Forschungsprojekt Full-Map will Entwicklung von Batterien beschleunigen

Die Entwicklung neuer Batterien, wie sie zum Beispiel für Elektrofahrzeuge benötigt werden, dauert oft mehrere Jahre. Das europäische Forschungsprojekt Full-Map will diesen Prozess nun deutlich beschleunigen und setzt u.a. auf KI und Big Data.

Bild: AIT/generated by KI-ChatGPT_AIT

Bislang benötigt die Entwicklung neuer Batteriematerialien oft mehr als ein Jahrzehnt und basiert meist auf klassischen, schrittweisen Versuch-und-Irrtum-Methoden. Doch angesichts der dringend benötigten Batterien für die Reduktion von CO2-Emissionen in Mobilität, Energiewirtschaft und Industrie hat es sich ein Forschungskonsortium zum Ziel gesetzt, die Entwicklung deutlich zu beschleunigen und dabei neue Methoden einzusetzen.

„Mit Full-Map leiten wir eine neue Ära der Batterieentwicklung ein. Durch die enge Verknüpfung von Daten, Simulation und KI schaffen wir eine Forschungsinfrastruktur, die die Entdeckung und Optimierung von Batteriematerialien radikal beschleunigt“, betont Emina Hadzialic vom AIT Austrian Institute of Technology, einer an dem Projekt beteiligten Forschungseinrichtung.

Um die Forschungsprozesse zu beschleunigen, braucht es neue Ansätze, die digitale Technologien und Automatisierung intelligent miteinander verknüpfen – und genau das hat das Projekt Full-Map vor. Ziel ist die Entwicklung einer vollintegrierten, KI-unterstützten, autonomen, chemieunabhängigen Materials Acceleration Platform (MAP) zur beschleunigten Forschung an Batteriematerialien und -schnittstellen, die den gesamten Batterieentwicklungsprozess – von der Materialentwicklung bis hin zur fertigen Zelle und Zelltestung – widerspiegelt, digitalisiert und automatisiert. Dabei soll die Batterieentwicklung durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, automatisierter Synthese und Hochdurchsatz-Charakterisierung auf ein neues technologisches Niveau gehoben werden.

Zu den zentralen Projektzielen zählt u.a.

  • Aufbau eines interoperablen Datenrahmens zur strukturierten Erfassung, gemeinsamen Nutzung und Wiederverwendung von Informationen zu Batteriematerialien und -schnittstellen
  • Entwicklung flexibler Design- und Simulationswerkzeuge, die Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen nutzen, um aus Zielvorgaben – etwa bestimmten Materialeigenschaften – geeignete Materialstrukturen und -konfigurationen abzuleiten und gleichzeitig komplexe Simulationsprozesse über mehrere physikalische Skalen hinweg zu beschleunigen
  • Weiterentwicklung von Analysemethoden sowie Automatisierung von hochdurchsatzfähigen Charakterisierungsmodulen und -technologien zur schnellen, zuverlässigen und skalierbaren Untersuchung von Batteriematerialien und deren Schnittstellen
  • Entwicklung KI-gesteuerter, autonom arbeitender Syntheseroboter zur effizienten Herstellung, Testung und datenbasierten Weiterentwicklung neuartiger Materialien durch iterative Optimierungsprozesse
  • Stärkung des europäischen Forschungs- und Innovationssystems sowie der globalen Wettbewerbsfähigkeit der EU im Batteriebereich durch internationale Kooperation und effektiven Wissenstransfer

Das Projekt Full-Map wird im Rahmen des europäischen Forschungsprogramms Horizon Europe gefördert. Die Koordination liegt bei der Vrije Universiteit Brussel (VUB), beteiligt sind über 30 Partnerinstitutionen aus Forschung, Industrie und Technologieentwicklung – darunter führende Universitäten, Unternehmen und Forschungszentren aus ganz Europa, darunter auch Fraunhofer FFB, RWTH Aachen, Siemens oder Varta Innovation. Die Laufzeit des Projekts beträgt vier Jahre und endet im Januar 2029. Das Budget des Projekts beträgt knapp 20 Millionen Euro.

ait.ac.at, ffb.fraunhofer.de, vub.be

2 Kommentare

zu „Forschungsprojekt Full-Map will Entwicklung von Batterien beschleunigen“
TTT
28.04.2025 um 13:27
Forschung Forschung Forschung... und umsetzen tut es dann China... Glückwunsch! Wir brauchen einfach noch mehr Grundlagenforschung!!!
TtTtTt
28.04.2025 um 14:47
Aber wie soll sonst Varta Innovation und FFB überleben? Varta ist der Kaiser im einsammeln von Forschungsgeldern. Die universitäre Forschung betreibt staunend reverse engineering von Zellherstellen (Blade vs. 4680) für LIB....

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