Investigadores de la Pritzker School of Molecular Engineering de la Universidad de Chicago han desarrollado un nuevo modelo de IA llamado ElectrolyteGPT. Esta tecnología es capaz no solo de seleccionar componentes químicos individuales para baterías, sino de crear fórmulas de electrolitos listas para usar. Los electrolitos son elementos clave de las baterías modernas, y su composición afecta directamente la capacidad, la velocidad de carga y la seguridad. Esto es reportado por Ixbt.com .
El desarrollo de nuevos electrolitos es una de las tareas más complejas en la ciencia de materiales, ya que el número de moléculas potenciales supera los 10⁷⁰. A diferencia de las soluciones existentes, el modelo ElectrolyteGPT ofrece recetas listas para usar que incluyen concentraciones y proporciones de mezcla de componentes. Este proceso se realiza mucho más rápido que la investigación de laboratorio tradicional.
El equipo, dirigido por el profesor Chibueze Amanchukwu, probó las recomendaciones de la red neuronal en un entorno de laboratorio. Los resultados mostraron que algunas composiciones sugeridas por la IA pueden competir en sus propiedades con las soluciones de las baterías de litio-metal más avanzadas. Esto demuestra que la IA puede trabajar al nivel de expertos experimentados en diseño de materiales.
Durante el proceso de entrenamiento del sistema, los científicos formaron una base de datos especial. En la etapa inicial, el modelo se basó en datos farmacéuticos para sugerir moléculas médicas. Sin embargo, después de ser reentrenado específicamente con compuestos relacionados con electrolitos, ElectrolyteGPT comenzó a crear composiciones químicamente estables y útiles para baterías.
Actualmente, todas las sugerencias de la IA están bajo verificación de laboratorio. No obstante, ElectrolyteGPT analiza nuevas variantes de materiales mucho más rápido que los humanos. Se espera que esta tecnología acelere significativamente la creación de baterías más eficientes para vehículos eléctricos, gadgets y sistemas de almacenamiento de energía en el futuro.
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