Prof. Weihan Li . © Peter Winandy
Innovative Batterieforschung an der RWTH Aachen
Juniorprofessor Weihan Li revolutioniert an der RWTH Aachen die Batterieforschung, indem er KI‑gestützte Testverfahren entwickelt, die bereits in der Produktionsphase präzise Aussagen über die zukünftige Leistungsfähigkeit und Lebensdauer von Batteriezellen ermöglichen.
Mithilfe modernster Technologien wie digitalen Zwillingen, datenbasierten Modellen und automatisierten Diagnoseverfahren transformiert sein Ansatz das traditionelle Batteriemanagement in ein proaktives System, weg von reinen Beobachtungen hin zu vorausschauenden Strategien.
Verkürzte Entwicklungsprozesse und nachhaltige Innovation
Im Kern seiner Forschung steht das Ziel, Entwicklungszyklen signifikant zu verkürzen, Produktionskosten zu senken und gleichzeitig die Nachhaltigkeit über den kompletten Batterielebenszyklus zu steigern. Prof. Li bringt es dabei auf den Punkt:
„Letztlich geht es darum, eine gute, günstige Batterie schneller zu entwickeln und die Nachhaltigkeit des Batterielebenszyklus zu erhöhen.“
Die Symbiose von Künstlicher Intelligenz und Elektrochemie
Schon früh erkannte Li, dass die Kombination aus Künstlicher Intelligenz und Elektrochemie der Schlüssel zur Zukunft der Batterieindustrie ist. Dieses Verständnis treibt ihn an, innovative Lösungen voranzutreiben:
„Mir wurde klar: Das ist die Zukunft. Seitdem arbeite ich daran, KI und Elektrochemie zu verbinden.“
RWTH Aachen als Innovationsmotor
Für Prof. Li ist die RWTH Aachen mehr als nur ein Forschungsstandort. Sie bietet ein inspirierendes Umfeld, das junge Talente durch starke Netzwerke und einen ausgeprägten Innovationsgeist fördert. Der enge Austausch mit der Industrie untermauert den Bedarf an modernen Batterielösungen und sichert gleichzeitig einen bedeutenden Anteil an Fördermitteln.
Datenbasierte Modellierung als Schlüsselkomponente
Die umfangreiche Datenbasis der RWTH-Infrastruktur ist ein zentraler Pfeiler in der präzisen KI-Modellierung. Diese essenzielle Ressource sichert nicht nur den Erfolg der Forschung, sondern bildet auch den Grundstein für hochentwickelte Analyseverfahren:
„Diese Datenbasis ist für unsere Modellierung mit KI essenziell.“
Proaktives Batteriemanagement
Abschließend zielt Li’s Ansatz darauf ab, nicht nur den Alterungsprozess von Batteriezellen zu beobachten, sondern aktiv einzugreifen, lange bevor die Zellen ihre maximale Leistungsgrenze erreichen. Damit steht fest:
„Wir wollen nicht nur wissen, wie Batterien altern. Wir wollen eingreifen können – bevor sie überhaupt altern.“
Die fortschrittlichen, KI-gestützten Methoden von Prof. Li an der RWTH Aachen ermöglichen schnellere, kostengünstige und nachhaltige Batterielösungen. Diese bahnbrechende Studie legt einen neuen Maßstab für die Entwicklung von Batterien fest und untermauert Europas Führungsposition im Hinblick auf den Energiewandel.
Quelle: Mit KI zur besseren Batterie | RWTH Aachen University
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