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Game Changer der Batterieforschung: Forschungsdaten und KI - Prof. Helge Stein

Shownotes

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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Kommentare (1)

Dr. Veit Lauterberg

Interessanter Ansatz. Ich sehe allerdings das Problem, einen Anreiz zu schaffen, die teuer gewonnen Daten öffentlich zu machen ohne Mitbewerbern einseitig einen Informationsvorteil zu verschaffen. Das kann meines Erachtens nach nur in einem abgeschlossenen Club mit einer Strategie "Tit for Tat" funktionieren. Viele Forschungsprojekte werden von der Industrie initiiert und bezahlt und die Hochschulen sind da in ihrem Entscheidungsspielraum sehr engeschränkt, was die Verwertung aller Daten, insbesondere was die Versuche mit negativen Ergebnissen angeht. Gerade diese bieten einen besonderen Nutzen für eine KI-basierte Auswertung. Ein weiteres Problem ist die Bewertung der Qualität und Validität der Daten. Diese Prüfung kostet zusätzlich, ist aber notwendig, um eine Flut von verfälschten Daten auszuschließen. Vielleicht könnten diese Fragen in einer Fortsetzung besprochen werden.

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