Acelerar el descubrimiento de nuevos materiales con IA
Un sistema multiagente actúa como socio creativo, impulsando el desarrollo de baterías de nueva generación duraderas y sostenibles
En una primicia mundial para la investigación de baterías, investigadores de la Universidad de Bayreuth y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong han empleado una denominada red multiagente en el diseño de baterías. Esta herramienta basada en IA permite generar rápidamente propuestas prometedoras de nuevos materiales para baterías, con lo que se avanza en el desarrollo de pilas de nueva generación duraderas y sostenibles. Los investigadores publican sus resultados en la revista Advanced Materials.
El electrolito de una batería, que transporta iones entre los electrodos y permite así el flujo de electricidad, es crucial para la vida útil, la seguridad y el rendimiento general de la batería. El descubrimiento de nuevos materiales electrolíticos es, por tanto, uno de los motores más importantes para avanzar en la transición energética mundial. Sin embargo, identificar los electrolitos adecuados requiere una investigación exhaustiva, en la que primero hay que encontrar composiciones de materiales prometedoras y luego probarlas experimentalmente, un proceso que a menudo lleva semanas o incluso meses. Gracias a un método basado en la inteligencia artificial, los investigadores del Prof. Dr. Francesco Ciucci, de la Cátedra de Diseño de Electrodos para Dispositivos Electroquímicos de Almacenamiento de Energía del Centro Bávaro de Tecnología de Baterías (BayBatt) de la Universidad de Bayreuth, han dado el primer paso para acelerar este proceso.
Para ello, los investigadores de Bayreuth, en colaboración con la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong, desarrollaron una red multiagente basada en grandes modelos lingüísticos como ChatGPT. Consta de dos unidades especializadas (agentes de software) que trabajan juntas para resolver un problema o pregunta de investigación. Un agente tiene una amplia visión de conjunto de la bibliografía existente sobre el tema, mientras que el otro tiene acceso a conocimientos profundos y especializados. Cuando el ser humano investiga, criba información y sopesa opciones, puede tardar semanas o incluso meses en identificar un material adecuado. La IA, en cambio, lo consigue en unas pocas horas. Con este sistema multiagente, el equipo ha creado un enfoque pionero para aprovechar la creatividad impulsada por la IA con el fin de acelerar el descubrimiento de materiales.
"Nuestro nuevo sistema multiagente actúa como un socio científico creativo, con dos agentes especializados que analizan la bibliografía pertinente. Mediante la simulación de un debate científico, los dos agentes relacionan ideas procedentes de sus amplios datos de entrenamiento y de la bibliografía para proponer nuevas composiciones de electrolitos", explica Ciucci.
El Dr. Matthew J. Robson, de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong, añade: "La clave está en la evolución del papel de la IA en el proceso científico. Hemos demostrado un nuevo modelo de investigación científica que hace que la IA deje de ser una herramienta pasiva para el análisis de datos y se convierta en un socio activo y creativo capaz de generar hipótesis realmente novedosas y de alta calidad".
En un siguiente paso crucial, el equipo trasladó su investigación de la teoría a la práctica: el sistema multiagente propuso varios componentes electrolíticos novedosos, rentables y respetuosos con el medio ambiente para las pilas de zinc. Uno de los electrolitos demostró un rendimiento extraordinario en pruebas experimentales, rivalizando con los sistemas más avanzados de su clase. El nuevo diseño demostró una durabilidad extraordinaria al completar más de 4.000 ciclos de carga y descarga. También estableció un nuevo récord de carga rápida dentro de su clase de electrolitos, proporcionando casi un 20% más de capacidad a velocidades de carga rápida en comparación con electrolitos similares.
"La eficacia demostrada de nuestra red multiagente está revolucionando el descubrimiento de materiales avanzados, incluso más allá del diseño de baterías", afirma Ciucci. "Este enfoque permite acortar drásticamente la fase inicial de investigación". La red de IA puede servir así de potente herramienta para complementar los conocimientos científicos humanos. Combinadas con la validación mediante experimentos de laboratorio y el juicio crítico de los investigadores, las prometedoras propuestas generadas por la IA pueden conducir a soluciones más rápidas para los retos mundiales.
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