28.04.2025
HORIZON EUROPE

Full-Map: Neues Forschungsprojekt unterstützt nachhaltige Batterieentwicklung – AIT dabei

Das europäische Forschungsprojekt Full-Map setzt auf Künstliche Intelligenz, Big Data und autonome Synthese, um den Prozess einer nachhaltigen Batterie-Entwicklung grundlegend zu beschleunigen – das AIT Austrian Institute of Technology ist daran beteiligt.
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Full-Map, AIT, batterie
© generated by KI-ChatGPD_AIT/privat - Emina Hadzialic vom AIT.

Batterien spielen eine zentrale Rolle bei der Reduktion von CO₂-Emissionen in Mobilität, Energiewirtschaft und Industrie. Die Entwicklung neuer Batteriematerialien ist jedoch nach wie vor langwierig: Sie basiert meist auf klassischen, schrittweisen Versuch-und-Irrtum-Methoden, die häufig über ein Jahrzehnt in Anspruch nehmen. Um diese Prozesse zu beschleunigen, braucht es neue Ansätze, die digitale Technologien und Automatisierung intelligent miteinander verknüpfen, so Genau hier setzt das europäische Forschungsprojekt Full-Map an.

Full-Map: „Neue Ära der Batterieentwicklung“

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. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, automatisierter Synthese und Hochdurchsatz-Charakterisierung soll die Batterieentwicklung damit auf ein neues technologisches Niveau gehoben werden.

„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“, sagt Emina Hadzialic, Junior Scientist am Austrian Institute of Technology (AIT).

Die Projektziele

Full-Map verfolgt dabei einen ganzheitlichen Ansatz, um die Zeitspanne von der Entwicklung von Materialien bis zum Einsatz von Batterien der nächsten Generation zu verkürzen. Die zentralen Projektziele sind:

  • 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.

Bei diesem Projekt ist das AIT Austrian Institute of Technology ein zentraler Forschungspartner mit dem Schwerpunkt der Strukturierung und Standardisierung der im Projekt generierten Forschungsdaten. Dafür entwickelt AIT Konzepte und unterstützt die Verbreitung von Standardisierungsrichtlinien für die effiziente Sammlung, Speicherung und Weitergabe von Daten – immer mit Blick auf Transparenz, Qualität und Interoperabilität, wie es heißt.

Ziel sei es, eine robuste Dateninfrastruktur zu etablieren, die den Austausch relevanter Stakeholder erleichtert und langfristig den Wissenstransfer unterstützt. AIT soll zudem zur Erstellung eines umfassenden „Data-Management-Plans“ beitragen, der unter anderem transparente Verwaltungsstrukturen für Datenbesitz, -zugriff und -nutzung definiert. So werde sichergestellt, dass das Datenmanagement im Full-Map-Projekt effizient, standardisiert, strukturiert und konform mit EU-Vorgaben ist, um eine nahtlose Forschungszusammenarbeit zu fördern.

Full-Map: AIT arbeitet an Modellierung

Darüber hinaus arbeitet das AIT an der elektrischen und thermischen Modellierung von Batteriezellen, um deren Leistung bereits in frühen Entwicklungsphasen präzise vorhersagen zu können. Diese Modelle sollen die Grundlage bilden, um Anforderungen für unterschiedliche Anwendungen zu definieren und neue Zellkonzepte gezielt zu bewerten. Ergänzend dazu entwickelt das Institut automatisierte Methoden zur Parametrisierung von Batteriemodellen, die anhand experimenteller Daten für mehr Genauigkeit und Zuverlässigkeit validiert werden.

Das Projekt wird durch das Forschungs- und Innovationsprogramm „Horizon Europe“ der Europäischen Union im Rahmen der Finanzhilfevereinbarung Nr. 101192848 finanziert. Zum Konsortium gehören u.a.:

 AIT Austrian Institute of Technology | Siemens Industries Software NV (SISW) | Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen | Max-Planck-Institut für Nachhaltige Materialien GmbH (MPI-SusMat) | Thermo Fisher Scientific (Bremen) | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Thermo Fisher Scientific (Brno) | Universität Münster | VARTA Innovation GmbH | Siemens AG (Siemens) | CSEM Centre Suisse d’Électronique et de Microtechnique SA – Recherche et Développement

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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