La alquimia de los algoritmos: el IA ayuda a crear condensadores que soportan el infierno y el frío
El aprendizaje automático permitió identificar el material ideal entre 50 000 opciones.
Científicos del laboratorio de Berkeley han dado un paso importante en el desarrollo de nuevos materiales para condensadores de película, componentes clave para el transporte eléctrico y la energía moderna. Utilizando métodos avanzados de aprendizaje automático, lograron encontrar una sustancia ideal con características récord.
El director del proyecto, el investigador principal del laboratorio de Berkeley, Yi Liu, destacó que para una transición exitosa hacia fuentes de energía renovable, se necesitan compuestos para condensadores más eficientes y confiables que los que se usan actualmente. El programa basado en aprendizaje automático permite identificar rápidamente las opciones adecuadas entre un gran número de fórmulas.
La IA analizó una vasta biblioteca de casi 50 000 estructuras químicas. Como resultado, se identificaron varios materiales capaces de soportar altas temperaturas, fuertes campos eléctricos, con alta densidad de almacenamiento de energía y, al mismo tiempo, fáciles de fabricar.
A diferencia de las baterías, los condensadores no dependen de reacciones químicas. Utilizan campos eléctricos para cargar y descargar energía rápidamente, lo que los convierte en un componente esencial para el funcionamiento estable de sistemas energéticos complejos. Los condensadores de película, en particular, son necesarios para suavizar las fluctuaciones de voltaje y proteger los circuitos eléctricos de sobrecargas.
Los investigadores se centraron en el desarrollo de polímeros: materiales ligeros y flexibles con alta resistencia a la electricidad. Para ello, utilizaron redes neuronales feedforward que analizaron los parámetros clave de las sustancias químicas de forma rápida y precisa.
Durante los experimentos, se identificaron tres polímeros especialmente prometedores. Uno de ellos, un polisulfato con una unidad repetitiva de 9,9-di(naftalina)-fluoreno, demostró propiedades excepcionales. A una temperatura de 200 °C, mantuvo más del 90 % de eficiencia y mostró una excelente resistencia a cargas cíclicas.
El nuevo método se basa en los principios de la llamada "química alcalina de intercambio de fluoruro de azufre". En el marco del Molecular Foundry del laboratorio de Berkeley, los científicos fabricaron muestras experimentales de condensadores de película utilizando los polímeros desarrollados. Las pruebas de estas muestras demostraron sus extraordinarias características eléctricas y térmicas.
El estudio publicado en la revista Nature Energy demuestra que la integración del aprendizaje automático en la ciencia de materiales abre el camino para crear componentes ultraconfiables para operar en condiciones extremas. Estas investigaciones podrían sentar las bases para una nueva era en la producción de condensadores para transporte eléctrico, sistemas de energía y otras industrias de alta tecnología.