Uno de los grandes desafíos de la humanidad es romper con su dependencia de los combustibles fósiles, y acelerar el progreso hacia las energías renovables, eólica, solar e hidroeléctrica. Todavía hay muchos problemas tecnológicos que resolver para que esa energía llegue a la eficiencia de los hidrocarburos y los combustibles de alta densidad. No hablamos de cómo se obtiene esa energía, que también admite un amplio margen de mejora, sino de cómo se almacena.
Problemas adicionales
El problema es cómo lograr que esa energía solar que se genera al medio día, en el momento de su máxima potencia, se pueda extraer doce horas después, durante la noche. Lo mismo ocurre con la energía eólica,la fuerza del viento no es constante por lo que no se genera la misma cantidad de electricidad a todo momento. El almacenamiento actual se basa en el uso de las clásicas baterías de ion-litio, que si tuvieran que almacenar la demanda eléctrica del planeta sería prohibitivamente caro y no tendría sentido.
Una manera de almacenar ese exceso de energía que se genera con las renovables es, por ejemplo, convertirla en otro combustible como el hidrógeno. El proceso es terriblemente sencillo, se unen los polos positivo y negativo de una batería con un catalizador, se sumerge ésta en agua, y el producto resultante es por un lado hidrógeno y oxígeno por el otro. El problema se encuentra en que el catalizador, o el material que se tiene que poner entre los dos polos de la batería, son metales raros como el platino, por lo que la producción con este método tampoco es viable.
El reto se encuentra en encontrar materiales más eficientes que permitan ser catalizadores en el proceso de producción del hidrógeno. La dificultad radica en que hay billones de posibles interacciones atómicas entre los 40 metales conocidos. Hasta ahora la investigación utiliza extensos cálculos en simulaciones con las limitadas capacidades de lo ordenadores, con lo que sólo han conseguido «rascar» unos escasos 0,7% de las posibles combinaciones.
Facebook Research en colaboración con la conocida universidad Carnegie Mellon y el equipo de investigación del profesor Zachary Ulissi han lanzado una base de datos de código abierto llamada Open Catalyst 2020, la más grande del mundo, para que la comunidad científica pueda participar en la búsqueda de ese nuevo catalizador, y acelerar así la investigación. La inteligencia artificial de Facebook y sus modelos de «machine learning» («aprendizaje automático», en español) permiten disminuir la necesidad de usar altas cantidades de computación para las simulaciones, además da el acceso al uso de la computación cuántica.
La buena noticia es que todavía estamos a tiempo, aunque quedan años para poder resolver el problema, también faltan 10 años para llegar al 30% de ocupación del la red eléctrica con energía renovable, a partir de ese punto ya no tendría sentido crecer más porque costaría más almacenar la electricidad que generarla.
Ofrecer a la comunidad científica las bases de datos y los modelos de IA para las simulaciones tiene un doble objetivo, por un lado que más personas puedan ayudar a resolver el problema y encontrar el catalizador, por el otro hacer accesible un problema químico a los expertos e investigadores de modelos de machine learning, responsables de resolver la mitad del problema, lograr mejores modelos de simulación.
FUENTE: ABC