TOKIO / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In der Welt der Energiespeicherung stehen Natrium-Ionen-Batterien zunehmend im Fokus der Forschung. Diese Batterien könnten eine kostengünstigere und nachhaltigere Alternative zu den weit verbreiteten Lithium-Ionen-Batterien darstellen.
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Die Energiespeicherung ist ein zentraler Bestandteil moderner Technologien, von Elektrofahrzeugen bis hin zur erneuerbaren Energieerzeugung. Lithium-Ionen-Batterien dominieren derzeit den Markt, doch die begrenzte Verfügbarkeit und die hohen Kosten von Lithium stellen Herausforderungen dar. Forscher weltweit suchen daher nach Alternativen, die auf reichhaltigeren Materialien basieren. Eine vielversprechende Option sind Natrium-Ionen-Batterien, die aufgrund der Verfügbarkeit von Natrium potenziell kostengünstiger und sicherer sind.
Besonders im Fokus stehen natriumhaltige Übergangsmetall-Schichtoxide, die als leistungsstarke Materialien für die positive Elektrode von Natrium-Ionen-Batterien gelten. Diese Materialien bieten eine hohe Energiedichte und Kapazität, doch die Suche nach der optimalen Zusammensetzung ist komplex. Selbst kleine Änderungen in der Zusammensetzung können die Batterieleistung erheblich beeinflussen.
Ein Forscherteam unter der Leitung von Professor Shinichi Komaba von der Tokyo University of Science hat maschinelles Lernen eingesetzt, um die Suche nach vielversprechenden Zusammensetzungen zu optimieren. Die Studie, die von mehreren Förderorganisationen unterstützt wurde, zeigt, wie maschinelles Lernen die Anzahl der Experimente und die Zeit für das Screening neuer Materialien reduzieren kann.
Das Team erstellte eine umfangreiche Datenbank mit Proben von Natrium-Halbzellen und trainierte ein Modell, das mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens und der Bayes’schen Optimierung die optimale Zusammensetzung vorhersagen sollte. Das Modell identifizierte Na[Mn0,36Ni0,44Ti0,15Fe0,05]O2 als die vielversprechendste Zusammensetzung für eine hohe Energiedichte.
Um die Vorhersagen zu validieren, synthetisierten die Forscher Proben dieser Zusammensetzung und führten Lade-Entlade-Tests durch. Die Ergebnisse stimmten weitgehend mit den Vorhersagen überein, was die Genauigkeit des Modells unterstreicht. Diese Methodik könnte auf komplexere Materialsysteme ausgeweitet werden und die Entwicklung von Batterien der nächsten Generation beschleunigen.
Der Einsatz von maschinellem Lernen in der Materialwissenschaft ist ein wachsender Trend, der die Innovation in der gesamten Branche vorantreiben könnte. Die erfolgreiche Anwendung in der Batterieforschung könnte als Vorlage für andere Bereiche dienen und die Entwicklung neuer Materialien beschleunigen. Die Aussicht auf kostengünstigere und leistungsfähigere Batterien könnte nicht nur die Erzeugung erneuerbarer Energien und den Einsatz in Elektrofahrzeugen fördern, sondern auch die Unterhaltungselektronik revolutionieren.
Die Forscher hoffen, dass kommerziell nutzbare Natrium-Ionen-Batterien bald Realität werden. Der Fortschritt in der Batterietechnologie könnte die Kosten senken und die Leistung von Energiespeicherlösungen erheblich verbessern, was letztlich zu einer nachhaltigeren Zukunft beiträgt.
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