Inteligência Artificial descobre novo material que requer menos lítio nas baterias

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Uma equipa de investigadores da Microsoft e do Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) usou supercomputadores e um algoritmo de Inteligência Artificial para analisar 32 milhões de potenciais materiais inorgânicos e chegar a uma curta lista de 18 possibilidades. Com os métodos convencionais, este processo demoraria mais de 20 anos, mas agora foi concluído em apenas uma semana. O material mais promissor já foi usado para alimentar uma lâmpada e tem o potencial para reduzir em 70% o lítio nas baterias.

Os cientistas precisaram de menos de nove meses para desenvolver o protótipo de bateria que já foi testado. Jason Zander, vice-presidente executivo da Microsoft, revela à BBC a ambição de “comprimir 250 anos de descobertas científicas nos próximos 23 (…) e acreditamos que a tecnologia nos vai ajudar a fazê-lo”.

O lítio é um dos componentes chave nas baterias recarregáveis que alimentam muitos produtos que usamos no quotidiano, desde telemóveis e portáteis até aos carros elétricos. Uma vez que há uma necessidade crescente, podemos vir a enfrentar um cenário de escassez de lítio já em 2025. A mineração de lítio tem um impacto considerável no ambiente, exigindo grandes quantidades de água e de energia.

Assim, é fácil perceber as declarações de Nuria Tapia-Ruiz, que lidera uma equipa de investigadores de bateria no Imperial College de Londres, quando afirma que qualquer material que reduza a quantidade de lítio e que tenha boas propriedades de armazenamento de energia é o “Santo Graal” da indústria e prevê que “a IA e a supercomputação vão ser ferramentas cruciais para os investigadores de baterias nos próximos anos desenvolverem novos materiais de elevado desempenho”.

O material, por agora tratado apenas por N2116, é um eletrólito de estado sólido que já foi testado em laboratório e tem o potencial de se tornar uma solução sustentável e mais segura do que os líquidos tradicionais ou o gel como o lítio.

O algoritmo de IA foi treinado em dados moleculares, bases de dados e propriedades de materiais científicos e permitiu acelerar bastante o processo de descoberta.

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