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Künstliche Intelligenz: Neue Batterietypen sollen schneller entwickelt werden

© Daniel Messling, KIT© Daniel Messling, KITKarlsruhe – Um die angestrebte Klimaneutralität bis 2050 zu erreichen, müssen die Emissionen in allen Bereichen sinken, auch im Verkehr. Der rasche Ausbau der Elektromobilität erfordert allerdings mehr Tempo bei der Entwicklung ganz neuer Battiertypen.

Das von der Europäischen Union (EU) geförderte Projekt BIG-MAP soll die Geschwindigkeit, mit der neue Batterietypen entwickelt werden können, erheblich beschleunigen – und das mit einem besonderen Fokus auf Nachhaltigkeit. Forscher setzen nicht nur auf Künstliche Intelligenz und Automatisierung, sondern auch auf eine neue Entwicklungsarchitektur.

Neue Methoden sollen schnelle Entwicklung von Batterien ermöglichen
Die Entwicklung neuer Batterietypen ist mit den bisherigen Methoden zweitaufwendig und langsam. Auf der anderen Seite werden im Zuge des Ausbaus der Elektromobilität sehr schnell neue und preiswerte Batterietypen benötigt. Das EU-Projekt BIG-MAP (BIG steht für Battery Interface Genome; MAP für Materials Acceleration Platform) und zielt darauf ab, das Entwicklungstempo, unter anderem durch eine konsequente Automatisierung und durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), deutlich zu erhöhen. Nachhaltige und ultrahochleistungsfähige Batterien sollen zukünftig durch die in BIG-MAP etablierten Methoden bis zu zehnmal schneller entwickelt werden können als bisher, teilte das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) mit.

Neue Erfindungen sind notwendig wie Batterien neu erfunden werden können
Im Rahmen von BIG-MAP soll eine gemeinsame europäische Dateninfrastruktur entstehen, die es ermöglicht, Daten aus allen Bereichen des Batterieentwicklungszyklus autonom zu erfassen, zu verarbeiten und in kooperativen Arbeitsabläufen zu nutzen. Diese zentrale Drehscheibe spart viel Zeit, denn ein physischer Zugang zu den unterschiedlich ausgestatteten Testeinrichtungen ist dann kaum noch notwendig. Gleichzeitig kann über Landesgrenzen und Zeitzonen hinweg zusammengearbeitet werden. Die Daten können neuartigen KI-basierten Werkzeugen und Modellen dazu dienen, das Zusammenspiel zwischen Batterie-Materialien und Grenzflächen zu „erlernen“ und so die Grundlage für die Verbesserung zukünftiger Batteriematerialien, Grenzflächen und Zellen zu schaffen.

„Wir werden in der Lage sein, den komplexen chemischen Raum mithilfe von autonom agierenden Robotern in nie dagewesener Geschwindigkeit und Qualität zu erkunden. Unser Verständnis wird hierbei durch eine zentrale Künstliche Intelligenz unterstützt“, erläutert Professor Helge Stein vom Helmholtz Institut Ulm (HIU), in dessen Forschungsgruppe die für die beschleunigte Materialentdeckung benötigte KI federführend entwickelt und über den europäischen Kontinent verteilt wird.

Über das EU-Projekt BIG-MAP
An dem EU-Projekt BIG-MAP (BIG steht für Battery Interface Genome; MAP für Materials Acceleration Platform) beteiligen sich 34 Institutionen aus 15 EU-Ländern. Das Projekt wird zunächst über drei Jahre laufen, mit der Option auf eine Verlängerung um weitere sieben Jahre. Das Budget für BIG-MAP beläuft sich auf 16 Millionen Euro.

© IWR, 2020


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21.07.2020

 



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