La Inteligencia Artificial (IA) se perfila como una aliada decisiva para superar los grandes retos del coche eléctrico.. y es que un novedoso estudio publicado en Nature Communications revela que un sistema avanzado de IA ha identificado nuevos materiales magnéticos capaces de mantener su estabilidad a altas temperaturas, un factor crítico para la eficiencia y durabilidad de los motores eléctricos.
La investigación, desarrollada por la University of New Hampshire con el respaldo del U.S. Department of Energy, aborda una vulnerabilidad estructural de la movilidad eléctrica, basándose en que los imanes permanentes actuales requieren elementos costosos y de suministro complejo, lo que encarece la fabricación y expone al sector a tensiones comerciales.
Reducir esa dependencia supondría un paso estratégico para consolidar la competitividad industrial, por lo que este equipo científico ha creado la Northeast Materials Database, un repositorio que integra 67.573 compuestos magnéticos recopilados mediante técnicas de aprendizaje automático y análisis automatizado de literatura académica.
Esta herramienta permite explorar de forma estructurada un volumen de información que, hasta la fecha resultaba inabarcable mediante métodos convencionales. Entre los resultados más relevantes destaca la detección de 25 compuestos que no habían sido reconocidos previamente como imanes estables a elevadas temperaturas.
Esta propiedad es determinante en un motor eléctrico, donde el calor puede degradar el rendimiento si el material pierde su magnetismo; y la identificación temprana de estos candidatos reduce tiempos y costes de validación experimental.
En este contexto, Suman Itani, autor principal del estudio, ha afiormado que "al acelerar el descubrimiento de materiales magnéticos sostenibles, podemos reducir la dependencia de elementos de tierras raras, disminuir el coste de los vehículos eléctricos y de los sistemas de energía renovable, y fortalecer la base manufacturera de Estados Unidos", una afirmacion que subraya la dimensión económica y estratégica del hallazgo.
Por su parte, Jiadong Zang ha explicado que "eEstamos abordando uno de los desafíos más difíciles de la ciencia de materiales (descubrir alternativas sostenibles a los imanes permanentes) y somos optimistas de que nuestra base de datos experimental y las crecientes tecnologías de IA harán este objetivo alcanzable".
Así las cosas, la combinación de minería de datos y modelización predictiva abre una nueva etapa en el diseño de componentes críticos, y hace que el alcance del hallazgo trascienda el ámbito del vehículo eléctrico, ya que los imanes de alto rendimiento son esenciales en teléfonos inteligentes, dispositivos médicos y sistemas de generación energética.
De esta manera, la aplicación de la inteligencia artificial en la ciencia de los materiales no solo optimiza la búsqueda de alternativas sostenibles, sino que ademas refuerza la autonomía tecnológica y acelera la transición hacia una industria menos dependiente de materias primas críticas.
