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