Batterie che amano il gelo: l’AI ci porta su Marte (e forse salverà l’auto elettrica in inverno)

Chiunque possieda un’auto elettrica o anche solo uno smartphone sa bene che il freddo è il nemico numero uno delle batterie al litio. Appena il termometro scende, l’autonomia crolla, la ricarica diventa un’agonia e l’ansia da prestazione energetica sale. Ma se questo è un fastidio per chi deve andare a in montagna d’inverno, magari a Cortina, è una questione di vita o di morte (e di miliardi di dollari) per la Space Economy.

Una nuova ricerca, guidata dalla Chang’an University e dalla Queensland University of Technology, potrebbe aver trovato la chiave di volta. E non l’hanno fatto mescolando sostanze a caso in provetta, ma lasciando che fosse l’Intelligenza Artificiale a fare il “lavoro sporco” di prove e tentativi.  I risultati di questa iniziativa sono stati pubblicati in un articolo scientifico.

Il problema: quando gli ioni vanno in letargo

Nelle batterie tradizionali, l’elettrolita (il liquido che permette agli ioni di litio di muoversi tra anodo e catodo) tende a diventare viscoso o addirittura a congelare quando le temperature scendono sotto lo zero. Il risultato? La conduttività ionica crolla e si rischia il fenomeno del lithium plating, che non è una decorazione d’argento, ma un deposito metallico che può mandare in corto la batteria.

Per far funzionare rover su Marte o droni nell’Artico, oggi si usano riscaldatori esterni che “vampirizzano” dal 10% al 20% dell’energia totale del pacco batterie. Uno spreco enorme in termini di peso e costi.

a Vantaggi delle LIB. b Numero di pubblicazioni sulle LIB a lunga durata e sugli elettroliti a lunga durata delle LIB dal 2015 al 2025 (dati tratti da Web of Science). c Fattori chiave che limitano le prestazioni a lunga durata delle LIB. d Strategie per migliorare le prestazioni a lunga durata delle LIB. e Tappe fondamentali nello sviluppo di elettroliti a lunga durata per LIB.

La soluzione: elettroliti LT progettati dall’AI

Il team guidato dai professori Limin Geng, Weijia Meng e dal dottor Jiaye Ye ha pubblicato su Springer Nature una revisione sistematica che cambia le carte in tavola. Hanno utilizzato modelli di Machine Learning addestrati su oltre 150.000 candidati molecolari.

Cosa hanno ottenuto? L’AI ha predetto con precisione punti di fusione, viscosità e livelli di energia, riducendo i tempi di scoperta da mesi a poche ore. Il risultato sono nuovi elettroliti a bassa temperatura (LT) basati su:

• Esteri ed Eteri non fluorurati: capaci di 300 cicli di ricarica a -30°C mantenendo il 99% della capacità.

• Gel polimerici: ideali per l’elettronica flessibile, che funzionano tranquillamente a -40°C.

Ecco un confronto rapido tra la tecnologia attuale e quella proposta:

Vari tipi di sostanze adatte a far resistere gli elettroliti al freddo estremo

Il vero salto per la Space Economy

Qui veniamo al punto “macroeconomico”. Perché questa scoperta è fondamentale per l’economia spaziale? Perché nello spazio il freddo non è un’eccezione, è la regola.

1. Riduzione dei Costi di Lancio: Eliminare i sistemi di riscaldamento delle batterie significa ridurre il peso. E nello spazio, ogni grammo risparmiato vale oro (letteralmente, visti i costi al kg per l’immissione in orbita).

2. Missioni più lunghe: Se il rover marziano non deve spendere il 20% della sua energia solo per non “morire di freddo” durante la notte marziana, può dedicare quella potenza all’esplorazione, alla trasmissione dati e agli esperimenti scientifici.

3. Affidabilità Estrema: I nuovi elettroliti ad alta entropia permettono tassi di carica elevati (4 C) senza degradarsi. Questo apre la strada a satelliti e lander molto più reattivi e longevi.

Non si tratta solo di scienza dei materiali, ma di efficienza allocativa delle risorse. Una tecnologia che permette di operare a -80°C sblocca settori industriali che oggi sono limitati dalla fisica di base.

Prospettive Future

Lo studio non nasconde che c’è ancora strada da fare. Serve standardizzare i protocolli di test (oggi ognuno misura il freddo un po’ come gli pare) e utilizzare piattaforme robotiche per sintetizzare questi elettroliti su scala industriale (dai grammi ai litri). Tuttavia, la strada è tracciata: l’integrazione tra fisica e reti neurali sta accelerando lo sviluppo di materiali che, fino a ieri, avrebbero richiesto decenni di tentativi ed errori.

In conclusione, se l’auto elettrica in inverno vi lascia a piedi, consolatevi: la tecnologia per risolvere il problema esiste, sta solo aspettando di tornare da Marte.

Domande e risposte

Perché l’uso dell’Intelligenza Artificiale è così rilevante in questa scoperta?

L’AI ha trasformato un processo di “tentativi ed errori”, che avrebbe richiesto anni, in una selezione mirata durata poche ore. Analizzando oltre 150.000 molecole, l’algoritmo ha identificato quali combinazioni chimiche potessero resistere al gelo estremo prevedendone viscosità e punto di fusione. Questo approccio data-driven abbatte drasticamente i costi di R&D, permettendo di arrivare a soluzioni commerciali molto più rapidamente rispetto alla chimica tradizionale.

In che modo questa tecnologia impatta concretamente sull’economia spaziale?

L’impatto è diretto sulla riduzione del peso e sull’aumento dell’efficienza. Le batterie attuali nello spazio richiedono riscaldatori che consumano fino al 20% dell’energia immagazzinata. Eliminando questi riscaldatori grazie a elettroliti che funzionano naturalmente a -80°C, si libera spazio e peso per strumenti scientifici o carico utile. In termini economici, significa missioni meno costose, più lunghe e con un ritorno sull’investimento (ROI) scientifico e commerciale nettamente superiore.

Queste batterie saranno utili anche per noi comuni mortali sulla Terra?

Assolutamente sì. Sebbene la spinta arrivi dall’aerospazio, la ricaduta civile è immediata. Le auto elettriche soffrono enormemente le temperature invernali, perdendo autonomia. Elettroliti capaci di lavorare a temperature sottozero senza degradarsi significherebbero veicoli elettrici affidabili anche in climi rigidi, eliminando uno dei principali ostacoli all’adozione di massa nelle regioni fredde. Inoltre, la tecnologia è applicabile a sensori IoT e droni per monitoraggio ambientale in aree remote.

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