Los motores de los coches eléctricos dependen de imanes potentes hechos con elementos de tierras raras, caros y difíciles de conseguir. Esa pieza pequeña se ha convertido en uno de los talones de Aquiles de la movilidad eléctrica y de las energías renovables. ¿Y si la solución estuviera escondida en miles de artículos científicos que casi nadie puede leer completos?
Un equipo de físicos de la University of New Hampshire, con apoyo del U.S. Department of Energy, ha creado una base de datos de materiales magnéticos usando inteligencia artificial. Su sistema ha reunido 67.573 compuestos y ha señalado 25 que mantienen su magnetismo a temperaturas altas, esencial para los motores eléctricos. El trabajo, publicado en la revista Nature Communications, apunta a imanes sostenibles para el coche eléctrico y la energía limpia.
Por qué estos imanes son un problema para el coche eléctrico
Los motores más habituales de los coches eléctricos usan imanes permanentes, piezas que crean un campo magnético constante sin gastar energía extra. Para que sean compactos y potentes, esos imanes suelen basarse en elementos de tierras raras como el neodimio, caros de extraer y con un suministro concentrado en pocos países.
Esto implica que una parte pequeña del motor condiciona el precio final del vehículo y la seguridad de la cadena de suministro. Informes como un análisis del Departamento de Energía de Estados Unidos sobre materiales críticos señalan que estos materiales son críticos para la transición energética y que a menudo sufren mercados volátiles y sensibles a decisiones geopolíticas.
Cómo la IA ha construido la Northeast Materials Database
Para atacar ese cuello de botella, el equipo liderado por Suman Itani ha enseñado a un sistema de IA a leer artículos científicos y extraer automáticamente los datos clave sobre materiales magnéticos. La máquina revisa miles de gráficos y tablas, identifica la composición y la temperatura a la que un material deja de ser magnético y vuelca todo en una sola base común.
Esa base se conoce como Northeast Materials Database, un repositorio público con 67.573 entradas que otros investigadores pueden consultar y reutilizar. A partir de esta colección, el grupo entrena modelos de aprendizaje automático que clasifican los materiales y predicen cuáles podrían seguir siendo magnéticos cuando el dispositivo se calienta mucho durante su funcionamiento.
Qué significan los 25 nuevos materiales y qué falta por hacer
Entre todas esas entradas, los modelos han identificado 25 compuestos que antes no se habían reconocido como imanes estables a altas temperaturas. En un motor eléctrico o en un aerogenerador, esa estabilidad es crucial, porque el calor del uso continuado puede degradar el rendimiento si el imán pierde su magnetismo.
Una nota de prensa de la University of New Hampshire sostiene que estos avances pueden «reducir la dependencia de elementos de tierras raras y bajar el coste de vehículos eléctricos y sistemas renovables». Su colega Jiadong Zang lo describe como «uno de los desafíos más difíciles de la ciencia de materiales» y confía en que la base de datos y la inteligencia artificial acerquen la meta de alternativas más sostenibles.
Por tentador que suene, estos 25 compuestos no son piezas listas para montar en un motor eléctrico o en un generador eólico. Son candidatos que los modelos consideran prometedores y que necesitan síntesis, pruebas de laboratorio y validación industrial. Al mismo tiempo, una base como la Northeast Materials Database permite filtrar en minutos lo que antes requería años y abre opciones para nuevos materiales en motores de coches eléctricos y otros equipos.
El estudio principal se ha publicado en Nature Communications.
