Analyse von Batteriezellen mithilfe von künstlicher Intelligenz
Wie künstliche Intelligenz Muster und Zusammenhänge bei Batterien erkennt
Als Folgeprojekt des 2018 gestarteten Forschungsvorhabens Big Data Analytics & Artificial Intelligence Research Center (FIT4BA) analysiert Battery Cell Tester and Data Analytics (BattCell) Eigenschaften von Batteriezellen basierend auf den im Vorprojekt gewonnenen Erkenntnissen. Fördergeber ist die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).
Zur Bestimmung der Eigenschaften von Batteriezellen wird eine Analyse zur Verwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) durchgeführt. Der Forschungsansatz zielt darauf ab, Ähnlichkeiten oder Unterschiede aus Tests einer großen Anzahl von Zellen (bis zu 1.000) zu erfassen und daraus entsprechende Muster beziehungsweise Zusammenhänge zu erkennen.
Um die entsprechenden Methoden zumindest an einer gewissen Anzahl an Zellen zu erproben, wird ein Zelltester-System für die Analyse kleiner Zellen entwickelt. Das System soll dabei aus zwölf Kanälen bestehen, die an ein Echtzeitrechensystem, eine sogenannte Hochleistungs-Rapid-Prototyping-Plattform, angeschlossen sind.
Da die Qualität der Messsignale wie Strom, Spannung und Leistung von besonderer Bedeutung ist, werden diesbezügliche Auswertemethoden ebenfalls mit mithilfe künstlicher Intelligenz analysiert. Ein Schwerpunkt soll dabei auf Verfahren der Messfehlerkorrekturen sowie Data Fusion gelegt werden.
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