Zehnmal schnellere Entwicklungsprozesse Roboter für die Batterieforschung

Die Entwicklung dringend benötigter neuer Energiespeicher soll beschleunigt werden. Dafür setzen Empa-Forscher einen Batterieroboter ein. Das Projekt gehört zur europäischen Forschungsinitiative Battery2030+ und ist Teil der «Open Research Data»-Initiative des ETH-Rats, die die Digitalisierung vorantreibt.

Die Welt braucht dringend neuartige Energiespeicher. Komplett neue Konzepte für Batterien zu entwickeln und deren Potenzial zu erkunden, ist zurzeit allerdings ein langwieriger Prozess, wie Corsin Battaglia, Leiter des «Materials for Energy Conversion»-Labors der Empa in Dübendorf und Professor an der ETH Zürich, betont «Unser Ziel ist es, diesen Prozess zu beschleunigen», so Battaglia. Diese Beschleunigung manifestiert sich derzeit in Form der Roboterplattform «Aurora», die vollautomatisiert und künftig auch autonom Materialauswahl, Montage und Analyse von Batteriezellen im Labor übernehmen soll. Als Teil der europäischen «Materials Acceleration Platform», die innerhalb des europäischen «Battery2030+»-Projektes «BIG-MAP» aufgebaut wird, sollen die derzeitigen Entwicklungsprozesse rund zehnmal schneller ablaufen.

Roboter wiegt, dosiert und baut Zellkomponenten zusammen

Für eine international wettbewerbsfähige Batterieforschung und -entwicklung werden nun zeitaufwändige und fehleranfällige Arbeitsschritte im Innovationsprozess mittels «Aurora» automatisiert. Die Roboterplattform wird derzeit in den Empa-Labors gemeinsam mit der Firma Chemspeed Technologies AG weiterentwickelt. Momentan implementiert Empa-Forscher Enea Svaluto-Ferro die Arbeitsschritte und «trainiert» Aurora. «Während der Roboter die einzelnen Zellkomponenten in konstanter Präzision wiegt, dosiert und zusammenbaut, Ladezyklen exakt initiiert und abschliesst oder andere repetitive Schritte vollführt, können Forschende aufgrund der generierte Daten den Innovationsprozess weiter vorantreiben», sagt Svaluto-Ferro.

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Künftig soll «Aurora» darüber hinaus aber auch lernen, autonom zu arbeiten. Mittels maschinellem Lernen könnte die «Aurora» KI so mathematische Modelle erstellen und entscheiden, welche Experimente in einem nächsten Schritt ausgeführt werden sollen und welche Materialien und Komponenten besonders vielversprechende Kandidaten für die gewünschte Batterieanwendung darstellen. Denn weltweit läuft derzeit die Suche nach neuen Batteriematerialien, die kostengünstig und gut verfügbar sind und keine technischen Nachteile mit sich bringen.

Einsatz auch für andere Batterien möglich

Da die Plattform unabhängig von Materialien, Batterie-Chemie und -Generation nutzbar ist, könnten mit ihr also nicht nur Lithium-Ionen-Batterien erforscht werden, sondern künftig auch alternative Natrium-Ionen-Batterien oder Batterien mit Selbstheilungsmechanismus getestet werden, so Svaluto-Ferro.«Mit der Chemie-agnostischen «Aurora» können wir zudem Prototypen aus unseren Labors, wie etwa Salzwasser-Batterien oder Feststoffbatterien, effizienter und schneller zur Marktfähigkeit bringen», sagt Laborleiter Battaglia.

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«Aurora» ist dabei nicht allein. Die Roboterplattform ist eingebettet in die «Open Research Data»-Initiative des ETH-Rats, die zum Ziel hat, die Digitalisierung in der Forschung voranzutreiben und Daten der wissenschaftlichen Gemeinschaft frei zur Verfügung zu stellen. Genutzt wird dabei unter anderem «AiiDA», ein «Open Source Workflow Management»-System, das im Rahmen des Nationalen Forschungsschwerpunktes Marvel entwickelt wurde. Für die Kommunikation zwischen der «Aurora» KI und der «AiiDA»-Plattform entwickeln Empa-Forschende derzeit in Zusammenarbeit mit Forschenden an der EPFL und am PSI die passende Software. Damit ist «Aurora» die erste Roboter-Plattform, die an das bestehende «AiiDA»-System angekoppelt wird. Daten werden schliesslich an das Daten-Management-System openBIS übergeben, dass an der ETH Zürich entwickelt wird.

Für die Batterieforschung bedeutet dies, dass die verschiedenen Prozessschritte, die die vielen Batteriezellen durchlaufen, effizient überwacht und ausgewertet werden und Daten jederzeit zu ihrem Ursprung zurückverfolgt werden können. «Das beschleunigt Innovationsprozesse enorm und stellt der «Industrie 4.0» eine umfassende Digitalisierungsstrategie im Bereich Forschung und Entwicklung zur Seite», so Empa-Forscher Corsin Battaglia.

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