Rund um die Uhr Batterien bauen, tausende Grenzflächen analysieren, die Ergebnisse mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) autonom auswerten und dann gleich das nächste Experiment planen: Eine neue Anlage beim Exzellenzcluster Polis erledigt die Materialentwicklung vollautomatisch und digital. Ein autonomes Forschungslabor entstand in einer Kooperation des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT), der Universität Ulm sowie des Helmholtz-Instituts Ulm (HIU) und ist nun in Betrieb gegangen.

Weltweit erstes autonomes Forschungslabor für elektrochemische Energiespeicherung

Helge Stein, Tenure-Track-Professor am KIT und Polis-Forschungsbereichssprecher erklärt die Vorzüge der Anlage: „Wir sind nun in der Lage, Batterien und deren Einzelkomponenten automatisiert zu synthetisieren und zusammenzubauen, eine Messung anzustoßen und diese vollautomatisiert auszuwerten. Basierend auf der Datenlage kann die KI-gestützte Anlage sogar entscheiden, welches Experiment als nächstes durchgeführt werden soll.“ Mit seiner Forschungsgruppe hat Stein die zugrundeliegende kombinatorische Materialsynthese, die Hochdurchsatz-Charakterisierung sowie die Data-Mining-Techniken unter Zuhilfenahme von Methoden der KI in der Versuchsauswertung und -planung entwickelt. Die Anlage mit dem Namen PLACES/R (Platform for Accelerated Electrochemical Energy Storage Research) stellt nach Angaben des KIT die weltweit erste vollintegrierte Plattform zur beschleunigten Forschung zur elektrochemischen Energiespeicherung dar.

Neues Paradigma für die Batteriematerial-Entwicklung

Batterieforschung ist geprägt von der Suche nach der idealen Kombination aus Materialien, deren Zusammensetzung und Verfahrenstechniken. Alle möglichen Variationen mit allen Materialien zu testen, nimmt mit klassischen Methoden allerdings Jahrtausende in Anspruch. „Unsere Anlage kann mehrere hundert solcher Variationen am Tag testen. Dies entspricht in etwa dem durchschnittlichen Lebenswerk eines Forschenden“, so Stein. Neben der Beschleunigung durch Automatisierung will der Experten durch die Algorithmen und KI eine zusätzliche, um den Faktor zehn schnellere Optimierung erreichen. Somit will er vielversprechende Batteriekonzepte schneller und kostengünstiger zur Marktreife bingen.

Eingebettet ist das autonome Forschungslabor in einen europäischen Rahmen: Die erfassten Daten aus allen Bereichen des Batterieentwicklungszyklus werden mit 34 Institutionen aus 15 Ländern im Projekt BIG-MAP der europäischen Forschungsinitiative BATTERY2030+ geteilt.

11.2.2022 | Quelle: KIT | solarserver.de © Solarthemen Media GmbH