Científicos de la Universidad de Cornell identificaron casi 63.000 materiales prometedores para que la tecnología de baterías de estado sólido ofrezca soluciones de almacenamiento de energía más seguras y de alto rendimiento. Los investigadores utilizaron el marco de inteligencia artificial llamado IonNet para escanear millones de materiales posibles y encontrar conductores de iones rápidos. Estos conductores son materiales sólidos que reemplazarán a los electrolitos líquidos inflamables en las baterías de iones de litio tradicionales.
IonNet puede predecir la velocidad de paso de los iones de litio a través de materiales sólidos. Esto se logra utilizando datos sobre la composición química del material. Los investigadores aplicaron inicialmente IonNet a 4.500 compuestos estables, identificando 87 materiales candidatos. Luego, escaneando cinco millones de composiciones químicas modificadas, aumentaron este número a 63.000. Trece de estos candidatos fueron confirmados como conductores de iones rápidos mediante simulaciones físicas.
El método elimina materiales poco prometedores antes de pasar a simulaciones costosas o experimentos de laboratorio, conservando así recursos computacionales significativos. IonNet también puede determinar las reglas de diseño químico relacionadas con el movimiento rápido de iones, lo que ayuda a comprender por qué algunos materiales tienen un mejor rendimiento.