O Centro de Inovação em Novas Energias desenvolverá 20 projetos. Foto: Jukka Niittymaa/Pixabay CC0

Projeto lançado no dia 23 de maio como resultado de parceria Fapesp e Shell, criou o Centro de Inovação em Novas Energias (CINE)

Com participação de pesquisadores da USP, Unicamp e Ipen, centro desenvolverá dispositivos de armazenamento de energia com emissão próxima de zero de gases de efeito estufa e que utilizam como combustível fontes renováveis. Foto: Felipe Maeda/Agência FAPESP

A Universidade de São Paulo integra o Centro através do professor doutor Juarez Lopes Ferreira da Silva, do Instituto de Química de São Carlos (IQSC). O Centro teve início a partir da seleção das propostas enviadas pelos pesquisadores: Rubens Maciel Filho, da Faculdade de Engenharia Química da Unicamp; Ana Flávia Nogueira, do Instituto de Química da Unicamp; Fábio Coral Fonseca, do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN); e Juarez Lopes Ferreira da Silva, do IQSC-USP.

O Centro tem a missão de produzir conhecimento na fronteira da pesquisa e transferir tecnologia para o setor empresarial e receberá para isso o total de R$ 110 milhões (sendo recursos diretos R$ 23,14 milhões da FAPESP e R$ 34,7 milhões da Shell), no âmbito do Programa Fapesp Centros de Pesquisa em Engenharia.

O CINE desenvolverá um total de 20 projetos em quatro Divisões de Pesquisa: Portadores Densos de Energia; Armazenamento Avançado de Energia; Rota Sustentável para a Conversão de Metano com Tecnologias Químicas Avançadas; e Ciência de Materiais e Químicas Computacionais.

Ciência de Materiais e Químicas Computacionais
A Divisão 4 desenvolverá cinco projetos de pesquisa: (1) Conversão seletiva de metano para transportadores de alta densidade baseada em materiais porosos e nano-materiais; (2) Captura e redução de CO2 em meios homogêneos e heterogêneos baseadas em materiais porosos e nanomateriais; (3) Conversão de energia solar em eletricidade utilizando calcogenetos, perovskitas, e materiais orgânicos; (4) Investigações fundamentas de materiais para baterias e ultrag(Super)capacitores uma abordagem computacional multi-escala; e (5) Análise em larga escala de propriedades de materiais por meio da utilização de algoritmos de aprendizado de máquina.