Description: Das Projekt "KIBa - Batteriematerialien für zukünftige elektromobile, stationäre und weitere industrierelevante Anwendungen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von BASF SE durchgeführt. Das Projekt hat zum Ziel Methoden künstlicher Intelligenz (KI) zu entwickeln und anzuwenden, die es letztendlich ermöglichen sollen, Feststoffverfahrensprozesse zukünftig noch effizienter und genauer auslegen und überwachen zu können. Dabei liegt der Fokus exemplarisch auf den Verfahrensschritten Fällung und Feststoffkonditionierung mittels Mahlung von Kathodenaktivmaterialien. Aktuell zur Verfügung stehende mechanistische Methoden zur Prozessentwicklung ermöglichen derzeit nur limitiert die komplexen, multidimensionalen Zusammenhänge zwischen Prozess- und Produkteigenschaften zu beschreiben. Mittels KI ist es hingegen möglich, sehr komplexe Parameterräume auszuwerten, um somit ein deutlich tieferes Verständnis zu erzeugen. Im Rahmen des Projektes sollen Hybridmodellierungen zum Einsatz kommen, die auf der Kopplung mechanistischer Short-cut-Modelle mit Methoden des maschinellen Lernens basieren. Die Entwicklung und das Training der KI-Modelle soll mit Hilfe von großen Datensätzen erfolgen, die im Rahmen des Projektes u.a. unter Zuhilfenahme neuartiger inline-Sensorik erzeugt werden. Seitens der BASF beabsichtigen die Fachstellen für Kristallisation/Fällung (RCP/MG), Mahlung und Klassierung (RCP/SD) und die Gruppe Process Technology Battery Materials (RCC/BT) sich an dem Projekt zu beteiligen.
SupportProgram
Origin: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Elektroauto ? Fällungsmittel ? Fischer-Tropsch-Verfahren ? Batterie ? Fällungsreaktion ? Künstliche Intelligenz ? Sensorische Bestimmung ? Adsox-Verfahren ? Bram-Verfahren ? Projektgruppe ? Schnittstelle ?
Region: Rheinland-Pfalz
Bounding boxes: 7.5° .. 7.5° x 49.66667° .. 49.66667°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 2021-09-01 - 2024-08-31
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