Son muchas las aplicaciones e implicaciones que tendrá la inteligencia artificial (IA) en el futuro, en multitud de ámbitos de distintos, además de los que ya tenemos hoy a pie de calle -como los sistemas de reconocimiento de lenguaje natural o el aprendizaje de las máquinas, por mencionar un par de ejemplos-. Una tecnología que también podría ayudar a acelerar el desarrollo de baterías para los coches eléctricos, según un reciente informe de The Wall Street Journal.
Los investigadores buscan mejorar la tecnología de las baterías de iones de litio actuales moviéndose en un amplio abanico de variables. Distintas combinaciones de materiales en las celdas, diferentes proporciones de cada uno de esos materiales, reducción o eliminación de algunos otros... Todo ello en pro de conseguir más autonomía con baterías más pequeñas y menos pesadas, tiempos de recarga más rápidos y reducir los costes de producción.
En definitiva, tener mejores vehículos eléctricos depende en buena medida de tener mejores baterías, y en este punto tiene mucho que decir la inteligencia artificial. Y es que la inteligencia artificial (IA) ya permite reducir drásticamente los tiempos de desarrollo e investigación de nuevas tecnologías y nuevos materiales para las baterías.
Como decíamos, una buena parte del avance de las baterías de iones de litio actuales depende de los materiales con que se fabrique el electrodo (hay otras opciones para mejorar las baterías que no entraremos a valorar en esta ocasión). La inteligencia artificial y unos superordenadores con potencia cada vez mayor permitirán probar diferentes combinaciones de materiales y simular sus resultados de manera mucho más rápida que hasta ahora, según el informe. Mejor dicho: en algunos laboratorios ya lo hace.
Las supercomputadoras modernas más avanzadas pueden examinar enormes cantidades de datos en tiempo récord, mucho más rápido de lo que un humano (incluso un grupo muy numeroso) podría hacerlo jamás, ni siquiera acercarse. No sólo eso: la tecnología de inteligencia artificial permite analizar esos datos y sacar conclusiones de gran valor.
El informe de The Wall Street Journal cita un proyecto de IBM para desarrollar una batería que pudiera cargar más rápido y no emplear níquel ni cobalto. El proyecto requirió evaluar 20.000 combinaciones distintas para la composición de los electrolitos de la batería (combinaciones tanto de materiales como su proporción). La magnitud de los datos a manejar hubiera requerido normalmente cinco años de investigación; la inteligencia artificial necesitó solamente nueve días.
Menos tiempo significa, además de poder disponer antes de la tecnología, reducción de costes. La inteligencia artificial puede acotar ambas variables; por ejemplo, la fase de pruebas de los ciclos de carga y descarga requiere muchísimo tiempo. Sin embargo, con los algoritmos adecuados y el aprendizaje automático de las máquinas se pueden hacer predicciones sobre el rendimiento futuro de las baterías con una menor cantidad de datos experimentales reales.
Según Kensuke Nakura, director general del Centro de Tecnología Energética de Panasonic, lo que antes requería unos tres años de pruebas ahora ya se puede hacer en sólo seis meses. Estas afirmaciones abren la puerta a un desarrollo más rápido de la tecnología en los próximos años, lo que debería traducirse en coches (y vehículos en general) eléctricos más competentes, con mejores tiempos de recarga, mayores autonomías y precios más asequibles. En definitiva, una perspectiva de futuro muy interesante en la cual tendrá mucho que decir la inteligencia artificial.
