Cómo la física cuántica y la inteligencia artificial nos ayudan a crear los materiales energéticos del futuro
30/06/2026
Cibrán López defendió su tesis codirigida por los profesores Claudio Cazorla y Edgardo Saucedo el 29 de junio de 2026 en el Campus Diagonal-Besòs. Titulada ”Unveiling Correlated Charge Dynamics and Recombination Pathways in Energy Materials via Quantum Simulations and Machine Learning”, la tesis combina simulaciones de primeros principios y aprendizaje automático para modelizar, a escala atómica, los mecanismos que gobiernan el transporte iónico y la recombinación electrónica en electrón emergentes.
En el campo de los electrolitos de estado sólido, las investigaciones revelaron que la difusión iónica está regida por movimientos cooperativos de múltiples iones, estrechamente ligados a las vibraciones de la red cristalina. Se identificaron longitudes de correlación características, notablemente independientes de la temperatura, que abren la puerta a nuevos descriptores para el diseño de conductores de iones rápidos.
En cuanto a los calcogenohaluros de pnictógeno, los cálculos de primeros principios combinados con aprendizaje profundo y modelización de dispositivos permitieron identificar soluciones sólidas MChX con gap de banda ajustable (1,2–2,1 eV) y elevados coeficientes de absorción, resultados validados experimentalmente y con implicaciones directas para aplicaciones directas. Además, los cálculos ab initio identificaron las vacantes de calcógeno como los centros de recombinación no-radiativa dominantes en estos materiales, demostrando que la sustitución dirigida de aniones y el control de las condiciones de síntesis permiten suprimir su efecto nocivo.
En su conjunto, el trabajo establece marcos metodológicos generalizables que conectan los mecanismos a escala atómica con el rendimiento macroscópico de los dispositivos, ofreciendo herramientas transferibles para el diseño racional de tecnologías energéticas sostenibles de alto rendimiento.
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