Acelerando los avances en baterías de estado sólido con IA

Se espera que el mundo de rápido crecimiento de la tecnología de baterías alcance un valor de más de 100 mil millones de dólares en los próximos años, gracias a la creciente adopción de vehículos eléctricos (VE), la instalación de diversas baterías y la alimentación de centros de datos.

Entre los diferentes tipos de baterías, la de iones de litio es la más popular y representa una enorme participación de mercado del 44%. Baterías de iones de litio Son baterías recargables que se utilizan con mayor frecuencia en el mundo actual y que alimentan nuestros teléfonos móviles, computadoras portátiles y otros dispositivos electrónicos de consumo, además de vehículos eléctricos y sistemas de almacenamiento de energía.

Si bien las baterías de iones de litio ofrecen numerosas ventajas en cuanto a ligereza, alta conductividad y alta densidad energética, presentan problemas de vida útil. La seguridad es otro gran reto, ya que contienen un electrolito líquido volátil que puede incendiarse si se daña o se sobrecalienta.

Como resultado, las baterías de estado sólido (SSB) han surgido como una alternativa a las baterías de estado líquido (LSB), que aprovechan electrolitos sólidos para evitar fugas o gases.

Además de una mayor seguridad, estas baterías también ofrecen las ventajas de la miniaturización, ser livianas, carga más rápida, excelente eficiencia de empaque, funcionamiento en un amplio rango de temperaturas y larga vida útil.

Sin embargo, las baterías de estado sólido no son un descubrimiento nuevo. Se introdujeron por primera vez en el siglo XIX, pero a pesar de su larga existencia, su aplicación no se ha generalizado. Esto finalmente está cambiando con la creciente tendencia a la electrificación y la necesidad de alternativas mejores y más seguras a las baterías de iones de litio, ampliamente utilizadas. 

En medio del renovado interés en la tecnología, los investigadores están optimizando las baterías de estado sólido a través de un enfoque multifacético que se centra en los materiales, la estructura y el diseño de la interfaz, además de utilizar técnicas de inteligencia artificial basadas en datos. 

Trabajo continuo para mejorar los SSB

Investigadores de todo el mundo trabajan arduamente para comprender y mejorar las baterías de estado sólido para impulsar el futuro. Algunos estudios recientes y destacados en este campo son los siguientes:

Decodificación de SSB

Investigadores de la Universidad de Missouri se sumergieron profundamente en el entendimiento de los problemas con las baterías de estado sólido y las formas de superarlos para ayudar a que las SSB se conviertan en una realidad.

Utilizaron microscopía electrónica de transmisión con barrido 4D (STEM) para analizar la estructura atómica de la batería sin desmontarla y descubrieron que la capa de interfase era la fuente del problema.

En las baterías de un solo uso (SSB), un electrolito sólido que toca el cátodo provoca una reacción que forma una capa interfásica de 100 nm de espesor. Si bien esta capa es 1,000 veces más delgada que un cabello, impide la transferencia fluida de iones de litio y electrones, lo que aumenta la resistencia y reduce el rendimiento de la batería.

Después de haber hecho este descubrimiento, el profesor adjunto Matthias Young ahora planea probar si la especialización de su laboratorio, películas delgadas creadas mediante un proceso llamado deposición molecular oxidativa (oMLD), pueden formar recubrimientos protectores y ayudar a evitar que los materiales del electrolito sólido y del cátodo reaccionen entre sí. 

“Los recubrimientos deben ser lo suficientemente delgados para evitar reacciones, pero no tan gruesos que bloqueen el flujo de iones de litio”, afirmó. “Nuestro objetivo es mantener las características de alto rendimiento de los materiales del electrolito sólido y del cátodo. Nuestro objetivo es utilizar estos materiales juntos sin sacrificar su rendimiento en aras de la compatibilidad”.

Explorando el potencial de LLZO como electrolito sólido en SSLMB

Un estudio reciente realizado por investigadores de la Universidad de Tohoku evaluó electrolitos sólidos de tipo granate para baterías de metal de litio de estado sólido (SSLMB), que se consideran una tecnología prometedora debido a su potencial para mejorar el rendimiento energético y la seguridad.

