Projektbeschreibung
Die Zukunft der Batterieinnovation voranbringen
Das langsame Tempo der Batterieinnovation hat die Bemühungen um eine Verringerung der weltweiten CO2-Emissionen behindert, insbesondere im Verkehrs-, Energie- und Industriesektor. Herkömmliche Forschungsmethoden, die auf Versuch und Irrtum beruhen, führen meistens zu langen Entwicklungszyklen, die oft ein Jahrzehnt dauern, um neue Werkstoffe zu optimieren. Diese Abhängigkeit von sequentiellen Prozessen behindert rasche Fortschritte bei der Entwicklung effizienterer und nachhaltigerer Batterien. Um Veränderungen zu beschleunigen, ist ein effizienterer Ansatz für die Batterieentwicklung dringend erforderlich. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts FULL-MAP wird eine Plattform zur Beschleunigung fortgeschrittener Werkstoffe geschaffen. Durch Automatisierung, KI-gestützte Modellierung und Hochdurchsatztests wird eine schnellere und intelligentere Entdeckung von Werkstoffen und Grenzflächen der nächsten Generation unterstützt und damit die nachhaltige Batterietechnologie erheblich vorangebracht.
Ziel
Battery technology emerges as a key solution for cutting carbon dioxide emissions across transportation, energy, and industrial sectors. Nonetheless, traditional research methods for developing new battery materials have typically depended on an Edisonian approach, characterised by trial and error, where each phase in the discovery value chain is sequentially reliant on the successful execution of preceding steps. Development and optimization of novel batteries is a process that spanned around a decade. To face this challenge, it is necessary to accelerate the discovery and optimization of next-generation batteries through the development of materials and interface acceleration platforms. The FULL-MAP project aims to revolutionize battery innovation by developing a materials acceleration platform that amplifies human capabilities and expedites the discovery of new materials and interfaces. This pivotal initiative focuses on automating laboratory operations and conducting fast, high-throughput experiments. It integrates AI and machine learning-accelerated multi-scale and multi-physics modeling, supporting intelligent decision-making. FULL-MAP's comprehensive, modular approach encompasses the inverse design of materials, autonomous orchestrated production via both traditional and novel synthesis routes, and extensive high-throughput characterization methods. These methods span ex-situ, in-situ, operando, on-line, and post-mortem analyses at various levels, from material to cell assembly and testing. It simulates the entire battery development process, from material design to battery testing, considering environmental and economic factors. By integrating computational and experimental methods with AI, Big Data, Autonomous Synthesis, and High-Throughput Testing, FULL-MAP aims to fast-track the development and deployment of next-generation materials and batteries, significantly advancing sustainable battery technology.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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