Machine Learning Hochschule Aalen unterstützt Digitalisierung der Batterieforschung

Redakteur: Hendrik Fuhrmann

Das Institut für Materialforschung an der Hochschule Aalen verstärkt die Innovationsplattform „MaterialDigital“. Gemeinsam mit einigen Partnern arbeitet das Team aus Aalen an einer digitalen Plattform für Batteriematerialdaten.

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Ein Team des Instituts für Materialforschung (IMFAA) an der Hochschule Aalen systematisiert mithilfe von Machine Learning-Methoden den Umgang mit Werkstoff- und Prozessdaten, um neue Erkenntnisse in der Batterieforschung zu beschleunigen.
Ein Team des Instituts für Materialforschung (IMFAA) an der Hochschule Aalen systematisiert mithilfe von Machine Learning-Methoden den Umgang mit Werkstoff- und Prozessdaten, um neue Erkenntnisse in der Batterieforschung zu beschleunigen.
(Bild: Jan Walford)

Mit einer fortgeschrittenen Digitalisierung im Bereich der Materialwissenschaften ist es nicht nur möglich, von überall auf die Ergebnisse der Forschung zuzugreifen. Durch Methoden der Künstlichen Intelligenz können die großen Datenmengen zudem ergänzt und um neue Erkenntnisse erweitert werden. Die vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanzierte Innovationsplattform „MaterialDigital“ befasst sich mit der Digitalisierung der Materialforschung in Deutschland. Für den Bereich der Materialforschung von Batterien wurde das Projekt „DigiBatMat“ ins Leben gerufen, das an einem digitalen Datenraum zur Batterieforschung arbeitet. Die Datenbank soll Anwender dabei unterstützen, die Entwicklung von Batteriematerialien und Zellen voranzutreiben In Zukunft wird das Projekt vom Institut für Materialforschung (IMFAA) an der Hochschule Aalen unterstützt.

Digitale Plattform für Batteriematerialdaten

Bei der Erforschung neuer Materialien für die Herstellung von Batterien fallen riesige Datenmengen zur Materialzusammensetzung und Batterieaufbau an. „Diese strukturiert abzuspeichern, zu analysieren und zugänglich zu machen, ist eine große Herausforderung“, erklärt Dr. Timo Bernthaler vom IMFAA-Leistungsteam. Für die Bewältigung sei das Thema Machine Learning von zentraler Bedeutung, da es datengetriebene Analysen ermögliche und sich diese mit dem Expertenwissen verbinden lassen. Das Team aus Aalen sei bei „DigiBatMat“ für die strukturierte Erfassung und Generierung von Prozess- und Materialdaten zuständig, fasst Bernthaler zusammen. Die Hochschule Aalen arbeitet gemeinsam mit dem Leibniz-Institut für Neue Materialien, dem AWS-Institut für digitale Produkte und Prozesse gGmbH in Saarbrücken, der Technischen Universität Braunschweig und Karlsruher Institut für Technologie an der Datenbank.

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