KI und Big Data sollen Batterieentwicklung beschleunigen

Ein Konsortium aus mehr als 30 Partnern aus Forschung und Industrie will die Entwicklung neuer, nachhaltiger Batterien beschleunigen. Das europäische Forschungsprojekt FULL-MAP setzt dafür auf Künstliche Intelligenz, Big Data und autonome Synthese, um den Prozess der Batterieentwicklung grundlegend zu beschleunigen. Neben der Vrije Universiteit Brussel als Projektkoordinatorin sind auch die Fraunhofer-Einrichtung Forschungsfertigung Batteriezelle FFB, die RWTH Aachen und das Austrian Institute of Technology AIT beteiligt.

Batterien spielen eine zentrale Rolle bei der Energiewende, sowohl als Antriebsbatterien für Elektroautos als auch in Form kleiner und großer stationärer Energiespeicher zur Stabilisierung des Stromnetzes. Die Entwicklung neuer Batteriematerialien ist allerdings langwierig: Sie basiert meist auf klassischen, schrittweisen Trial-and-Error-Methoden, die oft mehrere Jahre in Anspruch nehmen. Neue Ansätze, die digitale Technologien und Automatisierung intelligent miteinander verknüpfen, sollen den Prozess nun beschleunigen.

Eine gemeinsame Plattform soll den Prozess von Materialentwicklung bis Zelltestung deutlich schneller machen

„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“, erklärt Emina Hadzialic, Expertin beim AIT. Hier setzt auch das Forschungsprojekt FULL-MAP an: Ziel ist die Entwicklung einer vollintegrierten, KI-unterstützten Plattform zur Beschleunigung von Material- und Schnittstellenentwicklung, die den gesamten Batterieentwicklungsprozess von der Materialentwicklung bis hin zur fertigen Zelle und Zelltestung widerspiegelt, digitalisiert und automatisiert. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, automatisierter Synthese und Hochdurchsatz-Charakterisierung soll die Batterieentwicklung deutlich beschleunigen können.

Zu den Projektzielen zählt der Aufbau eines interoperablen Datenrahmens zur strukturierten Erfassung, gemeinsamen Nutzung und Wiederverwendung von Informationen zu Batteriematerialien und -schnittstellen, die Entwicklung flexibler Design- und Simulationswerkzeuge, die Weiterentwicklung von Analysemethoden und die Entwicklung KI-gesteuerter, autonom arbeitender Syntheseroboter zur effizienten Herstellung, Prüfung und datenbasierten Weiterentwicklung neuartiger Materialien durch iterative Optimierungsprozesse.

Das Projekt startete im Februar dieses Jahres offiziell, die Laufzeit ist auf vier Jahre angelegt. Die EU fördert das Projekt im Rahmen des europäischen Forschungsprogramms Horizon Europe mit knapp 20 Millionen Euro.

Quellen: AIT – Pressemitteilung vom 25.04.2025 / Vrije Universiteit Brussel – Pressemitteilung vom 24.01.2025

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