Diagrama esquemático que muestra estructuras de solvatación de los electrolitos ZBF y ZE-9 2 M. Crédito: Materiales avanzados (2025). Doi: 10.1002/ADMA.202502649
En un mundo primero para la investigación de la batería, los investigadores de la Universidad de Bayreuth y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong han empleado una llamada red de múltiples agentes en diseño de baterías. Esta herramienta basada en IA permite la rápida generación de propuestas prometedoras para nuevos materiales de batería, avanzando así el desarrollo de baterías de próxima generación de larga duración y de larga data. Los investigadores han informado su recomendaciones en materiales avanzados.
El electrolito en una batería, que transporta iones entre los electrodos y, por lo tanto, permite el flujo de electricidad, es crucial para la vida útil, la seguridad y el rendimiento general de la batería. Por lo tanto, el descubrimiento de nuevos materiales electrolíticos es uno de los impulsores más importantes para avanzar en la transición de energía global. Sin embargo, la identificación de electrolitos adecuados requiere una investigación exhaustiva, en la que se deben encontrar primero composiciones de materiales prometedoras y luego probarse experimentalmente, un proceso que a menudo lleva semanas o incluso meses.
Utilizando un enfoque basado en IA, los investigadores dirigidos por el Prof. Dr. Francesco Ciucci desde el Presidente del Diseño de Electrodos para dispositivos de almacenamiento de energía electroquímica en el Centro Bávaro de Tecnología de Batería (Baybatt) en la Universidad de Bayreuth han dado el primer paso para acelerar este proceso.
Con este fin, los investigadores de Bayreuth, en colaboración con la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong, desarrollaron una red de múltiples agentes basada en grandes modelos de idiomas como ChatGPT. Consiste en dos unidades especializadas (agentes de software) que trabajan juntas para resolver un problema o una pregunta de investigación. Un agente tiene una amplia visión general de la literatura existente sobre el tema, mientras que el otro tiene acceso a un conocimiento especializado en profundidad.
Cuando los humanos realizan investigaciones, examinan la información y sopesan las opciones, puede llevar semanas o incluso meses identificar un material adecuado. La IA, por otro lado, logra esto en solo unas pocas horas. Con este sistema de múltiples agentes, el equipo ha creado un enfoque pionero para aprovechar la creatividad impulsada por la IA para acelerar el descubrimiento de materiales.
“Nuestro nuevo sistema de múltiples agentes actúa como un socio científico creativo, con dos agentes especializados que analizan la literatura relevante. Al simular un debate científico, los dos agentes vinculan las ideas de sus extensos datos de capacitación y la literatura para proponer nuevas composiciones de electrolitos”, explica Ciucci.
El Dr. Matthew J. Robson de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong agrega: “La conclusión clave aquí es la evolución del papel de la IA en el proceso científico. Hemos demostrado un nuevo plan para la investigación científica que cambia de ser una herramienta pasiva para el análisis de datos en un socio activo y creativo que puede generar hipótesis genuinamente novedosas y de alta calidad”.
En un siguiente paso crucial, el equipo tradujo su investigación de la teoría a la práctica: el sistema de múltiples agentes propuso varios componentes de electrolitos novedosos, rentables y ecológicos para las baterías de zinc. Uno de los electrolitos demostró un rendimiento sobresaliente en las pruebas experimentales, rivalizando con los sistemas más avanzados en su clase de electrolitos.
El nuevo diseño demostró una durabilidad sobresaliente al completar más de 4,000 ciclos de carga de carga. También estableció un nuevo registro de carga rápida dentro de su clase de electrolitos, proporcionando una capacidad casi un 20% mayor a velocidades de carga rápida en comparación con electrolitos similares.
“La efectividad comprobada de nuestra red de múltiples agentes es revolucionar el descubrimiento de materiales avanzados, incluso más allá del diseño de la batería”, dice Ciucci. “Este enfoque significa que la fase de investigación inicial puede acortarse drásticamente”.
La red AI puede servir así como una herramienta poderosa para complementar la experiencia científica humana. Combinado con la validación a través de experimentos de laboratorio y el juicio crítico de los investigadores, las prometedoras propuestas generadas por IA pueden conducir a soluciones más rápidas para los desafíos globales.
Más información: Matthew J. Robson et al, Generador de ideas basado en la red de múltiples agentes para el descubrimiento de electrolitos de la batería de iones de zinc: un estudio de caso sobre electrolitos eutécticos profundos basados en hidrato de tetrafluoroborización de zinc, materiales avanzados (2025). Dos: 10.1002/ADMA.202502649
Proporcionado por la Universidad de Bayreuth
Cita: la herramienta AI acelera la búsqueda de materiales de batería duraderos y ecológicos (28 de julio, 28 de julio) Recuperado el 28 de julio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-07-ai-tool-dureding-eco-friendly.html
Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con el propósito de estudio o investigación privada, no se puede reproducir ninguna parte sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona solo para fines de información.
