MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Verwendung Künstlicher Intelligenz im Bereich des Elektrolytdesigns und der Schnittstellenmechanismen von Batterien öffnet neue Wege für effizientere, sicherere und langlebigere Batteriesysteme.
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Eine kürzlich im National Science Open Magazin veröffentlichte Rezension von Professor Jiao Shuhong der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas und Professor Cheng Tao von der Universität Suzhou beleuchtet die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Erforschung von Batterieschnittstellen. Die Studie betont den kritischen Einfluss der Elektrolytchemie und der Elektrodenoberfläche auf die Leistung und Sicherheit von Lithiumbatterien und hebt die Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning-Modellen in diesem Forschungsbereich hervor.
Zu Beginn werden die in der Batterieforschung verwendeten KI-Methoden und -Modelle vorgestellt. Es wird ein Überblick über die aktuellen Anwendungen von KI im Elektrolytdesign, in den Mechanismen der Schnittstellenbildung und Charakterisierung, im Wachstum und in der Hemmung von Lithiumdendriten sowie in der Vorhersage von Batterieleistung und Lebensdauer gegeben.
Angesichts der Grenzen traditioneller experimenteller Techniken schlägt die Rezension vor, durch die Kombination von Experimenten und Simulationen ein tieferes Verständnis für den Bildungsprozess und die Eigenschaften der Batterieschnittstelle auf molekularer Ebene zu erlangen. KI kann auch dazu verwendet werden, wichtige Deskriptoren aus großen Datenmengen zu extrahieren und neue Einblicke für die Entwicklung effizienterer, sichererer und langlebigerer Batteriesysteme zu bieten.
KI- oder Machine Learning-Modelle besitzen ein großes Potenzial als leistungsstarke Werkzeuge in der zukünftigen Batterieforschung. Diese Rezension unterstreicht weiterhin die Bedeutung der Entwicklung dieser Technologie innerhalb der Batteriewissenschaftsgemeinschaft.
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