Descripción del proyecto
Mejor comprensión del desarrollo, el funcionamiento y la segunda vida de las baterías
Para alcanzar los ambiciosos objetivos de reducción de emisiones de carbono y otros gases de la Unión Europea, es necesario adoptar soluciones eficientes y sostenibles, además de innovar. La industria de las baterías se considera un factor clave de una economía hipocarbónica. En este contexto, el equipo del proyecto Predictive Battery Analytics, financiado por el Consejo Europeo de Innovación, pretende alinear la industria de las baterías con dichos objetivos ecológicos. Para ello, ofrecerá una transparencia que actualmente no existe pero que es crucial a lo largo de las fases de desarrollo, producción y reutilización de las baterías de iones de litio mediante el uso de un novedoso «software» basado en la tecnología de gemelos digitales, la inteligencia artificial y el conocimiento sobre baterías. Los resultados del proyecto permitirán reducir considerablemente las emisiones de CO2.
Objetivo
Our solution solves the major cost and safety problems posed by batteries. TWAICEs predictive battery analytics platform can be implemented at all stages of the battery value chain, optimizing processes such as development, operation and re-use (second life). There is a substantial lack of transparency in Li-ion batteries, a problem which can lead to overly high development and operation costs and pose safety risks. Our software addresses this problem by empowering customers to better understand their batteries. They can obtain precise diagnoses and prognoses on battery health and remaining lifetimes, using this information to inform their strategic operational decisions. Underpinned by digital twin technology, we combine battery knowledge with artificial intelligence and machine learning to solve the specific customer needs mainly in the energy and mobility sector. Wherever it is applied, our solution will make significant contributions to reducing CO2 and ensuring a greener future.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informaciónsoftware
- ciencias naturalesciencias biológicasecologíaecosistemas
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Tema(s)
Convocatoria de propuestas
HORIZON-EIC-2022-ACCELERATOR-01
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaRégimen de financiación
HORIZON-EIC-ACC-BF - HORIZON EIC Accelerator Blended FinanceCoordinador
80807 Munchen
Alemania
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.