Un equipo de investigadores ha desarrollado una estrategia de cribado de alto rendimiento para identificar materiales termoeléctricos bidimensionales (2D) con una eficiencia superior. Este avance es crucial para el desarrollo de dispositivos que puedan convertir directamente el calor residual en electricidad, una tecnología clave para la sostenibilidad energética. La metodología combina cálculos de primeros principios con el aprendizaje automático, permitiendo evaluar rápidamente un gran número de compuestos y predecir su rendimiento termoeléctrico.

El cribado se centró en la figura de mérito termoeléctrica, ZT, que cuantifica la eficiencia de conversión de un material. Los materiales 2D son de particular interés debido a sus propiedades electrónicas y fonónicas únicas, que pueden conducir a valores de ZT excepcionalmente altos en comparación con sus contrapartes tridimensionales. Los investigadores analizaron una base de datos de más de 1000 materiales 2D, prediciendo sus propiedades de transporte electrónico y fonónico para determinar su ZT.

Entre los hallazgos más destacados, se identificaron varios materiales con valores de ZT prometedores, algunos de ellos superando significativamente los materiales termoeléctricos convencionales. Este enfoque de alto rendimiento no solo acelera el descubrimiento de nuevos materiales, sino que también proporciona una comprensión más profunda de los mecanismos que rigen la eficiencia termoeléctrica en estructuras 2D. Los resultados abren nuevas vías para la investigación y el desarrollo de dispositivos termoeléctricos más eficientes y rentables, con aplicaciones potenciales en la recuperación de energía y la refrigeración de estado sólido.