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Batterieforschung EU-Projekt will Entwicklungsgeschwindigkeit von neuen Batterien verzehnfachen

| Redakteur: MA Alexander Stark

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.

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Die konsequente Automatisierung sowie der Einsatz von KI beim Planen und Auswerten von Versuchsreihen sollen die Entwicklung neuer Batterien beschleunigen.
Die konsequente Automatisierung sowie der Einsatz von KI beim Planen und Auswerten von Versuchsreihen sollen die Entwicklung neuer Batterien beschleunigen.
(Bild: Daniel Messling, KIT)

Karlsruhe – Um die von der EU und Deutschland angestrebte Klimaneutralität bis 2050 zu erreichen, müssen unter anderem die Treibhausgasemissionen aus dem Straßenverkehr drastisch sinken. Wesentlich dazu beitragen soll der konsequente Ausbau der Elektromobilität, der allerdings kostengünstigere und nachhaltigere Alternativen zu den bestehenden Batterien voraussetzt. Im Projekt Big-Map wollen das u.a. das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und die Universität Ulm ändern. Die beiden Institute sind über die Forschungsplattform Celest an dem Projekt beteiligt.

Das EU-Projekt Big-Map (Big steht für Battery Interface Genome; Map für Materials Acceleration Platform) zielt darauf ab, gänzlich neue Methoden zu etablieren und dadurch die Batterieentwicklung – unter anderem durch eine konsequente Automatisierung und durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) – deutlich zu beschleunigen. Nachhaltige und ultrahochleistungsfähige Batterien sollen zukünftig durch die während des Projekts etablierten Methoden bis zu zehnmal schneller entwickelt werden als bisher.

Die Vision besteht aber nicht nur darin, neue Batterien viel schneller entwickeln zu können, sondern auch sicherzustellen, dass sie Energie effizient speichern können, dass sie nachhaltig und zu so niedrigen Kosten hergestellt werden können, damit es in Zukunft noch attraktiver sein wird, Strom zum Beispiel aus Sonne und Wind in Batterien zu speichern. „Eine Neuausrichtung der bestehenden Entdeckungs-, Entwicklungs- und Herstellungsprozesse für Batteriematerialien und -technologien sei notwendig, damit Europa es mit seinen Hauptkonkurrenten in den USA und Asien aufnehmen kann, so Professor Maximilian Fichtner, wissenschaftlicher Sprecher von Celest und Polis sowie stellvertretender Direktor am Helmholtz Institut Ulm (HIU), welches das KIT gemeinsam mit der Universität Ulm gegründet hat.

Das Budget für Big-Map beläuft sich auf 16 Millionen Euro, beteiligt sind 34 Institutionen aus 15 Ländern. Das KIT ist mit den drei Professoren Maximilian Fichtner, Wolfgang Wenzel und Helge Stein nach der koordinierenden Technical University of Denmark (DTU) größter Fördersummenempfänger. Entsprechend wird auch das Exzellenzcluster Post-Lithium-Speicherung (Polis), das vom KIT in Kooperation mit der Universität Ulm, dem Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoffforschung Baden-Württemberg (ZSW) sowie der Universität Gießen betrieben wird, bei der Entwicklung der neuen Methoden einen wichtigen Anteil haben. Big-Map wird zunächst über drei Jahre laufen, mit der Option auf eine Verlängerung um weitere sieben Jahre. Es ist das größte Einzelforschungsprojekt der europäischen Forschungsinitiative für Batterien, Battery 2030+.

„Bei Battery 2030+ und BIG-MAP müssen wir die Art und Weise, wie wir Batterien erfinden, neu erfinden. Im vergangenen Jahr ging der Nobelpreis für Chemie an die Erfinder der Lithium-Ionen-Batterie. Eine fantastische Erfindung, aber es dauerte 20 Jahre von der Idee bis zum Produkt – wir müssen in der Lage sein, es in einem Zehntel dieser Zeit zu schaffen, wenn wir nachhaltige Batterien für die Energiewende bereitstellen wollen", sagt Tejs Vegge, Professor an der DTU und Leiter von Big-Map.

KI und Roboter beschleunigen die Batterieentwicklung

Im Rahmen des Projekts 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. So wird ein physischer Zugang zu den unterschiedlich ausgestatteten Testeinrichtungen für die Big-Map-Forscherinnen und -Forscher dann kaum noch notwendig sein, und sie können über Landesgrenzen und Zeitzonen hinweg zusammenarbeiten. Von KI orchestrierte Experimente und Synthese werden große Mengen erfasster Daten mit Fokus auf Batteriematerialien, Schnittstellen und Zwischenphasen nutzen. Die Daten werden aus Computersimulationen, autonomer Hochdurchsatz-Materialsynthese und -charakterisierung, in Operando-Experimenten und Tests auf Geräteebene generiert. Neuartigen KI-basierten Werkzeugen und Modellen werden die Daten 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 (HIU und Polis), in dessen Forschungsgruppe die für die beschleunigte Materialentdeckung benötigte KI federführend entwickelt und über den europäischen Kontinent verteilt wird.

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