Bilhões de minúsculas partículas nos eletrodos das baterias recarregáveis ​​de íons de lítio são responsáveis ​​por armazenar carga e colocá-la em funcionamento quando necessário. Filmes de raios X desse processo mostram que as partículas absorvem e liberam íons de lítio à medida que a bateria carrega e descarrega. Agora, os pesquisadores usaram uma técnica de aprendizado de máquina chamada visão computacional para cavar mais fundo e analisar cada pixel desses filmes de raios X, descobrindo detalhes físicos e químicos do ciclo da bateria até então inéditos, um grande avanço.

Uma equipe de pesquisadores do SLAC, da Universidade de Stanford, do MIT e do Toyota Research Institute usou o aprendizado de máquina para reanalisar imagens de raios X de íons de lítio entrando e saindo das nanopartículas dos eletrodos da bateria (à esquerda) durante o ciclo da bateria. As cores falsas na imagem mostram o estado de carga de cada partícula e revelam quão desigual é o processo dentro de uma única partícula. Fonte da imagem: Cube3D

Pesquisadores do Laboratório Nacional de Aceleradores SLAC do Departamento de Energia dos EUA, da Universidade de Stanford, do MIT e do Toyota Research Institute relatam em 13 de setembro na revista Nature que a nova abordagem sugeriu uma maneira de permitir que bilhões de nanopartículas em um eletrodo de bateria de íon de lítio armazenem e liberem carga de forma mais eficiente.

"Agora é possível produzir belos filmes de raios X de nanopartículas de bateria em ação, mas esses filmes são tão intensivos em informações que compreender os detalhes sutis de como as partículas funcionam é um verdadeiro desafio", disse William Chueh, professor associado da Universidade de Stanford, cientista do departamento SLAC e diretor do SLAC-Stanford Battery Center, que co-liderou a pesquisa com o professor do MIT Martin Bazant.

“Agora podemos obter insights que não eram possíveis antes”, disse Chueh. Nossos parceiros industriais precisam dessas informações essenciais baseadas na ciência para desenvolver baterias melhores com mais rapidez. "

De forma mais ampla, dizem os investigadores, este método de descobrir a física por detrás de padrões complexos em imagens poderá até fornecer conhecimentos sem precedentes sobre outros tipos de sistemas químicos e biológicos, como a divisão celular no desenvolvimento de embriões.

Bateria transparente revela segredos

As partículas da bateria estudadas pela equipe de pesquisa são feitas de fosfato de ferro-lítio, ou LFP. Eles são embalados nos eletrodos positivos de muitas baterias de íons de lítio aos bilhões, cada um revestido com uma fina camada de carbono para melhorar a condutividade do eletrodo.

Para ver o que está acontecendo dentro da bateria enquanto ela funciona, a equipe de Chueh criou pequenas células transparentes nas quais dois eletrodos são cercados por uma solução eletrolítica cheia de íons de lítio em movimento livre.

Quando a bateria descarrega, os íons de lítio fluem para o eletrodo positivo da bateria de íons de lítio e ficam alojados em suas nanopartículas como um carro em um estacionamento lotado, uma reação conhecida como intercalação. Quando a bateria é carregada, os íons de lítio fluem novamente, atingindo o eletrodo negativo oposto.

Uma equipe de pesquisadores do SLAC, da Universidade de Stanford, do MIT e do Toyota Research Institute usou técnicas de aprendizado de máquina para reanalisar filmes de raios X como este, pixel por pixel, descobrindo novos detalhes físicos e químicos do ciclo da bateria. Esta animação é baseada em imagens de raios X produzidas pela equipe em 2016. Ela mostra como alguns dos bilhões de nanopartículas em um eletrodo de bateria de íons de lítio carregam (vermelho para verde) e descarregam (verde para vermelho) à medida que os íons de lítio fluem para dentro e para fora, e revela quão desigual é o processo dentro de partículas individuais. Fonte: Laboratório Nacional de Aceleradores SLAC

Brian Storey, diretor sênior de energia e materiais do Toyota Research Institute, disse: "O fosfato de ferro-lítio é um material importante para baterias devido ao seu baixo custo, bom desempenho de segurança e uso abundante de elementos. Estamos vendo um uso crescente de LFP no mercado de veículos elétricos, portanto o momento desta pesquisa não poderia ser melhor."

Histórico de colaboração e trabalhos anteriores

Chueh e Bazant começaram a colaborar na pesquisa de baterias há oito anos. Bazant fez extensa modelagem matemática dos padrões formados pelos íons de lítio à medida que eles entram e saem das partículas LFP. Chueh tem usado um microscópio de raios X avançado na Fonte de Luz Avançada do Laboratório Nacional Lawrence Berkeley para fazer filmes em nanoescala de partículas de bateria em funcionamento, com detalhes tão pequenos quanto um bilionésimo de metro.

Em 2016, sua equipe de pesquisa publicou filmes inovadores em nanoescala mostrando como os íons de lítio entram e saem de nanopartículas LFP individuais.

Depois, com financiamento do Toyota Research Institute, a equipa começou a utilizar ferramentas de aprendizagem automática desenvolvidas no MIT para acelerar significativamente o processo de teste das baterias e de analisar vários métodos de carregamento possíveis para encontrar o mais eficiente. Eles também combinaram o aprendizado de máquina tradicional, que busca padrões nos dados, com o conhecimento adquirido em experimentos e equações guiadas pela física para descobrir e explicar os processos que encurtam a vida útil das baterias de íons de lítio de carregamento rápido.

Análise pixel por pixel

Neste último estudo, Chueh e Bazant usaram a visão computacional, um subcampo do aprendizado de máquina, para extrair informações mais detalhadas de 62 filmes de raios X em nanoescala que fizeram em 2016 sobre partículas de baterias de íons de lítio carregando ou descarregando. Cada imagem estática nesses filmes contém cerca de 490 pixels – a menor unidade de informação que pode ser obtida de uma imagem, seja um detector captado com raios X ou luz visível captada por uma câmera de smartphone. Isso lhes dá aproximadamente 180.000 pixels de informação.

A equipe usou esses 180.000 pixels para treinar seu modelo computacional para gerar equações que descrevem com precisão como ocorre a reação de inserção do lítio. Eles descobriram que o movimento dos íons dentro das partículas LFP correspondia muito bem às previsões da simulação computacional de Bazant.

“Cada pequeno pixel dentro dele está saltando de cheio para vazio, de cheio para vazio”, disse Bazant. “Estamos mapeando todo o processo, usando nossas equações para entender como isso acontece”.

“A nova tecnologia revelou alguns fenômenos nunca antes vistos, incluindo mudanças na taxa de reações de inserção de lítio em diferentes regiões de uma única nanopartícula LFP”, disse Bazant. “Algumas regiões parecem reagir muito rapidamente e outras muito lentamente”.

A descoberta prática mais importante do artigo é que as mudanças na espessura do revestimento de carbono das partículas LFP controlam diretamente a velocidade de entrada e saída dos íons de lítio, o que pode levar a uma carga e descarga mais eficientes.

Os cientistas aprenderam com este estudo que o que controla o processo da bateria é a interface entre o eletrólito líquido e o material sólido do eletrodo – onde reações de intercalação e mudanças na espessura do revestimento granular de carbono interagem de maneiras complexas. Isso significa que o próximo passo deve ser realmente a engenharia da interface.

Storey, do Toyota Research Institute, acrescentou: “A publicação deste artigo é o culminar de seis anos de trabalho árduo e colaboração. Esta tecnologia permite-nos descobrir o funcionamento interno de uma bateria de uma forma nunca antes feita.