Se descubrió que las ventajas en densidad energética esperadas de estas baterías en realidad podrían ser exageradas. 

Según este estudio, una batería de metal de litio de estado sólido (ASSLMB) con el principal candidato a electrolito sólido LLZO (óxido de circonio y lantano de litio) solo ofrece un aumento marginal en la densidad de energía en comparación con las baterías de iones de litio actuales, al tiempo que genera altos costos de producción y enfrenta desafíos de fabricación.

Según el estudio, ASSLMB alcanzaría una densidad de energía gravimétrica de 272 Wh/kg en comparación con los 250-270 Wh/kg del Li-ion, lo que convierte a los electrolitos de estado cuasi-sólido en alternativas más viables.

Las baterías de metal de litio de estado sólido se han considerado el futuro del almacenamiento de energía, pero nuestro estudio demuestra que los diseños basados ​​en LLZO podrían no ofrecer el salto esperado en densidad energética. Incluso en condiciones ideales, las ganancias son limitadas y los costos y los desafíos de fabricación son significativos.

– El autor principal del estudio, Eric Jianfeng Cheng, de WPI-AIMR, Universidad de Tohoku

Si bien se valora por su conductividad iónica y estabilidad, un modelado exhaustivo de una batería práctica basada en LLZO cuestionó la idea de que mejora considerablemente la densidad energética. Incluso con un separador cerámico LLZO ultrafino y un cátodo de alta capacidad, el estudio concluye que el rendimiento de la batería es solo ligeramente superior al de las mejores celdas de iones de litio convencionales.

La densidad de LLZO es el problema clave, ya que aumenta la masa celular y reduce los beneficios energéticos esperados. Además, existen la fragilidad del material, problemas con las dendritas de litio, dificultades para fabricar láminas delgadas sin defectos y vacíos en la interfaz, todo lo cual complica la implementación a gran escala. Según Cheng:

“LLZO es un material excelente desde el punto de vista de la estabilidad, pero sus limitaciones mecánicas y su peso crean serias barreras para su comercialización”.

En este caso, la combinación del material con electrolitos a base de gel o polímero mostró una mejor estabilidad a largo plazo.

Descubrimiento de electrolitos sólidos prometedores

Investigadores de la Universidad de Ciencias de Tokio también descubrieron nuevos materiales para SSLIB seguros y de alto rendimiento.

“Fabricar baterías secundarias de iones de litio de estado sólido ha sido un sueño acariciado durante mucho tiempo por muchos investigadores de baterías”, dijo el profesor Kenjiro Fujimoto, quien señaló que han descubierto un electrolito sólido de óxido, que es un componente clave de las ASSLIB. 

El material (Li1.25La0.58Nb2O6F) es altamente estable y muestra una conductividad iónica total de 3.9 mS cm⁻¹ a temperatura ambiente, que es más alta que la de los electrolitos sólidos de óxido informados anteriormente, al tiempo que tiene una energía de activación extremadamente baja.

Además, si se daña, no se incendia, lo que lo hace ideal para aplicaciones donde la seguridad es crucial. Su capacidad de uso a altas temperaturas y su rápida recarga lo hacen apropiado para aplicaciones de alta capacidad como los vehículos eléctricos.

“La aplicación de este material es prometedora para el desarrollo de baterías revolucionarias que puedan funcionar en un amplio rango de temperaturas, desde bajas hasta altas”.

– Profesor Fujimoto

Mientras tanto, a finales del año pasado, investigadores de la Universidad Metropolitana de Osaka desarrollaron Na2.25TaCl4.75O1.25 como un nuevo electrolito sólido.

Los investigadores habían desarrollado previamente el electrolito sólido NaTaCl₂, una combinación de cloruro de sodio y cloruro de tantalio. En esta ocasión, el equipo le añadió pentóxido de tantalio (Ta₂O₃), lo que les permitió lograr una alta conductividad a temperatura ambiente. 

También presenta una alta formabilidad y una mayor estabilidad electroquímica que los cloruros convencionales.

Se espera que los resultados de esta investigación contribuyan significativamente al desarrollo de electrolitos sólidos compuestos, además de los electrolitos sólidos de vidrio y cristal que se han desarrollado hasta la fecha.

