Batterieforschung Künstliche Intelligenz soll Batterietechnik verbessern

Anbieter zum Thema

Fujitsu Technology Solutions GmbH

Bei den Energiespeichern der Zukunft setzen die Forscher auf Künstliche Intelligenz. Neue Materialien sollen helfen, Batterien mit längerer Lebensdauer, höherer Kapazität und für schnellere Ladevorgänge zu entwickeln.

Energiespeicher werden in Zukunft wichtiger denn je. Denn nicht nur überschüssige Energie aus Photovoltaik oder Windenergie muss gespeichert werden, auch bei mobilen Geräten und batterieelektrischen Fahrzeugen spielt die Batterietechnik eine entscheidende Rolle.

Lithium-Ionen, Natrium-Ionen, Natrium-Nickel-Chlorid oder doch Natrium-Festkörperzellen? Die Zukunft der Batterietechnologie bleibt spannend. Die Parameter für künftige Energiespeicher sind klar umrissen: längere Lebensdauer, höheres Kapazitäts-Gewichts-Verhältnis und schnelles Laden. Offen ist nur noch, welche Materialien dafür in Frage kommen.

Künstliche Intelligenz soll Materialien identifizieren

Dazu wollen die Forscher auf Künstliche Intelligenz zurückgreifen, um neue Materialien zu identifizieren, Materialeigenschaften besser verstehen und schließlich neue Batterietechniken entwickeln.

Forscher der University of California in San Diego haben eine spezielle KI entwickelt, um die Eigenschaften synthetischer Materialien vorherzusagen und die Informationen in eine Datenbank zu übertragen. Mithilfe der Datenbank sind die Forscher in der Lage, nach sichereren und energiedichteren Elektroden- und Elektrolytmaterialien für Lithium-Ionen-Batterien zu suchen.

Die entwickelte KI trägt den Namen M3GNet und sagt Materialeigenschaften auf Basis der Molekülstruktur voraus. Die KI wurde mit einer entsprechend großen Datenbank trainiert. Dabei handelt es sich nicht nur um Kombinationen von Atomen, sondern das Team nutzt auch die anorganische Kristallstrukturdatenbank ICSD, die Tausende von Prototyp-Materialien enthält. Bis zu 31 Mio. potenzielle neue Materialien sind möglich. Davon sind 1,8 Mio. stabil genug, um in der realen Welt hergestellt zu werden.

Tiefer Einblick in die inneren Batteriestrukturen

Noch tiefer in die atomaren Strukturen blickt eine eigene Forschungsabteilung an der Stanford University. Die Forscher nutzen KI, um mikroskopische Bilder auf atomarer Ebene zu analysieren. Damit lässt sich bei Li-Ionen-Batterien herausfinden, warum sie mit der Zeit verschleißen.

Während eines Ladezyklus dehnen sich die Elektroden bei Temperaturschwankungen aus und ziehen sich wieder zusammen. Das Material wird belastet, bekommt Risse - es altert. KI kann diese Prozesse sichtbar machen, indem es hochauflösende Röntgen-, Elektronen- und Neutronenmikroskopie interpretiert.

Mit KI lassen sich bereits die Elastizitäts- und Verformungseigenschaften des Elektrodenmaterials von Li-Ionen-Phosphat-Batterien beim ersten Laden und Entladen vorhersagen. Mit diesem Wissen könnte eine Software entwickelt werden, mit der die Lade- und Entladezyklen gesteuert werden können.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal konstruktionspraxis.

(ID:49618130)