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29 enero, 2021
Inteligencia artificial para acelerar la identificación de nuevos materiales para almacenar energía

CIC energiGUNE pondrá en marcha un proyecto que acorte los procesos experimentales de investigación a través de un laboratorio autónomo

CIC energiGUNE, centro de investigación vasco referente en almacenamiento de energía electroquímica y térmica, y miembro de Basque Research & Technology Alliance-BRTA, usará la inteligencia artificial para crear un laboratorio autónomo. Lo hará con la puesta en marcha del proyecto ION-SELF, que busca acelerar la identificación de nuevos materiales capaces de almacenar energía.

El proyecto está coordinado por los científicos de CIC energiGUNE Javier Carrasco y Marine Reynaud, y configurará un laboratorio autónomo que reduzca el proceso de validación experimental de los materiales que, en ocasiones, supone un número de pruebas inasumible.

Así, ION-SELF permitirá explorar diagramas de fases completos en un tiempo reducido. “Se reducirá sustancialmente el coste económico y el tiempo necesario del proceso de experimentación, liberando a los investigadores de tareas arduas y repetitivas para poder centrarse en labores innovadoras y productivas”, ha manifestado la coordinadora científica del Área Electroquímica de CIC energiGUNE, Montse Casas-Cabanas. Por ello, creen que supondrá un salto sustancial en el proceso de investigación.

En concreto, el proyecto aspira a diseñar una plataforma automatizada y autónoma para el desarrollo de materiales electroactivos, capaz de hacer predicciones efectivas del resultado de experimentos automatizados incluso antes de ser realizados. Para alcanzar este objetivo, el proyecto se apoya, por un lado, en la automatización de aspectos clave de los procesos de síntesis a escala de laboratorio; y, por otro, en la incorporación de herramientas de la inteligencia artificial para explorar y optimizar de manera más eficiente y efectiva los múltiples parámetros que controlan la síntesis y caracterización de estos materiales.

Aplicable a otros campos

El objetivo principal de este proyecto es diseñar modelos, algoritmos y módulos automatizados individuales capaces de ser integrados en un entorno autónomo, por lo que las metodologías de ION-SELF podrían ser extrapolables a otros espacios químicos de interés más general en un futuro; el problema de acelerar la búsqueda de nuevos compuestos lo comparten muchos otros campos de la ciencia de materiales, como el de los polímeros, biomateriales, catalizadores, etc.

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