– Profesor adjunto Kota Motohashi de la Escuela de Posgrado de Ingeniería

Ahora se centran en ilustrar el mecanismo de conducción iónica de electrolitos sólidos compuestos, así como en desarrollar más materiales.

Cambiando la estructura, eliminando los componentes

Mientras tanto, investigadores de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign descubrieron que la estructura helicoidal mejoraba significativamente la conductividad de los electrolitos de polímeros peptídicos de estado sólido en comparación con sus homólogos de "bobina aleatoria", ya que las hélices más largas conducían a una mayor conductividad. Además, la estructura helicoidal aumenta la estabilidad general del material al voltaje y la temperatura.

“Introdujimos el concepto de utilizar la estructura secundaria (la hélice) para diseñar y mejorar la propiedad básica de la conductividad iónica en materiales sólidos”.

– El profesor Chris Evans, líder del estudio

Esta es la misma hélice que se encuentra en los péptidos en biología. Al estar hecha de péptidos, una vez que la batería llega al final de su vida útil, el material puede degradarse en unidades monoméricas individuales mediante ácido o enzimas, y los materiales de partida pueden recuperarse y reutilizarse, lo que la hace respetuosa con el medio ambiente.

En otro estudio interesante, investigadores crearon la primera batería de estado sólido de sodio sin ánodo con ciclos estables durante varios cientos de ciclos. Esta batería económica, de alta capacidad y carga rápida puede contribuir a la descarbonización de la economía.

Para retirar el ánodo se necesitó una arquitectura innovadora, por lo que el equipo creó un colector de corriente utilizando polvo de aluminio, que, aunque es sólido, puede fluir como un líquido, que rodeaba el electrolito.

Las baterías de estado sólido de sodio suelen considerarse una tecnología de futuro lejano, pero esperamos que este artículo impulse un mayor avance en el campo del sodio al demostrar que, de hecho, puede funcionar bien, incluso mejor que la versión de litio en algunos casos.

– Primer autor Grayson Deysher, candidato a doctorado de la UC San Diego

Es hora de usar IA para encontrar rápidamente los mejores candidatos para electrolitos sólidos

En medio de esta extensa investigación en curso sobre diferentes aspectos de las baterías de estado sólido, especialmente los electrolitos, para mejorarlas y ayudar a impulsar su adopción, los científicos ahora están haciendo uso de inteligencia artificial.

El electrolito es uno de los componentes más cruciales de la batería. Transfiere partículas portadoras de carga, llamadas iones, entre los dos electrodos de la batería, lo que provoca su carga y descarga. 

Por lo tanto, el enfoque se centra en mejorar el rendimiento del electrolito de estado sólido (SSE), lo que implica mejorar la conductividad iónica, la estabilidad y la vida útil. Sin embargo, las limitaciones de los materiales actuales han dificultado el logro de estas mejoras. 

Para superar estos desafíos es necesario desarrollar materiales SSE de alto rendimiento, que liberarán todo el potencial de las baterías de estado sólido.

Los óxidos y sulfuros metálicos se encuentran entre los materiales más estudiados como SSE prometedores. En este sentido, resulta especialmente beneficioso estudiar hidruros como SSE que presentan alta estabilidad redox y mecánica, así como conductividad iónica divalente media a temperatura ambiente. 

Gracias a su alta conductividad iónica y baja energía de activación, los hidruros han demostrado ser muy prometedores en el desarrollo de SSE. Los hidruros metálicos, por su parte, ofrecen ventajas distintivas gracias a la baja masa de los átomos de hidrógeno. 

Sin embargo, el peso ligero del hidrógeno y el comportamiento complejo de los hidruros divalentes presentan desafíos en la síntesis y caracterización estructural, destacando las limitaciones de las técnicas experimentales actuales. 

El desafío radica en que el descubrimiento experimental de SSE depende de métodos de ensayo y error ineficientes y laboriosos. Para abordar esto, necesitamos investigación asistida por computación para comprender los mecanismos de migración iónica y descubrir nuevos electrolitos de estado sólido.

