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Komplexe Batterieentwicklung mit KI angehen
Nutzung von KI und maschinellem Lernen für intelligentere Innovationen
Die Batterieentwicklung umfasst unzählige Variablen, von der Materialauswahl bis zur Prozessoptimierung, und ist damit eine der komplexesten Herausforderungen in der modernen Fertigung.
Auf dem camLine forum 2024 berichtete Martin Schaupp, CTO von theion, wie maschinelles Lernen und digitale Zwillinge die Batterieforschung und -entwicklung verändern, indem sie die Parameterauswahl vereinfachen, die Datenqualität verbessern und die Entwicklungszyklen beschleunigen.
Vereinfachung der Komplexität durch maschinelles Lernen
Angesichts der nahezu unendlichen Anzahl von Material- und Prozesskombinationen erfordert die Forschung und Entwicklung von Batterien fortschrittliche datengesteuerte Methoden, um diese Komplexität zu bewältigen. Martin erläuterte, wie maschinelle Lernmodelle dabei helfen, die kritischsten Parameter zu identifizieren, unnötige Variablen zu reduzieren und es den Herstellern zu ermöglichen, sich auf das zu konzentrieren, was die Leistung wirklich beeinflusst. Durch das Training von KI-Systemen mittels iterativer Anpassungen verfeinern digitale Zwillinge kontinuierlich Vorhersagen und verbessern die Prozesseffizienz. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern stellt auch sicher, dass die eingehenden Produktionsdaten genau und zuverlässig sind.
"Das maschinelle Lernen ermöglicht es uns, ein hochkomplexes Problem auf ein überschaubares Maß zu reduzieren. Es hilft uns, Schlüsselparameter zu isolieren, Vorhersagen zu verfeinern und sicherzustellen, dass unsere Modelle reale Prozesse widerspiegeln."
- Martin Schaupp, Technischer Leiter, theion
Die Zukunft der Batterieinnovation
Derzeit arbeitet theion auf den Technologiestufen 3 und 4 und konzentriert sich auf die Validierung im Frühstadium, bevor die Produktion in vollem Umfang aufgenommen wird. Der nächste wichtige Meilenstein ist der Beginn der Produktbemusterung, damit Kunden ihre Batterietechnologie der nächsten Generation testen und bewerten können.
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI-gesteuerten Analysen ebnet theion den Weg für eine schnellere und effizientere Batterieentwicklung, die die Markteinführungszeit verkürzt und gleichzeitig die höchsten Qualitätsstandards erfüllt.
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