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Energia

Inteligência Artificial projeta bateria que usa 70% menos lítio

Redação do Site Inovação Tecnológica - 11/01/2024

Inteligência Artificial projeta bateria que usa 70% menos lítio
A busca começou verificando quais elementos poderiam substituir o lítio em uma bateria de estado sólido.
[Imagem: Chi Chen et al. - 10.48550/arXiv.2401.04070]

Substitutos do lítio

A inteligência artificial ajudou a desenvolver uma bateria que usa até 70% menos do caro e raro metal lítio.

O lítio é o elemento central para a atual tecnologia das baterias, mas sua ocorrência é concentrada em poucos países e sua extração é ambientalmente controversa, de modo que poupá-lo significa não apenas reduzir os custos de tudo o que depende de baterias, mas também preservar o metal para usos futuros.

Em busca de substitutos para o lítio, Chi Chen e colegas do Laboratório Nacional do Pacífico Noroeste (PNNL) e da empresa Microsoft usaram programas de inteligência artificial para testar novos candidatos.

Os pesquisadores se concentraram em um tipo de bateria que contém apenas partes sólidas e procuraram novos materiais para o componente da bateria por onde se movem as cargas elétricas, chamado eletrólito - as baterias de lítio de estado sólido podem atingir capacidades muito maiores do que as atuais baterias de íons de lítio, que têm eletrólito líquido.

O programa começou analisando 23,6 milhões de materiais candidatos, e foi então ajustando a estrutura dos eletrólitos conhecidos, trocando alguns átomos de lítio por outros elementos. Aos poucos, o algoritmo foi eliminando os compostos que calculou serem instáveis, bem como aqueles nos quais as reações químicas que fazem as baterias funcionarem seriam fracas.

Inteligência Artificial projeta bateria que usa 70% menos lítio
Não basta computar os elementos químicos, é necessário levar em conta sua estrutura cristalina.
[Imagem: Chi Chen et al. - 10.48550/arXiv.2401.04070]

IA pesquisando bateria

Depois de apenas alguns dias de computação intensiva, a lista continha apenas algumas centenas de candidatos, alguns dos quais nunca haviam sido estudados antes.

"Mas nós não somos cientistas dos materiais. Então liguei para alguns especialistas que trabalharam em grandes projetos de baterias com o Departamento de Energia e lhes disse: 'O que você acha? Estamos loucos?'," contou Nathan Baker, pesquisador de IA da Microsoft.

A conversa foi frutífera, porque os cientistas dos materiais sugeriram vários critérios adicionais para que se pudesse obter materiais que cumpram suas funções dinamicamente, conforme a bateria estiver em funcionamento. A lista reduziu-se ainda mais, chegando a 18 materiais, e a equipe então selecionou um deles e partiu para testá-lo em laboratório - para surpresa dos cientistas, nesse material o que era para ser lítio havia sido em sua maior parte substituído por sódio.

Inteligência Artificial projeta bateria que usa 70% menos lítio
A busca pelos novos materiais para baterias durou poucas semanas, sendo a maior parte do tempo consumida na síntese do material e na construção do protótipo.
[Imagem: Chi Chen et al. - 10.48550/arXiv.2401.04070]

Bateria sólida com 70% menos lítio

Embora não tenha tido um desempenho recordista, a bateria funcionou com 70% menos lítio do que os melhores protótipos já testados. Mas este foi apenas o primeiro teste, e agora será possível começar a trabalhar na otimização do material, sobretudo no modo como este novo eletrólito interage com os demais elementos da bateria.

O resultado é altamente promissor porque a busca por novas tecnologias de baterias, incluindo o desenvolvimento das baterias de lítio metálico, já dura décadas, sem grandes resultados. E, usando a inteligência artificial, a equipe chegou a um novo projeto revolucionário em apenas nove meses de trabalho.

Bibliografia:

Artigo: Accelerating computational materials discovery with artificial intelligence and cloud high-performance computing: from large-scale screening to experimental validation
Autores: Chi Chen, Dan Thien Nguyen, Shannon J. Lee, Nathan A. Baker, Ajay S. Karakoti, Linda Lauw, Craig Owen, Karl T. Mueller, Brian A. Bilodeau, Vijayakumar Murugesan, Matthias Troyer
Revista: arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2401.04070
Link: https://arxiv.org/abs/2401.04070
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