La cuestión es que los enfoques teóricos tienden a ofrecer formas más sistemáticas y rápidas de explorar las propiedades de los materiales. Además, existen avances en los modelos de lenguaje grande (LLM), que están mejorando aún más las metodologías basadas en datos y las predicciones teóricas.

Aun así, lograr una alta precisión en los métodos teóricos es un desafío debido a la complejidad de los materiales de los SSE. El enfoque de la investigación actual en un solo material o método también limita la comprensión integral de los SSE.

Entonces, ¿cómo podemos aprovechar mejor los conocimientos teóricos para diseñar experimentos más eficientes? Además, ¿qué tipo de flujo de trabajo óptimo combina a la perfección el modelado teórico con la validación experimental? La respuesta reside en combinar la información computacional y experimental.

Para superar los obstáculos con los SSE divalentes, que muestran una promesa significativa para las baterías de estado sólido (ASSB) de alto rendimiento, los investigadores en un nuevo estudio desarrollaron un flujo de trabajo integrado que combina minería de datos, análisis impulsado por IA, regresión de aprendizaje automático, búsqueda de estructura global, simulaciones de metadinámica ab initio (MetaD) y evaluación comparativa de teoría y experimento.

Esta investigación busca mejorar nuestra comprensión de los SSE divalentes y proporcionar un marco sólido para predecir y diseñar nuevos candidatos a SSE. A su vez, acelerará el descubrimiento de opciones optimizadas de SSE para impulsar tecnologías viables de almacenamiento de energía.

Haga clic aquí para obtener más información sobre la revolucionaria tecnología de baterías de estado sólido de Princeton.

Hacia sistemas de sonido de última generación para soluciones energéticas sostenibles

Para construir con éxito baterías de estado sólido más potentes y sostenibles, los investigadores de la Universidad de Tohoku Hemos creado un marco de IA basado en datos¹. 

A diferencia del enfoque tradicional, que implica probar cada material y luego establecer vías una por una, este marco identifica posibles candidatos a electrolitos de estado sólido (SSE) que podrían ser “los indicados” para crear la solución energética sustentable ideal.

El modelo desarrollado no solo selecciona candidatos óptimos, sino que también puede predecir cómo ocurrirá la reacción. Además, explica por qué un candidato en particular es una buena opción, proporcionando información sobre los posibles mecanismos, lo que ayuda a los investigadores a comenzar incluso antes de entrar en el laboratorio.

El profesor Hao Li, del Instituto Avanzado de Investigación de Materiales, señaló:

El modelo básicamente se encarga de todo el proceso de prueba y error. Se basa en una amplia base de datos de estudios previos para explorar todas las opciones potenciales y encontrar el mejor candidato para la SSE.

El marco avanzado de IA del equipo se integra con el Modelo de Lenguaje Grande (LLM), un tipo de modelo de aprendizaje automático preentrenado con grandes cantidades de datos. Los LLM son conocidos por su gran capacidad para procesar, comprender y generar lenguaje humano.

Al incorporar otras técnicas basadas en datos, el modelo predictivo se nutre de datos computacionales y experimentales. De esta manera, el estudio proporciona a los investigadores una opción sólida con el resultado más exitoso.

Además de acelerar el desarrollo de baterías de estado sólido sostenibles y de alto rendimiento, el estudio también busca comprender las complejas relaciones entre la estructura y el rendimiento de los SSE. Esta relación abarca factores como la conductividad iónica, la estabilidad y la compatibilidad con electrodos, y suele investigarse mediante modelado computacional, análisis experimental y enfoques basados ​​en datos.

El modelo desarrollado por el equipo predice con mayor precisión las energías de activación, define la estructura cristalina estable y optimiza el flujo de trabajo general de los investigadores. Los resultados del estudio demuestran que MetaD es un excelente método computacional, con una concordancia sustancial con los datos experimentales para SSE de hidruros complejos.

Los investigadores también han identificado un nuevo sistema de transferencia de iones. El mecanismo de dos pasos se descubre en ambos sistemas de transferencia de iones sólidos (SSE) que surgen de la integración de moléculas neutras.

Así, al combinar el análisis de características con la regresión lineal múltiple, el equipo logró desarrollar con éxito modelos predictivos precisos para la evaluación rápida del rendimiento de la SSE de hidruros. Más importante aún, el marco permite una predicción precisa de estructuras candidatas sin depender de datos experimentales. 

