Els treballs de la IA per a sostindre el món

Probablement vosté ja usa ChatGPT per a demanar-li una recepta, resoldre un dubte, preparar una classe o entendre un tema complicat. Però el poder de les IA generatives va molt més allà.

En laboratoris, centres tecnològics i indústries de tot el món, estem utilitzant-les per a afrontar alguns dels majors desafiaments del planeta: generar energia de forma més eficient, reduir les emissions del transport i dissenyar materials amb menor impacte ambiental. Les IA estan ajudant-nos a imaginar solucions possibles a les quals els humans no podem arribar solos.

En el meu camp d'especialitat, la intel·ligència artificial està donant forma conceptual als materials amb els quals construirem un futur que puga ser sostenible.

Materials en condicions extremes

Un dels grans reptes de la transició energètica és trobar materials capaços de suportar condicions extremes. Ho veiem, per exemple, en la energia solar de concentració, una interessant alternativa de renovables que emmagatzema calor en sals foses per a generar electricitat fins i tot quan no hi ha sol.

Hui s'utilitzen ixes de nitrats que operen fins a 560 °C, però s'investiguen clorurs fosos, capaços de treballar a 780 °C i emmagatzemar més energia. El problema és que a eixa temperatura es tornen altament corrosius, i els metalls convencionals no resistixen durant llargs períodes.

Alguna cosa semblança ocorre en el sector de l'aeronàutica. Les turbines dels avions funcionen a temperatures altíssimes: com més gran és la temperatura, major l'eficiència, menys combustible es consumix i menys emissions es generen.

Però superar els 1 000 °C exigix materials que no es deformen ni s'oxiden sota condicions extremes. En els dos casos –turbines i sals corrosives– necessitem metalls que encara no existixen en el mercat.

Els aliatges d'alta entropia

Ací entren en escena els aliatges d'alta entropia, un tipus de materials que des de 2004 ha revolucionat la metal·lúrgia.

A diferència dels aliatges tradicionals, formades entorn d'un element principal com a ferro o níquel, estes combinen cinc o més elements en proporcions similars. Este canvi obri un espai de disseny quasi infinit abastant un gran nombre de combinacions possibles en tota la taula periòdica, la qual cosa dona lloc a propietats diverses com a gran resistència mecànica a altes temperatures o excel·lent comportament enfront de corrosió i oxidació.

La IA permet avaluar milions de composicions de manera ràpida, identificant les més prometedores i reduint el temps necessari per a passar d'una hipòtesi a un material real. El que abans era un laberint inabastable ara es recorre amb brúixola.

Per exemple, si el que busquem en les centrals termosolars és un aliatge capaç de resistir els clorurs fosos a 780 °C, o si pretenem mantindre la seua resistència mecànica per damunt dels 1 000 °C en una turbina d'un avió, la IA pot garbellar l'espai d'opcions i assenyalar els candidats més viables.

La dependència de la Xina per a les bateries

També en el camp de les bateries es fa evident la urgència d'innovar en materials, i les IAs estan treballant en això.

La creixent electrificació del transport i el desplegament de tecnologies d'emmagatzematge energètic depenen hui en gran manera de materials crítics com el liti, el cobalt, el níquel o el grafit, emprats en bateries d'ions de liti.

No obstant això, estos elements no sols plantegen desafiaments ambientals i tecnològics, sinó també geopolítics.

La cadena de subministrament està fortament concentrada, amb la Xina controlant bona part del processament i refinat global de molts d'estos materials estratègics, així com una influència creixent sobre l'extracció de cobalt a Àfrica Central. Esta dependència limita l'autonomia tecnològica de regions com Europa i les exposa a tensions comercials o restriccions d'exportació, com ja ha ocorregut amb altres metalls clau com el gal·li o el germani.

El desenrotllament de noves composicions que reduïsquen o eliminen la necessitat d'estos elements s'ha convertit en una prioritat científica i industrial.

Són essencials nous materials per a elèctrodes o electròlits sòlids, més abundants, reciclables i amb menor petjada ambiental, per a garantir bateries més sostenibles, accessibles i resistents als vaivens del context internacional.

Només amb IA

La intel·ligència artificial, aplicada al disseny de materials, obri una via prometedora per a identificar alternatives amb propietats funcionals similars, però fabricades a partir d'elements més segurs, més locals i més sostenibles.

El repte, no obstant això, és explorar eixe oceà de combinacions. Amb mètodes tradicionals basats en assaig i error resultaria lent i costós.

L'aliment de les intel·ligències artificials

Dissenyar amb intel·ligència artificial no significa polsar un botó i obtindre la resposta perfecta. Tot depén de les dades disponibles. Generar informació fiable mitjançant experiments, estandarditzar bases de dades i compartir resultats entre centres d'investigació és hui una prioritat. Sense eixa base, els models d'IA no poden aprendre ni produir prediccions sòlides.

Quan no es disposa de dades experimentals, una altra ferramenta essencial és la simulació computacional. Models físics i químics permeten anticipar com es comportaria un material sota unes certes condicions i generar dades sintètiques que alimenten als algorismes d'IA. D'esta manera, el progrés no depén només del ja provat en el laboratori, sinó també del que pot predir-se amb ajuda de la física.

Descobriments guiats pel disseny

Este enfocament encaixa amb el que es denomina design-driven discovery, o descobriment guiat pel disseny.

A diferència de la lògica tradicional –anomenada material-driven–, en la qual es partix d'un material existent i s'observa quines propietats té, l'enfocament design-driven comença definint quines propietats necessitem (per exemple, resistència a la corrosió a 780 ⁰C en el cas dels panells solars) per a buscar després les combinacions químiques capaces de complir-les.

En lloc de descobrir el que un material pot fer, dissenyem directament el que necessitem que ho faça. I la intel·ligència artificial és la ferramenta que fa possible eixe gir.

La IA és una aliada estratègica si volem que el món se sostinga.

Paula Alvaredo Olmos, Professora Titular en Ciència i Enginyeria de Materials, Universitat Carles III

Este article va ser publicat originalment en The Conversation. Llija el original.