Wie können wir viel schneller Batterien mit höherer Energiedichte oder Zyklenzahl entwickeln? Es wird viel darüber nachgedacht, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Batterieforschung und Entwicklung beschleunigen kann. Doch eigentlich müssten nicht mit viel Aufwand und Ressourcen KIs trainiert werden, sondern erstmal die wertvollen Daten, die bei der Batterieforschung entstehen, zugänglich und lesbar gemacht werden. Das würde die Entwicklung von Batterie-Innovationen wahnsinnig beschleunigen. Und wenn diese Daten standardisiert vorliegen würden, könnte damit eine KI perfekt arbeiten und die Forschenden unterstützen. Wie das genau geht, erklärt Prof. Helge Stein von der TU München.

Die Erhebung und Standardisierung von Forschungsdaten sind essenziell für die Qualität und Vergleichbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse. Einheitliche Datenformate und strukturierte Erfassungsmethoden ermöglichen bessere Ergebnisse in der Batterieforschung. Und sie sind die Vorraussetzung für einen noch viel zielgerichteteren Einsatz von KI. KI und maschinelles Lernen unterstützen heute schon viele Bereiche der Forschung. Aber das Potenzial für die Zukunft ist enorm.

Im Geladen-Podcast setzen sich Patrick Rosen und Daniel Messling mit ihren Gästen wissenschaftlich mit den Themen #Energiewende, #Elektromobilität, #Elektroauto und #Batterie auseinander. Der Podcast wird produziert vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT).

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