En general, el estudio proporciona información valiosa, así como metodologías avanzadas para el diseño eficiente y la optimización de baterías de estado sólido de próxima generación.

Pero estos son solo los primeros pasos hacia el desarrollo de soluciones energéticas sostenibles, ya que el equipo planea extender la aplicación de su marco a diversas familias de electrolitos. De hecho, el equipo espera que las herramientas de IA generativa sean útiles para investigar las vías de migración de iones y los mecanismos de reacción, mejorando así la capacidad predictiva de la plataforma.

Invertir en el mercado de baterías de estado sólido

QuantumScape, empresa líder en el mercado de baterías de estado sólido, se encuentra a la vanguardia como actor clave en la tecnología de litio-metal. Su separador cerámico de estado sólido patentado está diseñado para mejorar la densidad energética, la velocidad de carga y la seguridad, a la vez que previene problemas críticos como la formación de dendritas, que ha limitado la adopción de ánodos de litio-metal.

Corporación QuantumScape (QS )

QuantumScape Corporation, que desarrolla tecnología SSB para vehículos eléctricos y aspira a convertirse en fabricante de equipos originales (OEM), ya ha conseguido asociaciones con el importante fabricante de automóviles Volkswagen Group y su filial PowerCo.

Si bien enfrenta desafíos de comercialización, QuantumScape sigue siendo una marca líder en el sector. El año pasado, comenzó a producir muestras de sus diversos productos SSB y planea producir aún más este año.

Con una capitalización bursátil de 2.2 millones de dólares, las acciones de QS cotizan actualmente a 3.90 dólares, una caída de más del 25 % en lo que va del año. Su beneficio por acción (TTM) es de -0.91 y su precio/beneficio (TTM) es de -4.30.

Para el primer trimestre de 1, la compañía reportó $2025 millones en gastos de capital, gastos operativos según los PCGA de $5.8 millones y una pérdida neta según los PCGA de $123.6 millones. Terminó el trimestre con $114.4 millones en liquidez, y se espera que esta reserva de efectivo se prolongue hasta el segundo semestre de 860.3.

Este año, la empresa pretende llevar el proceso separador Cobra a la producción base, mejorar la calidad y el rendimiento de las muestras QSE-5 y enviar celdas QSE-5 para demostrar sus excepcionales capacidades de rendimiento en una aplicación del mundo real.

Lo último sobre QuantumScape Corporation

Conclusión

Dado que las baterías desempeñan un papel fundamental en la alimentación de dispositivos electrónicos, vehículos eléctricos y sistemas energéticos, es necesario desarrollar materiales energéticos de última generación para construir un futuro sostenible. Si bien las baterías de estado sólido ofrecen una solución prometedora, su desarrollo se enfrenta a importantes desafíos técnicos. El desarrollo de baterías de estado sólido (SSB) requiere mejorar el rendimiento del electrolito de estado sólido (SSE). 

De ahí la intensa investigación en torno a los SSE, que se acelerará gracias al nuevo modelo de IA basado en datos. Impulsado por vastos conjuntos de datos y técnicas de simulación avanzadas, este marco ayuda a los investigadores a identificar y optimizar los SSE con una velocidad y precisión sin precedentes. Esta convergencia de la ciencia de los materiales y el aprendizaje automático presenta un enorme potencial para ofrecer soluciones de baterías de estado sólido sostenibles y de alto rendimiento que impulsen el futuro de la energía limpia.

Haga clic aquí para obtener una lista de las principales acciones de baterías de estado sólido.

Estudios referenciados:

1. Wang, Q., Yang, F., Wang, Y., Zhang, D., Sato, R., Zhang, L., Cheng, EJ, Yan, Y., Chen, Y., Kisu, K., Orimo, S. y Li, H. (2025). Desentrañar la complejidad de los electrolitos de hidruro divalentes en baterías de estado sólido a través de un marco basado en datos con un modelo de lenguaje grande. Angewandte Chemie Edición Internacional, 64(22), e202506573. https://doi.org/10.1002/anie.202506573