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Welches Material nur? Künstliche Intelligenz entwickelt schneller neue Batterien

Quelle: Universität Bayreuth 2 min Lesedauer

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Neue Wege gehen Forscher der Universität Bayreuth und der Hong Kong University of Science and Technology beim Batteriedesign. Sie setzen nämlich ein sogenanntes Multiagentensystem ein ...

Wie Forscher der Universität Bayreuth erklären, steht und fällt die Energiewende mit der Qualität und der Nachhaltigkeit der eingesetzten Batterien sprich Akkus (Symbolbild). Die Entwicklung voranzutreiben, war aber bisher sehr zeitraubend. Mit künstlicher Intelligenz wird sie nun flotter ...(Bild: Akkudo)
Wie Forscher der Universität Bayreuth erklären, steht und fällt die Energiewende mit der Qualität und der Nachhaltigkeit der eingesetzten Batterien sprich Akkus (Symbolbild). Die Entwicklung voranzutreiben, war aber bisher sehr zeitraubend. Mit künstlicher Intelligenz wird sie nun flotter ...
(Bild: Akkudo)

Die globale Energiewende fordert nachhaltige und langlebige Batterien. Um die Lebensdauer und Kapazität derselben aber zu erhöhen, sind verbesserte Batteriedesigns mit neuen Materialien zu finden – das dauert meist lang, heißt es weiter. Doch der neuartige KI-Ansatz mit den Multiagentensystemen kann nun eine Vorlage für die schnellere Entwicklung von Batterien der nächsten Generation liefern. Und das geht so ...

Wegweisende Innovation für KI-gesteuerte Kreativität

Der Elektrolyt einer Batterie, der zwischen den Elektroden Ionen transportiert, um so für den Stromfluss zu sorgen, ist ausschlaggebend für die Lebensdauer, Sicherheit und Gesamtperformance von Batterien, erklären die Bayreuther Forscher. Damit ist die Entdeckung neuer Elektrolytmaterialien ein treibender Faktor, um die globale Energiewende voranzubringen. Die Identifizierung geeigneter Elektrolyte setze aber eben lange Forschungsarbeit voraus, in der vielversprechende Materialzusammensetzungen zunächst gefunden und anschließend experimentell getestet werden müssen, was durchaus Monate dauern kann. Nun hat man aber das Multiagentensystem entwickelt, das auf Large Language Models (LLM) wie „ChatGPT“ beruht. Es besteht dabei aus zwei spezialisierten Einheiten (Software-Agenten), welche kollektiv ein Problem lösen oder eine Frage beantworten können. Ein Agent hat dazu einen breiten Überblick über die vorliegende Literatur zur Forschungsfrage, der andere hat Zugriff auf fundiertes, detailliertes Fachwissen. Das bisherige Aussieben und Abwägen der Informationen erledige die KI nun in nur wenigen Stunden, wie man betont.

Ein Praxistest hat die Tauglichkeit für Batterien bewiesen

In einem weiteren, wie betont wird, entscheidenden Schritt hat das Team schließlich seine Forschung von der Theorie in die Praxis überführen können. Das Multiagentensystem schlug dazu mehrere neuartige relativ günstige und umweltfreundliche Elektrolytkomponenten für Zinkbatterien vor. Einer der Elektrolyten zeigte in der experimentellen Überprüfung dann eine herausragende Leistung, die mit den fortschrittlichsten Batteriesystemen dieser Elektrolytklasse konkurrieren kann. Das neue Design bewies damit seine herausragende Haltbarkeit anhand von über 4.000 Lade- und Entladezyklen. Außerdem stellte es einen neuen Schnellladerekord in seiner Elektrolytklasse auf. Und im Vergleich zu ähnlichen Elektrolyten biete es eine um fast 20 Prozent höhere Kapazität bei Schnellladegeschwindigkeiten. Wie die Experten abschließend anmerken, gehe der Multiagentenansatz aber über die Entwicklung von neuartigen Batteriesystemen hinaus.

Die Studie wurde von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (INST 91/452-1 LAGG) und dem Research Grants Council (RGC) of Hong Kong über das Hong Kong Ph.D. Fellowship Scheme (HKPFS) gefördert.

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