General Motors a annoncé un cycle de financement de série B de 60 millions de dollars auprès de Mitra Chem, un développeur de matériaux pour batteries basés sur l’intelligence artificielle basé dans la Silicon Valley.
Grâce à cet investissement, GM et Mitra Chem développeront des matériaux cathodiques actifs (CAM) avancés à base de fer, tels que le phosphate de fer et de lithium-manganèse (LMFP), pour alimenter des batteries EV abordables et accessibles compatibles avec l’architecture de propulsion EV de GM, la plate-forme Ultium. GM a déclaré que son financement aiderait Mitra Chem à étendre ses opérations actuelles et à accélérer la formulation de nouveaux matériaux pour batteries sur le marché.
« L’investissement de GM dans Mitra Chem nous aidera non seulement à développer des batteries abordables pour les véhicules GM, mais alimentera également notre mission consistant à développer, déployer et commercialiser des matériaux cathodiques à base de fer fabriqués aux États-Unis qui peuvent alimenter des véhicules électriques, électrifiés à l’échelle du réseau. le stockage d’énergie et au-delà », a déclaré Vivas Kumar, PDG et co-fondateur de Mitra Chem.
Mitra Chem a déclaré que son unité de recherche et développement sur les batteries peut simuler, synthétiser et tester chaque mois des milliers de modèles de cathodes, dont la taille varie de quelques grammes à quelques kilogrammes. Ces processus conduisent à des cycles d’apprentissage considérablement plus courts, ce qui permet de réduire les délais de commercialisation des nouvelles formules de cellules de batterie.
Une « plateforme d’accélération atome-tonne » alimente le laboratoire de Mitra Chem, utilisant des simulations et des modèles d’apprentissage automatique basés sur la physique pour accélérer la découverte de formulations, l’optimisation de la synthèse des cathodes, l’évaluation de la durée de vie des cellules et la mise à l’échelle des processus. La plate-forme cloud interne, conçue spécifiquement pour le développement de cathodes de batteries, automatise l’ingestion de données via diverses synthèses, caractérisation des matériaux, prototypage de cellules et analyses et visualisations standardisées.
