General Motors viene trabajando en una transición hacia la movilidad eléctrica con gran alcance tecnológico a precios accesibles. El gigante automotriz invertirá 60 millones de dólares en Mitra Chem, una empresa especializada en innovación en materiales para baterías basada en Inteligencia Artificial.
El objetivo es que la plataforma de IA de la compañía y sus avanzadas instalaciones de investigación y desarrollo en Mountain View (California) contribuyan a acelerar la comercialización por GM de baterías costos aceptables para vehículos eléctricos.
De acuerdo con un reporte de “Movilidad Eléctrica”, GM y Mitra Chem desarrollarán materiales activos de cátodo (CAM) avanzados a base de hierro, como fosfato de hierro y manganeso de litio (LMFP), para alimentar baterías compatibles con la arquitectura de propulsión EV de GM, la plataforma Ultium.
Movimiento clave
La financiación de GM ayudará a Mitra Chem a escalar sus operaciones actuales y acelerar la comercialización de su nueva formulación de materiales para baterías.
Gil Golan, vicepresidente de tecnología de General Motors, explicó que esta es una inversión estratégica que ayudará a reforzar aún más los esfuerzos de la compañía en baterías”.
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“Esta medida acelerará nuestro trabajo en químicas de baterías asequibles como LMFP y respaldará nuestros esfuerzos para construir una cadena de suministro de baterías enfocada en los EEUU”, añadió.
Golan destacó que GM está acelerando mayores inversiones en subdominios críticos de la tecnología de baterías, como la química de las celdas, los componentes y los procesos avanzados de producción de celdas.
“Los laboratorios, los métodos y el talento de Mitra Chem encajarán bien con el trabajo de nuestro propio equipo de I+D”, apuntó el directivo.
El poder de la IA
General Motors apostará fuerte en la Inteligencia Artificial para hacer del vehículo eléctrico un negocio rentable.
Las instalaciones de investigación y desarrollo de baterías de Mitra Chem pueden simular, sintetizar y probar miles de diseños de cátodos mensualmente, con tamaños que van desde gramos hasta kilogramos.
Estos procesos impulsan ciclos de aprendizaje significativamente más reducidos, lo que permite un tiempo de comercialización más corto para nuevas fórmulas de celdas de batería.
