Inteligencia artificial en salares

[la paz]

La inteligencia artificial (IA) se aplica actualmente con éxito para abordar una de las principales limitaciones técnico‑económicas en la producción de carbonato de litio: la separación selectiva y eficiente de iones frente a especies químicamente afines, como el magnesio. En el caso del Salar de Uyuni, la relación magnesio/litio está estimada en aproximadamente 18,6:1, por lo que resulta fundamental que cualquier estrategia nacional orientada al desarrollo de la industria del litio contemple Alianzas Público-Privadas (APP) con empresas que cuenten con tecnologías de extracción directa de litio (DLE) probadas y adaptadas a las condiciones específicas de las salmueras bolivianas.

De acuerdo con la opaca información difundida por el Viceministerio de Recursos Evaporíticos y Tecnologías Energéticas Emergentes, dependiente del Ministerio de Hidrocarburos y Energías, se conoce la existencia de dos contratos —uno con Uranium One Group y otro con el consorcio chino CBC (CATL Brunp & CMOC)—.

Asimismo, se hallan en la fase final para la aprobación de acuerdos con la empresa alemana Vulcan Energy (EAU Lithium) y con la francesa Geolith para la explotación del litio en el salar de Coipasa, en Oruro, una vez aprobadas sus tecnologías de Extracción Directa De Litio (DLE).

Vulcan Energy y Geolith han iniciado una carrera contra el tiempo para validar sus tecnologías. El principal desafío es que cada salar exige una solución tecnológica a medida, adaptada a su composición química única; en este contexto, la inteligencia artificial puede acelerar el diseño de materiales y facilitar la adecuación de las tecnologías a las particularidades de cada salmuera.

Uno de los campos donde se está aplicando de manera exitosa la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) en la recuperación selectiva de litio es la nanofiltración (NF). La nanofiltración aplicada a las membranas, cuyos poros operan a escala nanométrica y presentan propiedades de carga específicas, las membranas de NF favorecen el paso de iones monovalentes como el litio y restringen la permeación de iones divalentes como el magnesio.

La selectividad de la nanofiltración es especialmente relevante para el tratamiento del salar de Uyuni, la inteligencia artificial puede apoyar el diseño y la optimización de membranas para resolver el dilema permeabilidad–selectividad: Mediante algoritmos de aprendizaje automático combinados con Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) que identifiquen el punto de equilibrio óptimo y ajusten las condiciones operativas para maximizar la recuperación de litio.

la inteligencia artificial (IA) también se aplica en la creación de los tamices iónicos para litio (LIS) destacan varios tipos: los óxidos de manganeso‑litio (LMO), por su capacidad de adsorción selectiva; y los adsorbentes basados en óxidos de titanio (HTO). En cuanto a los adsorbentes a base de aluminio, sobresalen los hidróxidos dobles laminares litio‑aluminio (LiAl‑LDH), estos materiales presentan una estructura laminar bidimensional formada por capas de hidróxido de aluminio retenidas mediante puentes de hidrógeno, interacciones electrostáticas y fuerzas de van der Waals.

Bolivia atraviesa un momento decisivo para concretar alianzas estratégicas en el desarrollo de su industria del litio. En el marco de futuros contratos, uno de los aspectos fundamentales será establecer con claridad las condiciones de acceso, uso y propiedad compartida de la propiedad intelectual asociada a las patentes de extracción directa de litio (DLE). Todo apunta a que, en las próximas décadas, el verdadero poder geopolítico, económico y de innovación de estas tecnologías podría superar al de la propia materia prima. Por ello, no se puede firmar acuerdos sin que Bolivia sea propietaria parcial de las patentes, destinar montos elevados por pago de regalías por el uso de patentes sería inaceptable.o: la separación selectiva y eficiente de iones frente a especies químicamente afines, como el magnesio. En el caso del Salar de Uyuni, la relación magnesio/litio está estimada en aproximadamente 18,6:1, por lo que resulta fundamental que cualquier estrategia nacional orientada al desarrollo de la industria del litio contemple Alianzas Público-Privadas (APP) con empresas que cuenten con tecnologías de extracción directa de litio (DLE) probadas y adaptadas a las condiciones específicas de las salmueras bolivianas.

De acuerdo con la opaca información difundida por el Viceministerio de Recursos Evaporíticos y Tecnologías Energéticas Emergentes, dependiente del Ministerio de Hidrocarburos y Energías, se conoce la existencia de dos contratos —uno con Uranium One Group y otro con el consorcio chino CBC (CATL Brunp & CMOC)—.

Asimismo, se hallan en la fase final para la aprobación de acuerdos con la empresa alemana Vulcan Energy (EAU Lithium) y con la francesa Geolith para la explotación del litio en el salar de Coipasa, en Oruro, una vez aprobadas sus tecnologías de Extracción Directa De Litio (DLE).

Vulcan Energy y Geolith han iniciado una carrera contra el tiempo para validar sus tecnologías. El principal desafío es que cada salar exige una solución tecnológica a medida, adaptada a su composición química única; en este contexto, la inteligencia artificial puede acelerar el diseño de materiales y facilitar la adecuación de las tecnologías a las particularidades de cada salmuera.

Uno de los campos donde se está aplicando de manera exitosa la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) en la recuperación selectiva de litio es la nanofiltración (NF). La nanofiltración aplicada a las membranas, cuyos poros operan a escala nanométrica y presentan propiedades de carga específicas, las membranas de NF favorecen el paso de iones monovalentes como el litio y restringen la permeación de iones divalentes como el magnesio.

La selectividad de la nanofiltración es especialmente relevante para el tratamiento del salar de Uyuni, la inteligencia artificial puede apoyar el diseño y la optimización de membranas para resolver el dilema permeabilidad–selectividad: Mediante algoritmos de aprendizaje automático combinados con Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) que identifiquen el punto de equilibrio óptimo y ajusten las condiciones operativas para maximizar la recuperación de litio.

la inteligencia artificial (IA) también se aplica en la creación de los tamices iónicos para litio (LIS) destacan varios tipos: los óxidos de manganeso‑litio (LMO), por su capacidad de adsorción selectiva; y los adsorbentes basados en óxidos de titanio (HTO). En cuanto a los adsorbentes a base de aluminio, sobresalen los hidróxidos dobles laminares litio‑aluminio (LiAl‑LDH), estos materiales presentan una estructura laminar bidimensional formada por capas de hidróxido de aluminio retenidas mediante puentes de hidrógeno, interacciones electrostáticas y fuerzas de van der Waals.

Bolivia atraviesa un momento decisivo para concretar alianzas estratégicas en el desarrollo de su industria del litio. En el marco de futuros contratos, uno de los aspectos fundamentales será establecer con claridad las condiciones de acceso, uso y propiedad compartida de la propiedad intelectual asociada a las patentes de extracción directa de litio (DLE). Todo apunta a que, en las próximas décadas, el verdadero poder geopolítico, económico y de innovación de estas tecnologías podría superar al de la propia materia prima. Por ello, no se puede firmar acuerdos sin que Bolivia sea propietaria parcial de las patentes, destinar montos elevados por pago de regalías por el uso de patentes sería inaceptable.[ Por Oscar Vargas-Villazón]