{"id":275967,"date":"2025-06-21T10:00:00","date_gmt":"2025-06-21T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.electrive.com\/?p=275967"},"modified":"2025-06-20T15:18:12","modified_gmt":"2025-06-20T13:18:12","slug":"factorial-presenta-la-plataforma-ai-gammatron-para-el-desarrollo-de-pilas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/2025\/06\/21\/factorial-presents-ai-platform-gammatron-for-the-development-of-batteries\/","title":{"rendered":"Factorial presenta la plataforma de IA 'Gammatron' para el desarrollo de bater\u00edas"},"content":{"rendered":"

Factorial Energy, con sede en Boston, est\u00e1 especializada en bater\u00edas de estado s\u00f3lido en las que el electrolito l\u00edquido se sustituye por uno s\u00f3lido. La empresa cuenta Mercedes-Benz<\/a>, Stellantis <\/a>y Hyundai-Kia<\/a> entre sus socios m\u00e1s importantes. La visi\u00f3n de la empresa es dotar a los coches el\u00e9ctricos de una autonom\u00eda de unos 1.000 kil\u00f3metros con densidades de energ\u00eda de hasta 450 Wh\/kg.<\/p>\n\n\n\n

Para acelerar la investigaci\u00f3n sobre bater\u00edas de estado s\u00f3lido, Factorial ha desarrollado ahora Gammatron, una plataforma gemela digital impulsada por IA para una innovaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida de las bater\u00edas desde el laboratorio a la carretera. Desarrollada internamente para superar los cuellos de botella en I+D, la soluci\u00f3n permite una predicci\u00f3n avanzada de la vida \u00fatil, protocolos de carga optimizados y un descubrimiento de electrolitos m\u00e1s inteligente para diferentes qu\u00edmicas de bater\u00edas, seg\u00fan la empresa.<\/p>\n\n\n\n

A diferencia de las plataformas tradicionales de IA que se centran en la modelizaci\u00f3n a nivel de sistema, Gammatron combina la electroqu\u00edmica, la termodin\u00e1mica y los datos de laboratorio para simular y optimizar el comportamiento de las pilas tanto a nivel de material como de sistema celular.<\/p>\n\n\n

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\"Validar el dise\u00f1o de una nueva c\u00e9lula puede llevar a\u00f1os, pero con el Gammatr\u00f3n hemos demostrado que podemos acortar dr\u00e1sticamente ese plazo: predecir el rendimiento a largo plazo a partir de s\u00f3lo dos semanas de pruebas iniciales, en lugar de los t\u00edpicos tres a seis meses\", dijo Siyu Huang, consejero delegado de Factorial. \"Combinando la automatizaci\u00f3n con conocimientos basados en datos, estamos acelerando el desarrollo con mayor velocidad y control\".<\/p>\n\n\n\n

La plataforma ofrece tres funciones b\u00e1sicas: Un gemelo digital impulsado por IA para las celdas de las bater\u00edas puede proporcionar predicciones precisas de la salud de las celdas y acelerar la optimizaci\u00f3n de la carga r\u00e1pida. Adem\u00e1s, la formulaci\u00f3n del electrolito se acelera mediante la modelizaci\u00f3n molecular y el aprendizaje autom\u00e1tico. Adem\u00e1s, se utiliza la modelizaci\u00f3n basada en la f\u00edsica para simular el comportamiento interno de las bater\u00edas, incluidos el estr\u00e9s, el calor y la degradaci\u00f3n, que no pueden observarse directamente durante las pruebas.<\/p>\n\n\n\n

El Gammatr\u00f3n ya se ha utilizado en el desarrollo conjunto de Factorial y Stellantis, seg\u00fan la empresa, y se dice que ha ayudado a predecir el rendimiento de las pilas antes de que se completaran todas las pruebas, un factor cr\u00edtico para completar el programa de validaci\u00f3n antes de lo previsto. En algunos casos, la optimizaci\u00f3n del protocolo hecha posible con Gammatron ha duplicado la vida \u00fatil sin cambiar la qu\u00edmica de la c\u00e9lula.<\/p>\n\n\n\n

\"Las bater\u00edas son sistemas qu\u00edmicos din\u00e1micos complejos. Gammatron\u2122 combina el aprendizaje autom\u00e1tico con la ingenier\u00eda de caracter\u00edsticas cient\u00edficas. Donde la mayor\u00eda de las plataformas chocan contra un muro con un aprendizaje autom\u00e1tico superficial, Gammatron profundiza y muestra a los ingenieros qu\u00e9 cambios de material y dise\u00f1o desbloquear\u00e1n una vida m\u00e1s larga y un mayor rendimiento\", dijo Raimund Koerver, vicepresidente de desarrollo de negocio de Factorial. \"No se trata s\u00f3lo de predecir resultados, sino de posibilitar unos mejores\".<\/p>\n\n\n\n

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