Los científicos han pasado décadas buscando una alternativa segura a los electrolitos líquidos inflamables utilizados en las baterías de iones de litio.
Ahora los investigadores de la Universidad de Stanford han identificado casi dos docenas de electrolitos sólidos que algún día podrían reemplazar los líquidos volátiles utilizados en teléfonos inteligentes, computadoras portátiles y otros dispositivos electrónicos. Los resultados, basados en técnicas adaptadas de la inteligencia artificial IA y el aprendizaje automático, se publicanen el diario Energía y ciencias ambientales .
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"Los electrolitos transportan iones de litio de un lado a otro entre los electrodos positivo y negativo de la batería", dijo el autor principal del estudio Austin Sendek, un candidato a doctorado en física aplicada y primer autor del artículo. "Los electrolitos líquidos son baratos y conducen los iones realmente bien,pero pueden incendiarse si la batería se sobrecalienta o se cortocircuita al pincharse ".
Los incendios de baterías llevaron a la reciente retirada de casi 2 millones de teléfonos inteligentes Samsung Galaxy Note7, el último de una serie de fallas de baterías de iones de litio muy publicitadas.
"La principal ventaja de los electrolitos sólidos es la estabilidad", dijo Sendek. "Es mucho menos probable que los sólidos exploten o se vaporicen que los solventes orgánicos. También son mucho más rígidos y harían que la batería sea estructuralmente más fuerte".
Buscando sólidos
A pesar de años de prueba y error de laboratorio, los investigadores aún no han encontrado un material sólido económico que funcione tan bien como los electrolitos líquidos a temperatura ambiente.
En lugar de probar aleatoriamente compuestos individuales, el equipo recurrió a la inteligencia artificial y al aprendizaje automático para construir modelos predictivos a partir de datos experimentales. Entrenaron un algoritmo informático para aprender a identificar compuestos buenos y malos basados en datos existentes, al igual que un reconocimiento facialEl algoritmo aprende a identificar caras después de ver varios ejemplos.
"El número de compuestos conocidos que contienen litio es de decenas de miles, la gran mayoría de los cuales no han sido probados", dijo Sendek. "Algunos de ellos pueden ser excelentes conductores. Desarrollamos un modelo computacional que aprende de los datos limitadosya tenemos, y luego nos permite seleccionar candidatos potenciales de una base de datos masiva de materiales aproximadamente un millón de veces más rápido que los métodos de detección actuales ".
Para construir el modelo, Sendek pasó más de dos años reuniendo todos los datos científicos conocidos sobre compuestos sólidos que contienen litio.
"Austin recolectó toda la sabiduría de la humanidad sobre estos materiales, y muchas de las mediciones y datos experimentales que se remontan a décadas", dijo Evan Reed, profesor asistente de ciencia e ingeniería de materiales y autor principal del artículo. "Usó esoconocimiento para crear un modelo que pueda predecir si un material será un buen electrolito. Este enfoque permite la detección del espectro completo de materiales candidatos para identificar los materiales más prometedores para su posterior estudio ".
Criterios de selección
El modelo utilizó varios criterios para seleccionar materiales prometedores, incluida la estabilidad, el costo, la abundancia y su capacidad para conducir iones de litio y redirigir electrones a través del circuito de la batería.
Los candidatos fueron seleccionados de The Materials Project, una base de datos que permite a los científicos explorar las propiedades físicas y químicas de miles de materiales.
"Examinamos más de 12,000 compuestos que contienen litio y terminamos con 21 electrolitos sólidos prometedores", dijo Sendek. "Solo me tomó unos minutos hacer el examen. La gran mayoría de mi tiempo en realidad lo pasé reuniendo y curando todolos datos y el desarrollo de métricas para definir la confianza de las predicciones del modelo ".
Los investigadores eventualmente planean probar los 21 materiales en el laboratorio para determinar cuáles son los más adecuados para las condiciones del mundo real.
"Nuestro enfoque tiene el potencial de abordar muchos tipos de problemas de materiales y aumentar la eficacia de las inversiones en investigación en estas áreas", dijo Reed. "A medida que aumenta la cantidad de datos en el mundo y las computadoras mejoran, nuestra capacidad de innovar esva a aumentar exponencialmente. Ya sean baterías, pilas de combustible o cualquier otra cosa, es un momento realmente emocionante para estar en este campo ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Stanford . Original escrito por Mark Shwartz. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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