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Las empresas tecnológicas quieren ahora solucionar el problema de la electricidad

Las empresas tecnológicas quieren ahora solucionar el problema de la electricidad
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Jon OleagaJon Oleaga

Uno de los grandes desafíos de la humanidad es romper con su dependencia de los combustibles fósiles, y acelerar el progreso en torno a 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 ingreso densidad. No hablamos de cómo se obtiene esa energía, que incluso admite un amplio beneficio de mejoramiento, sino de cómo se almacena.

Problemas adicionales

El problema es cómo alcanzar que esa energía solar que se genera al medio día, en el momento de su máxima potencia, se pueda extraer doce horas a posteriori, durante la perplejidad. Lo mismo ocurre con la energía eólica,la fuerza del singladura no es constante por lo que no se genera la misma cantidad de electricidad a todo momento. El almacenamiento presente se basamento en el uso de las clásicas baterías de ion-litio, que si tuvieran que acumular la demanda eléctrica del planeta sería prohibitivamente caro y no tendría sentido.

Una forma de acumular 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 placa de una peroles con un catalizador, se sumerge ésta en agua, y el producto resultante es por un costado 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 peroles, son metales raros como el platino, por lo que la producción con este método siquiera es viable.

El liza 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 «rozar» 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 emprendedor una colchoneta de datos de código franco señal Open Catalyst 2020, la más holgado del mundo, para que la comunidad científica pueda participar en la búsqueda de ese nuevo catalizador, y acelerar así la investigación. La inteligencia industrial de Facebook y sus modelos de «machine learning» («estudios mecánico», en gachupin) permiten disminuir la indigencia de usar altas cantidades de computación para las simulaciones, encima da el comunicación al uso de la computación cuántica.

La buena notificación es que todavía estamos a tiempo, aunque quedan abriles para poder resolver el problema, incluso faltan 10 abriles para ganar 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 acumular 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 costado 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 centro del problema, alcanzar mejores modelos de simulación.

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