{"id":2267,"date":"2026-03-10T18:39:00","date_gmt":"2026-03-10T17:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/techy44.okdiario.com\/?p=2267"},"modified":"2026-03-09T13:12:04","modified_gmt":"2026-03-09T12:12:04","slug":"una-ia-encuentra-materiales-para-resolver-el-talon-de-aquiles-de-los-coches-electricos-el-calor-el-desgaste-y-la-autonomia-y-lo-mas-alucinante-es-la-cantidad-de-combinaciones-que-probo-sin-cansarse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/una-ia-encuentra-materiales-para-resolver-el-talon-de-aquiles-de-los-coches-electricos-el-calor-el-desgaste-y-la-autonomia-y-lo-mas-alucinante-es-la-cantidad-de-combinaciones-que-probo-sin-cansarse\/2267\/","title":{"rendered":"Una IA encuentra materiales para resolver el tal\u00f3n de Aquiles de los coches el\u00e9ctricos (el calor, el desgaste y la autonom\u00eda) y lo m\u00e1s alucinante es la cantidad de combinaciones que prob\u00f3 sin cansarse"},"content":{"rendered":"\n

Los motores de los coches el\u00e9ctricos dependen de imanes potentes hechos con elementos de tierras raras, caros y dif\u00edciles de conseguir. Esa pieza peque\u00f1a se ha convertido en uno de los talones de Aquiles de la movilidad el\u00e9ctrica y de las energ\u00edas renovables<\/a>. \u00bfY si la soluci\u00f3n estuviera escondida en miles de art\u00edculos cient\u00edficos que casi nadie puede leer completos?<\/p>\n\n\n\n

Un equipo de f\u00edsicos de la University of New Hampshire<\/a>, con apoyo del U.S. Department of Energy<\/a>, ha creado una base de datos de materiales magn\u00e9ticos usando inteligencia artificial. Su sistema ha reunido 67.573 compuestos y ha se\u00f1alado 25 que mantienen su magnetismo a temperaturas altas, esencial para los motores el\u00e9ctricos. El trabajo, publicado en la revista Nature Communications, apunta a imanes sostenibles para el coche el\u00e9ctrico y la energ\u00eda limpia<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Por qu\u00e9 estos imanes son un problema para el coche el\u00e9ctrico<\/h2>\n\n\n\n

Los motores m\u00e1s habituales de los coches el\u00e9ctricos usan imanes permanentes, piezas que crean un campo magn\u00e9tico constante sin gastar energ\u00eda extra. Para que sean compactos y potentes, esos imanes suelen basarse en elementos de tierras raras<\/a> como el neodimio, caros de extraer y con un suministro concentrado en pocos pa\u00edses.<\/p>\n\n\n\n

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Esto implica que una parte peque\u00f1a del motor condiciona el precio final del veh\u00edculo y la seguridad de la cadena de suministro. Informes como un an\u00e1lisis del Departamento de Energ\u00eda de Estados Unidos sobre materiales cr\u00edticos<\/a> se\u00f1alan que estos materiales son cr\u00edticos para la transici\u00f3n energ\u00e9tica y que a menudo sufren mercados vol\u00e1tiles y sensibles a decisiones geopol\u00edticas.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo la IA ha construido la Northeast Materials Database<\/h2>\n\n\n\n

Para atacar ese cuello de botella, el equipo liderado por Suman Itani ha ense\u00f1ado a un sistema de IA a leer art\u00edculos cient\u00edficos y extraer autom\u00e1ticamente los datos clave sobre materiales magn\u00e9ticos. La m\u00e1quina revisa miles de gr\u00e1ficos y tablas, identifica la composici\u00f3n y la temperatura a la que un material deja de ser magn\u00e9tico y vuelca todo en una sola base com\u00fan.<\/p>\n\n\n\n

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Esa base se conoce como Northeast Materials Database<\/a>, un repositorio p\u00fablico con 67.573 entradas que otros investigadores pueden consultar y reutilizar. A partir de esta colecci\u00f3n, el grupo entrena modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que clasifican los materiales y predicen cu\u00e1les podr\u00edan seguir siendo magn\u00e9ticos cuando el dispositivo se calienta mucho durante su funcionamiento.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 significan los 25 nuevos materiales y qu\u00e9 falta por hacer<\/h2>\n\n\n\n

Entre todas esas entradas, los modelos han identificado 25 compuestos que antes no se hab\u00edan reconocido como imanes estables a altas temperaturas. En un motor el\u00e9ctrico o en un aerogenerador, esa estabilidad es crucial, porque el calor del uso continuado puede degradar el rendimiento si el im\u00e1n pierde su magnetismo.<\/p>\n\n\n\n

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Una nota de prensa<\/a> de la University of New Hampshire sostiene que estos avances pueden \u00abreducir la dependencia de elementos de tierras raras y bajar el coste de veh\u00edculos el\u00e9ctricos<\/a> y sistemas renovables\u00bb. Su colega Jiadong Zang lo describe como \u00abuno de los desaf\u00edos m\u00e1s dif\u00edciles de la ciencia de materiales\u00bb y conf\u00eda en que la base de datos y la inteligencia artificial acerquen la meta de alternativas m\u00e1s sostenibles.<\/p>\n\n\n\n

Por tentador que suene, estos 25 compuestos no son piezas listas para montar en un motor el\u00e9ctrico o en un generador e\u00f3lico. Son candidatos que los modelos consideran prometedores y que necesitan s\u00edntesis, pruebas de laboratorio y validaci\u00f3n industrial. Al mismo tiempo, una base como la Northeast Materials Database permite filtrar en minutos lo que antes requer\u00eda a\u00f1os y abre opciones para nuevos materiales en motores de coches el\u00e9ctricos y otros equipos.<\/p>\n\n\n\n

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El estudio principal se ha publicado en Nature Communications<\/em><\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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