Chemix, un desarrollador de baterías para vehículos eléctricos impulsado por inteligencia artificial, ha completado una ronda de financiación de 20 millones de dólares, liderada por Ibex Investors.

La startup utilizará los fondos para escalar su tecnología, que utiliza algoritmos para diseñar y optimizar baterías novedosas para los fabricantes de vehículos eléctricos.

A medida que aumenta el interés en la IA, también lo hace el escrutinio de la intensidad energética de la tecnología y su correspondiente carga en los centros de datos y las redes eléctricas.

Pero junto a esos desafíos también existen oportunidades para que la IA ayude a la descarbonización acelerando el desarrollo de materiales sostenibles.

El desarrollo de baterías suele ser un proceso lento y laborioso, que requiere pruebas y repruebas exhaustivas. Medir cuánto durará una batería, por ejemplo, puede implicar cargarla y descargarla miles de veces.

Al utilizar la IA, los desarrolladores pueden reducir el tiempo y los gastos del diseño de la batería al realizar iteraciones de manera más rápida y eficiente.

Reducir el tiempo de carga

Un modelo de predicción temprana ayudó a reducir el tiempo necesario para identificar técnicas de carga rápida de más de 500 días a 16 días, en parte al predecir el ciclo de vida final utilizando datos de los primeros ciclos, según un estudio de Nature de 2020.

“La industria farmacéutica, que es donde hay costos muy elevados de investigación y desarrollo y pruebas, es un sector que ha adoptado este tipo de enfoque durante años”, explicó Alp Kucukelbir, cofundador y científico jefe de la empresa de inteligencia artificial Fero Labs, autor de un estudio sobre el potencial de la IA para impulsar soluciones climáticas.

Ahora existen incentivos financieros y sociales para aplicar las mismas técnicas a la industria de las baterías y los vehículos eléctricos, afirmó.

Chemix, con sede en Sunnyvale, California, dice que sus algoritmos pueden ayudar a los clientes a crear baterías personalizadas con propiedades específicas, como la capacidad de soportar altas temperaturas o excluir ciertos materiales.

Chemix diseña las baterías y trabaja con un socio para fabricar las celdas, que luego se venden a los clientes con un precio superior.

Esta startup ayudó a un cliente a desarrollar un electrolito novedoso (la sustancia que transfiere iones entre el cátodo y el ánodo de la batería) que podría extender el ciclo de vida de la batería en un 400 por ciento en el lapso de dos meses, según el cofundador y director ejecutivo, Kaixiang Lin. El proceso normalmente llevaría el doble de tiempo sin el uso de IA.

Lin no reveló la base de clientes actual de Chemix, pero dijo que incluye fabricantes de vehículos eléctricos premium que quieren ir más allá de las baterías disponibles en el mercado.

Actualmente, la startup se centra en el diseño de electrolitos para vehículos eléctricos, pero planea recurrir a cátodos, ánodos y lodos (todos componentes críticos de las baterías), así como a baterías domésticas.

Una evolución muy rápida

El mercado de vehículos eléctricos está evolucionando rápidamente, lo que presenta un desafío para los fabricantes de baterías que buscan mantenerse al día con el ritmo de desarrollo.

“Chemix no está inventando nueva química, está trabajando para mejorar lo que ya existe”, dijo Yann Lagalaye, socio director de BNP Paribas Solar Impulse Venture Fund, que invirtió en la ronda.

“Y simplemente mejorar la [química] existente es enorme, porque al hacerlo pueden abordar mercados desatendidos” que actualmente dependen de baterías de mercado masivo que no están hechas a la medida de sus necesidades, como los autos deportivos y las motocicletas eléctricas.

Chemix está desarrollando un conjunto de datos patentado recopilado en el laboratorio físico de la compañía, que utiliza para ayudar a entrenar el modelo de IA, dijo Lin.

“Para aplicar realmente la IA en la práctica y también liberar todo su potencial, lo que le falta a la industria es disponibilidad de datos”, dijo. “Si nos fijamos en genAI, una aplicación tipo ChatGPT, pueden filtrar datos masivos de Internet, pero cuando se trata de desarrollo de batería o hardware, no hay suficientes datos”.