Pivotagem ousada promete acelerar a próxima geração de energia móvel
SES AI – A spin-off do MIT abandonou a linha de produção de baterias estado-sólido e, recentemente, redirecionou todos os esforços para uma plataforma de inteligência artificial capaz de “garimpar” novos compostos químicos em poucos dias, encurtando um processo que tradicionalmente leva anos.
- Em resumo: a empresa aposta que algoritmos proprietários de machine learning reduzirão custos e ampliarão a densidade energética de baterias para veículos elétricos.
IA-driven R&D vira arma contra concorrência asiática
Ao migrar para pesquisa computacional, a SES AI tenta escapar da pressão de fabricantes chineses e coreanos, que já dominam 80% do market share global, segundo dados da Bloomberg Technology. A nova estratégia integra simulações termodinâmicas e redes neurais profundas para selecionar eletrólitos e aditivos que mitiguem degradação em ânodos de silício.
“A inteligência artificial permite testar virtualmente mais de meio milhão de combinações químicas por semana, algo impossível em laboratório”, destacou Hudson Mendonça durante o Energy Summit Podcast.
Por que isso importa para o futuro da mobilidade elétrica
Especialistas projetam que, se bem-sucedida, a abordagem pode elevar em até 30% a densidade energética das células, aproximando o preço por kWh de US$ 60 até 2028 — patamar considerado crítico para paridade de custo com motores a combustão. Relatórios da International Energy Agency indicam que a demanda por veículos elétricos deve ultrapassar 35 milhões de unidades ao ano até 2030, pressionando a cadeia de suprimentos de lítio, cobalto e níquel.
Além de veículos, a descoberta rápida de novos materiais abre portas para armazenamento estacionário em data centers hiperescala, segmento que já movimenta mais de US$ 17 bilhões, conforme levantamento do Data Center Knowledge.
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Crédito da imagem: Divulgação / SES AI
