Innovación energética: entre superconductores, IA y nuevos materiales

En plena carrera por una transición energética sostenible, la innovación ya no pasa solo por generar energía limpia, sino por aprender a gestionarla, almacenarla y distribuirla con eficiencia, flexibilidad e inteligencia. En este cruce de caminos confluyen hoy tres campos clave: los nuevos materiales avanzados, la inteligencia artificial aplicada a las redes energéticas y los desarrollos más recientes en reactores nucleares compactos.

Uno de los mayores retos en cualquier sistema energético es la pérdida de energía en forma de calor durante el transporte o el procesamiento. Aquí es donde entran los materiales superconductores, capaces de transportar electricidad sin resistencia. El problema ha sido siempre la temperatura: hasta hace poco, de hecho, los superconductores solo funcionaban en condiciones extremas, muy por debajo del cero absoluto.

Sin embargo, en los últimos años, gracias a la combinación de inteligencia artificial y descubrimientos en química computacional, se han identificado nuevos compuestos —como los basados en óxidos de tierras raras tipo REBCO (Rare Earth Barium Copper Oxide)— que funcionan a temperaturas más altas. Un ejemplo reciente es el de la startup estadounidense Snowcap Compute que en junio de 2025 anunció una inversión de 23 millones de dólares para desarrollar chips de inteligencia artificial basados en superconductores. Estos nuevos dispositivos, enfriados mediante criogenia optimizada, prometen una eficiencia energética potencialmente hasta 25 veces superior a la de los chips de silicio tradicionales, según datos de la propia empresa.

Si los superconductores sirven para mejorar el desempeño de la IA, la exploración de estos materiales no sería posible sin la propia IA. De hecho, se utilizan modelos de machine learning para predecir propiedades electrónicas de miles de compuestos antes de sintetizarlos en laboratorio. Así se ha acelerado enormemente la tasa de descubrimiento, reduciendo años de ensayo-error a semanas de simulación computacional.

Redes más seguras y eficientes

La inteligencia artificial no solo está transformando el diseño de materiales, sino también la manera en que gestionamos redes eléctricas cada vez más complejas. A medida que el mix energético se llena de fuentes intermitentes —como la solar y la eólica—, el sistema debe adaptarse en tiempo real a cambios de demanda, producción y distribución. Un equipo de la University of Texas at Dallas ha desarrollado un modelo de IA capaz de reasignar el flujo eléctrico en milisegundos para evitar apagones, aplicando una lógica similar a una red que se autorrepara. Los resultados: una reducción drástica de los cortes de suministro en los ensayos piloto.

La IA monitoriza parámetros como temperatura y vibración para anticipar el desgaste de transformadores o líneas de distribución, permitiendo intervenir antes de que ocurran averías. Esto mejora la fiabilidad del sistema y reduce considerablemente los costes de mantenimiento. En Estados Unidos, la evaluación empírica de una smart grid mostró una reducción del 60 % en los apagones y ahorros millonarios gracias a la detección temprana de fallos.

Reactores compactos: energía constante, tamaño reducido

El desarrollo de los reactores nucleares modulares pequeños o SMR (Small Modular Reactors), promete ofrecer diseños más seguros, tiempos de construcción más cortos y costes potencialmente inferiores frente a las centrales nucleares tradicionales. Aunque todavía no están desplegados a gran escala, varios proyectos avanzan rápidamente.

En Estados Unidos, empresas como NuScale y Oklo están desarrollando reactores que podrían alimentar de forma continua y limpia centros de datos de alta demanda energética.De hecho, Google y Amazon exploran acuerdos comerciales para alimentar sus futuros centros de procesamiento de IA con energía generada por SMR, buscando independencia energética y reducción drástica de la huella de carbono. Se trata de un cambio estratégico, con profundas implicaciones para el equilibrio entre tecnología, sostenibilidad y geopolítica energética.

El papel de los materiales superconductores también es clave en el desarrollo de la fusión nuclear: el diseño del reactor ARC (Affordable Robust Compact) del MIT, por ejemplo, se basa en imanes REBCO capaces de generar campos magnéticos extremadamente intensos en un volumen reducido. En China, el tokamak HH70 ha sido el primer reactor experimental de este tipo en usar imanes superconductores de alta temperatura, marcando un hito en eficiencia magnética.

Al mismo tiempo, se están explorando modelos de fusión guiados por inteligencia artificial, capaces de controlar en tiempo real los parámetros del plasma. En Nueva Zelanda, la startup OpenStar está desarrollando un reactor compacto basado en un “dipolo levitado”, un diseño radicalmente distinto que utiliza campos magnéticos para mantener el plasma sin contacto con las paredes del reactor. Si tiene éxito, podría marcar un nuevo rumbo para la generación nuclear en pequeña escala.

Sin embargo, la mayoría de estos últimos avances sigue en fase experimental y su despliegue comercial es todavía incierto. De hecho, para que esta revolución energética se haga realidad, aún quedan muchos obstáculos como la escalabilidad de los nuevos materiales, la interoperabilidad de los sistemas autónomos, la seguridad cibernética y la aceptación social de la energía nuclear. Pero si algo está claro es que la energía del siglo XXI dependerá de cómo combinemos inteligencia computacional, innovación material y diseño sistémico para hacerla realmente sostenible.