Crean un nuevo material supercondensador carbonoso de récord, capaz de almacenar cuatro veces más energía gracias a la IA
Científicos de Estados Unidos han diseñado un material supercondensador carbonoso con unas cualidades nunca vistas antes. Una tecnología que irá en beneficio de los sistemas de frenada regenerativa o de las fuentes de alimentación auxiliares.
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Publicado: 22/11/2023 17:00
Los dispositivos de almacenamiento de energía más utilizados en la actualidad son las baterías y los condensadores. El descubrimiento del que os estamos hablando aquí viene a establecer un nuevo récord de almacenamiento de energía en estos últimos gracias a un nuevo material de carbono que pretende, entre otras cosas, impulsar los supercondensadores.
Las baterías, por un lado, son más habituales y de las que más habrás escuchado, sobre todo relacionado con los coches eléctricos. Estas convierten la energía química en energía eléctrica y son perfectas para esta función de almacenaje de la energía.
Los condensadores, por su parte, no pueden almacenar tanta energía, ya que lo hacen en forma de campo eléctrico, similar a la electricidad estática. A su favor, pueden recargarse y gastarse de forma repetida sin perder su capacidad con el paso del tiempo.
Un nivel por encima ya están los supercondensadores, utilizados, por ejemplo, en algunos autobuses eléctricos. Estos pueden, como te puedes imaginar, almacenar más carga que los anteriores y hacer su trabajo de carga y descarga de forma más rápida incluso que las baterías.
Un supercondensador de auténtico récord
El nuevo descubrimiento que llega desde Estados Unidos tiene, precisamente, a los supercondensadores como protagonistas. Viajamos hasta el Laboratorio Nacional Oak Ridge en el estado de Tennessee, gestionado por el Departamento de Energía de Estados Unidos.
El estudio realizado por los químicos de dicho laboratorio, de la mano de sus otros socios (3 laboratorios nacionales y 7 universidades), tiene el nombre de «Descubrimiento de materiales asistido por aprendizaje automático de materiales activos de carbono altamente porosos y ricos en oxígeno para supercondensadores acuosos». El concepto de «aprendizaje automático» ya os adelantamos que tiene que ver con la Inteligencia Artificial.
Antes de nada, ¿cómo se conforman los supercondensadores comerciales actuales? Estos tienen dos electrodos, un ánodo y un cátodo, separados y sumergidos por un electrolito. Los materiales escogidos para fabricar electrodos en estos supercondensadores son carbonos porosos: estos poros proporcionan una gran superficie para almacenar la carga electrostática.
Es aquí donde está el objeto de este estudio: los químicos de dicho laboratorio diseñaron un material supercondensador carbonoso que es capaz de almacenar cuatro veces más energía que el mejor material comercial en la actualidad.
¿Su principal utilidad? La mejora de las fuentes de alimentación auxiliares, la electrónica de potencia y los sistemas de frenado regenerativo tan habituales en coches eléctricos e híbridos.
IA para mejorar la capacidad de los supercondensadores
La gran clave en este desarrollo tiene nombre: Inteligencia Artificial, o como lo llaman en el estudio, un método de «aprendizaje automático». Esta tecnología permite aprender de los datos para optimizar los resultados y guiar así en el descubrimiento de este material.
Uno de sus socios, la Universidad de California en Riverside, construyó un modelo de red neuronal artificial y lo entrenaron para establecer el objetivo buscado: un «material de ensueño para la entrega de energía». Este modelo logró predecir la capacitancia (la capacidad de recolectar y almacenar carga eléctrica) más alta para un electrodo de carbono.
Después, en el Laboratorio Nacional Oak Ridge pasaron a diseñar un «carbono dopado extremadamente poroso», sintetizaron el nuevo material y lograron que el carbón se activase para generar más poros y añadir grupos químicos funcionales en sitios para conseguir reacciones de oxidación o reducción.
Por ejemplo, utilizaron la amida de socio como agente activador (y no el hidróxido de potasio, más habitual), pudiendo crear sitios más activos que funcionasen a una temperatura más baja.
La solución obtenida permite aumentar el rendimiento para el transporte de iones, logrando una cantidad equilibrada de poros pequeños y grandes, tal y como predijo el modelo de red neuronal artificial.
«Están construyendo una autopista para el transporte de iones. En esta estructura tienes un poro más grande, que puedes ver como una superautopista. Esto está relacionado con carreteras más pequeñas o poros más pequeños. Estos últimos proporcionan una superficie más grande para almacenar carga, pero los poros más grandes son como una autopista que puede acelerar el rendimiento de la tasa de carga/descarga», asegura el químico Sheng Dai.
«Hemos alcanzado el rendimiento de los materiales de carbono al límite. Sin el objetivo que marcó el aprendizaje automático, habríamos seguido optimizando materiales mediante prueba y error sin conocer su límite», dijo su compañero Tao Wang, que ha logrado hacer en tres meses lo que habría sucedido en al menos un año sin la inteligencia artificial.
Esto no se quedará así, y seguirán utilizando más datos para establecer un nuevo objetivo y «ampliar aún más los límites de los supercondensadores»; «es un verdadero hito», rematan los químicos que dirigieron el estudio.
Fuente: Laboratorio Nacional Oak RidgeFotos: Tao Wang/ORNL, U.S. Dept. of Energy / Freepik