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Científicos del Laboratorio Nacional de Argonne utilizaron un modelo de aprendizaje automático para encontrar nuevos «fármacos» químicos para baterías. Primero, entrenaron el sistema con un pequeño conjunto de 28 aditivos y luego predijeron la eficacia de 125 nuevas combinaciones, reduciendo significativamente el tiempo de experimentación.
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Los resultados mostraron que no se requiere una gran cantidad de datos para crear un modelo preciso; un conjunto de entrenamiento correctamente seleccionado es clave. El estudio se centra en baterías LNMO basadas en litio, níquel, manganeso y oxígeno. Estas baterías tienen una alta densidad energética y no contienen cobalto, cuya extracción es difícil y costosa.
