L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il campo dello sviluppo delle batterie, promettendo di ridurre significativamente i tempi e i costi associati alla ricerca e allo sviluppo di nuovi materiali per le batterie. L’AI offre una nuova prospettiva nell’individuazione e nell’analisi di materiali potenzialmente rivoluzionari per le batterie, spingendo i confini della scienza dei materiali e della chimica.
Uno degli esempi più significativi di questo progresso è la scoperta di un nuovo tipo di materiale per le batterie effettuata da un programma AI sviluppato da Microsoft in collaborazione con il Pacific Northwest National Laboratory (PNNL). Questo programma AI ha identificato un materiale inedito che potrebbe ridurre l’uso di litio nelle batterie fino al 70%. Il processo ha analizzato più di 32 milioni di candidati, riducendoli a 23 materiali promettenti in soli 80 ore, una velocità impensabile con i metodi tradizionali. Questa scoperta ha evidenziato il potenziale delle tecnologie computazionali nell’aiutare gli scienziati a scoprire materiali adatti a specifiche esigenze, come quelle delle batterie.
La ricerca si è concentrata su un tipo di materiale da batteria molto ricercato: un elettrolita solido. Gli elettroliti solidi offrono vantaggi significativi rispetto agli elettroliti liquidi tipici delle batterie agli ioni di litio, come una maggiore sicurezza e minori rischi di perdite o incendi. Il materiale identificato è simile a un materiale conosciuto contenente litio, ittrio e cloro, ma con una sostituzione parziale del litio con il sodio. Questo approccio non convenzionale è un esempio di come l’AI possa “uscire dagli schemi” tradizionali.
Parallelamente, aziende come Monolith e About:Energy stanno collaborando per accelerare lo sviluppo di batterie per veicoli elettrici (EV) di nuova generazione. Utilizzando modelli AI pre-addestrati e dati avanzati sulle batterie, mirano a migliorare le previsioni sulla degradazione delle batterie e sulla propagazione termica, portando a minori costi di test e prestazioni e sicurezza delle batterie migliorate. Questa integrazione di test avanzati e pratiche di convalida tecnologica consentirà ai produttori di veicoli di ottenere nuove intuizioni sulla fisica complessa delle batterie.
Inoltre, sistemi come quello sviluppato da Eatron Technologies stanno esplorando l’uso dell’AI nella gestione delle batterie, in particolare per migliorare la durabilità, la densità energetica e la velocità di ricarica delle batterie per veicoli elettrici. L’AI viene utilizzata per prevedere la vita utile residua delle batterie, permettendo ai produttori di veicoli di offrire aggiornamenti di calibrazione over-the-air per massimizzare i benefici per i clienti mantenendo sotto controllo gli obiettivi di garanzia e durata.
In sintesi, l’IA sta aprendo nuove frontiere nello sviluppo di batterie, riducendo i tempi di ricerca e sviluppo e offrendo nuove soluzioni per batterie più efficienti, sicure e sostenibili. Questi progressi non solo accelereranno l’adozione di veicoli elettrici ma potrebbero anche avere un impatto significativo su numerosi altri settori, dalla conservazione dell’energia alla mobilità elettrica.
