La novedad es doble. Por un lado, la reducción del uso de un mineral no renovable cuya extracción es altamente contaminante. Por otro, el descubrimiento de un nuevo compuesto gracias a la inteligencia artificial, que podría haber llevado años de investigación si se realizaba manualmente.
Microsoft ha estado trabajando en colaboración con el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL) del Departamento de Energía estadounidense en la búsqueda de un material que reemplace o minimice la dependencia del elemento más codiciado para la tecnología portátil, la movilidad eléctrica, pero también utilizado para elaborar psicofármacos, paneles solares y turbinas eólicas.
La denominada fiebre del litio está estrechamente vinculada con la transición hacia las energías renovables, el consiguiente reemplazo de los combustibles fósiles y el cambio climático. Pero, paradójicamente, la obtención de este elemento tiene graves consecuencias para el medio ambiente. Además, según el Departamento de Energía de EE.UU. la demanda de este mineral podría aumentar de cinco a diez veces para 2030.
Las mayores reservas de litio se encuentran en Sudamérica, entre Chile, Argentina y Bolivia, y en Australia, China, Canadá y EE.UU. Son regiones áridas donde el acceso al agua es clave para las comunidades locales y sus medios de vida, así como para la flora y la fauna. Y la extracción de este mineral consume más de 20 millones de litros de agua por día, a la vez que perjudica el suelo y provoca la contaminación del aire.
Además, el litio es relativamente escaso y, por lo tanto, caro. A los problemas ambientales se suma que su obtención es geopolíticamente problemática. Y para completar, las baterías tradicionales de iones de litio también plantean problemas de seguridad, ya que pueden incendiarse o explotar.
En este marco, Microsoft y el PNNL podrían estar ante una nueva batería. Se trata de un electrolito de estado sólido compuesto por litio, sodio y otros elementos químicos que ya ha sido probado en un prototipo capaz de alimentar una bombilla, detallan desde Xataka.
“Descubrimos que los iones de sodio y litio parecen ayudarse mutuamente”, comparte Vijay Murugesan, líder del grupo de ciencias de materiales en PNNL. Esto es una novedad porque, hasta ahora, se pensaba que los iones de litio no podían juntarse en un sistema de electrolito de estado sólido con los iones de sodio, porque ambos elementos tienen una carga similar. Pero las pruebas de laboratorio han demostrado lo contrario, dando opciones para reducir la dependencia del litio hasta en un 70% en un futuro cercano.
Estos avances aún se encuentran en una etapa de estudio y podrían no funcionar cuando se prueben a mayor escala, advierte Brian Abrahamson, director digital de PNNL, y destaca que lo más prometedor del proceso es la velocidad a la que se encontró el material.
Descubrimientos en semanas en lugar de años
Este gran paso no representa solamente un avance tecnológico para mejorar la fabricación de baterías, sino que también muestra el potencial de la inteligencia artificial en los hallazgos científicos.
Para encontrar estos nuevos compuestos los equipos de PNNL y Microsoft utilizaron IA avanzada y computación de alto rendimiento (HPC), un tipo de computación basada en la nube que combina una gran cantidad de ordenadores para resolver tareas científicas y matemáticas complejas.
Con la tecnología Azure Quantum Elements de Microsoft separaron 32 millones de materiales inorgánicos potenciales y los redujeron a 500.000. Luego a 800, para quedarse con 18 candidatos prometedores que podrían usarse en el desarrollo de baterías mejorando el camino para elegir los componentes adecuados y realizar pruebas.
Y esto, que realizado manualmente podría haber tomado meses o años de investigaciones, estudio, planteo de hipótesis y pruebas de laboratorio, fue resuelto por los algoritmos en solo 80 horas.
"Estamos al borde de esta maduración de los modelos de inteligencia artificial, la potencia computacional necesaria para entrenarlos y hacerlos útiles, y la capacidad de entrenarlos en dominios científicos específicos con inteligencia específica. Creemos que esto marcará el comienzo de una nueva era de aceleración. Eso es emocionante, porque estos problemas son importantes para el mundo” dice Abrahamson.
Microsoft Azure Quantum y PNNL unen fuerzas para acelerar el descubrimiento científico.