Probablemente ya utilizas ChatGPT para pedir una receta, resolver dudas, preparar una clase o entender un tema complicado. Sin embargo, el verdadero potencial de las inteligencia artificial generativa se extiende mucho más allá de estas aplicaciones cotidianas. Hoy en día, en laboratorios, centros de tecnología e industrias de todo el mundo, las IA están siendo empleadas para abordar algunos de los mayores retos a los que nos enfrentamos, como la generación de energía más eficiente, la reducción de emisiones del transporte y el diseño de materiales con un menor impacto ambiental. En este contexto, la inteligencia artificial está impulsando la innovación, ayudándonos a concebir soluciones a problemas que, de otra forma, serían insuperables para los seres humanos.
Uno de los desafíos más complejos en la transición hacia energías renovables es la búsqueda de materiales aptos para soportar condiciones extremas. La energía solar de concentración, por ejemplo, utiliza sales fundidas para almacenar calor y generar electricidad, incluso en ausencia de luz solar, pero estas sales presentan limitaciones en su resistencia a altas temperaturas. Actualmente, se utilizan sales de nitratos que operan hasta 560 °C, pero la investigación se centra en cloruros fundidos, que pueden soportar hasta 780 °C, aunque su corrosividad representa un problema considerable. La industria aeronáutica enfrenta un desafío similar; las turbinas de aviones deben operar a temperaturas superiores a 1,000 °C, requiriendo materiales innovadores que mantengan su integridad estructural en estas condiciones extremas.
Para resolver estas necesidades, se están investigando las aleaciones de alta entropía, un avance revolucionario en el campo de la metalurgia. A diferencia de las aleaciones tradicionales, que se basan en un solo metal principal, las aleaciones de alta entropía combinan cinco o más elementos en proporciones similares, lo que permite una amplia gama de propiedades, incluyendo resistencia mecánica y resistencia a la corrosión. Gracias al uso de inteligencia artificial, los investigadores pueden analizar millones de combinaciones de estos materiales en un tiempo récord, identificando las más prometedoras para condiciones específicas. Esto convierte el proceso de diseño en un camino más accesible y guiado, en lugar de un laberinto confuso.
La dependencia del suministro de materiales críticos, como el litio y el cobalto, también ha resaltado la urgencia de innovar en la fabricación de baterías. La creciente electrificación del transporte y el desarrollo de tecnologías de almacenamiento energético dependen de estos materiales, cuya cadena de suministro se ve amenazada por la concentración del procesado en países como China. Esto no solo presenta retos ambientales, sino que también plantea problemas geopolíticos que limitan la autonomía tecnológica de diversas regiones. Por ello, nace la necesidad de desarrollar nuevos compuestos que reduzcan la dependencia de estos elementos, estableciendo prioridades en la creación de electrodos y electrolitos que sean más sostenibles, accesibles y económicos a largo plazo.
La inteligencia artificial se convierte en un aliado indispensable para abordar estos desafíos en el diseño de materiales. Sin embargo, el éxito de estas tecnologías depende en gran medida de la calidad de los datos que se utilicen. La generación de información confiable a través de experimentos, junto con la estandarización de bases de datos y la colaboración entre centros de investigación, es crucial para el avance de la IA. Además, la simulación computacional juega un papel importante al permitir anticipar el comportamiento de nuevos materiales bajo diversas condiciones, lo que complementa la experimentación en laboratorio. Este enfoque, conocido como descubrimiento guiado por el diseño, se centra en identificar las propiedades necesarias y buscar las combinaciones químicas que puedan satisfacerlas, abriendo así un mundo de posibilidades para un futuro más sostenible.
