrica son tan pequeños, sus formas y tamaños específicos pueden ser difíciles de estudiar con una resolución lo suficientemente alta como para relacionarlos con el rendimiento general de la célula.
Ahora, los investigadores han aplicado técnicas de aprendizaje automático para ayudarles a explorar estos poros virtualmente y ejecutar simulaciones en 3D para predecir el rendimiento de las células en base a su microestructura.
