Aunque las baterías de iones de litio son las más extendidas en la actualidad, la industria no cesa en la búsqueda de nuevas químicas para las celdas. ¿Por qué? Porque se persigue conseguir una mayor densidad energética, mayor velocidad de carga y, cómo no, también unos precios más bajos. Cada vez hay más opciones, en cuanto a la composición química de las baterías para coches eléctricos, y una de las últimas opciones son las baterías de iones de fluoruro.

Las baterías de iones de fluoruro tienen un punto clave, y es que su construcción es mucho más barata respecto a la de una equivalente de iones de litio, que son las que se utilizan en la actualidad. El gran problema al que se enfrentan ahora mismo, cuando todavía están en desarrollo, es que los investigadores no están logrando encontrar los materiales idóneos para conducir estos iones. Sin embargo, hay abierta una investigación, por parte de un equipo de la Universidad de Carolina del Norte, que ha puesto a trabajar un sistema de machine learning para acelerar el proceso de selección de los materiales conductores. Es decir, que la aplicación práctica de las baterías de iones de fluoruro está mucho más cerca ahora.

Hay varios puntos fuertes en las baterías de iones de fluoruro. Entre otros, que frente al litio el fluoruro es más ligero y además ofrece una gran estabilidad. La construcción de baterías de este tipo permitiría reducir los costes de una forma destacable y, además, conseguir una gran densidad energética. Tanto es así que según las estimaciones con las baterías de iones de fluoruro se podría multiplicar por 7 la densidad energética respecto a una batería equivalente, pero de iones de litio. Y esto, como ya sabemos, es sinónimo de una autonomía muy superior para los coches eléctricos.

En estos momentos, las baterías de iones de fluoruro están en desarrollo. El estado, concretamente, es que no se han encontrado los materiales conductores perfectos para combinar con los iones de fluoruro. Para acelerar esta investigación se ha puesto a trabajar un sistema de machine learning, de tal modo que se pueda automatizar y predecir, de una manera mucho más rápida, cuál será el comportamiento de los iones de fluoruro en combinación con cualquier cristal. Así, ahora mismo la Universidad de Carolina del Norte está trabajando sobre 10.000 materiales posibles, aunque existen 140.000 materiales conocidos y posiblemente compatibles.

Sobre la base de esta información, ahora la Universidad de Carolina del Norte solo necesita una hora por cada material para poder conocer si es compatible, o no, y cuál es la respuesta exacta de la batería de iones de fluoruro en funcionamiento con tal material. Gracias a este sistema de aprendizaje automático se puede acelerar el desarrollo de este tipo de baterías y, además, reducir los costes de la investigación. Así que gracias a esta tecnología, a priori, estamos mucho más cerca de poder disfrutar en nuestros coches eléctricos de las grandes ventajas que prometen las baterías de iones de fluoruro.