Presentamos un enfoque renovado y traducido al español para la optimización de mezclas de aditivos de electrolito en baterías de ion de litio impulsado por inteligencia artificial, con foco en la estabilización predictiva frente a la formación de dendritas y la pérdida de capacidad.

Arquitectura del sistema y componentes clave

El sistema se articula en capas modulares: una capa de ingesta multimodal de datos que normaliza registros experimentales, propiedades de materiales y simulaciones computacionales; un módulo de descomposición semántica y estructural que actúa como parser para transformar datos heterogéneos en vectores interpretables; y una tubería de evaluación multilayer que combina análisis electroquímico, verificación lógica y simulación ejecutable para validar fórmulas y código asociado.

La tubería de evaluación multilayer incorpora motores especializados para consistencia lógica y prueba, un sandbox de verificación de fórmulas y simulaciones, análisis de novedad y originalidad, previsión de impacto y puntuación de reproducibilidad y factibilidad. Un lazo meta de autoevaluación ajusta pesos y estrategias, mientras que un módulo de fusión de puntuaciones emplea un esquema inspirado en Shapley y AHP para ponderar cada criterio según su impacto real en el desempeño final.

Modelo de aprendizaje y optimización

El núcleo predictivo es una red neuronal recurrente con bucles retroalimentados que itera sobre propuestas de mezcla de aditivos y sus métricas previsionales. La red integra entradas de pruebas electroquímicas como voltametría cíclica, espectroscopía de impedancia electroquímica y ciclos galvanostáticos, junto con propiedades de bases de datos de materiales y resultados de simulaciones de teoría del funcional de la densidad para capturar interacciones interfaciales y formación de la SEI.

Para priorizar candidatos, el sistema transforma puntuaciones compuestas en una métrica potenciada que recompensa mejoras, incluso modestas, acelerando la exploración óptima mediante optimización bayesiana de parámetros de escala y umbral.

Verificación experimental y requisitos computacionales

Las predicciones se validan mediante un ciclo iterativo de simulación y experimentación: DFT y simulaciones atomísticas predicen tendencias, que luego se prueban en celdas para medir retención de capacidad, resistencia de transferencia de carga y difusión de iones de litio. Para entrenamiento y simulaciones se recomienda un entorno multi GPU y un clúster distribuido cuando se exploran amplios espacios químicos.

Resultados esperados y aplicaciones prácticas

El enfoque permite explorar miles de combinaciones de aditivos y descubrir formulaciones emergentes no evidentes por métodos empíricos, con impactos prácticos en vehículos eléctricos, almacenamiento a escala de red y electrónica de consumo. Mejora de la vida útil, reducción de formación de dendritas y mayor densidad energética se traducen en beneficios comerciales y de seguridad.

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