Research on lithium-ion batteries has been driven by the growing demand for electric vehicles to mitigate greenhouse gas emissions. Despite advances, batteries still face significant challenges in efficiency, lifetime, safety, and material optimization. In this context, the objective of this research is to develop a predictive model based on Deep deep-Learning learning techniques. Based on Deep Learning techniques that combine Transformer and Physicsphysics-Informed informed approaches for the optimization and design of electrochemical parameters that improve the performance of lithium batteries. Also, we present a training database consisting of three key components: numerical simulation using the Doyle–Fuller–Newman (DFN) mathematical model, experimentation with a lithium half-cell configured with a zinc oxide anode, and a set of commercial battery discharge curves using electronic monitoring. The results show that the developed Transformer–Physics physics-Informed informed model can effectively integrate deep deep-learning DNF to make predictions of the electrochemical behavior of lithium-ion batteries. The model can estimate the battery battery-charge capacity with an average error of 2.5% concerning the experimental data. In addition, it was observed that the Transformer could explore new electrochemical parameters that allow the evaluation of the behavior of batteries without requiring invasive analysis of their internal structure. This suggests that the Transformer model can assess and optimize lithium-ion battery performance in various applications, which could significantly impact the battery industry and its use in Electric Vehicles vehicles (EVs).

El hueso es un tejido que se clasifica como un material compuesto. En los seres vivos, los huesos además de tener una función estructural también son un sitio de almacenamiento de minerales. La estructura básica del hueso son unidades de procolágeno y cristales de hidroxiapatita, esta última con sustituciones de iones tanto atómicos (Na+1, K+1, Mg+2, Ca+2, F-1, Cl-1) como moleculares (CO3-2). Los sustituyentes iónicos varían de acuerdo con el entorno del hueso y la sustitución puede ser afectada por algunas enfermedades como la diabetes. En este trabajo, se reportan los patrones de difracción de rayos-x de fémures extraídos de ratas wistar con diabetes inducida. En estos difractogramas se observaron diferencias en la señal principal (211) por lo que se utilizó el refinamiento rietveld para identificar las fases cristalinas para su estimación cuantitativa. Los resultados muestran el efecto de la diabetes inducida en la calidad de la hidroxiapatita.

El óxido de zinc (ZnO), es un material semiconductor del tipo II-VI, el cual posee una energía de banda prohibida (Ebp) de 3.37 eV a 298.15 K y la estructura cristalina termodinámicamente más estable es la del tipo de la wurtzita (hexagonal). Con estas características, el ZnO es un candidato excelente para múltiples aplicaciones industriales tales como; la electrónica, magnética, fotocatalítica, optoelectrónica, metalúrgica, alimentaria, cosmética, farmacológica, cerámica, polimérica y muchas otras más. En el presente trabajo, se identificaron y cuantificaron las fases cristalinas presentes en muestras sólidas obtenidas por precipitación química, considerando la relación estequiométrica en medio alcalino. Para el análisis de las fases cristalinas presentes en los sólidos obtenidos se empleó la técnica de Difracción de rayos-X (DRX), los difractogramas se obtuvieron en un intervalo de 4 a 90 de 2θ, a una velocidad de paso de 0.02y de la aplicación del método de Refinamiento Rietveld se llevó a cabo con el empleo del software Materials Using Diffraction Analysis (MAUD). Los resultados cualitativos permitieron considerar la presencia predominante de fase wurtzita (ZnO), la smithsonita (ZnCO3), hidróxido de zinc (Zn(OH)2) y acetato de zinc (ZnC4H6O4). Los resultados del refinamiento permitieron identificar la presencia de fases secundarias de ZnO en estos sólidos, tales como la estructura de roca de sal (halita) y la blenda de zinc.