Forscher entdecken 63.000 neue Materialien für Festkörperbatterien mit künstlicher Intelligenz
Forscher der Cornell University haben mit dem KI-System IonNet die Suche nach festen Elektrolyten für Batterien drastisch beschleunigt, indem sie aus über 5 Millionen Verbindungen 63.000 potenzielle Kandidaten identifizierten und durch Simulationen 13 davon als schnelle Ionenleiter bestätigten. Zudem gelang es einem gemeinsamen Team der Cornell University und der University of Puerto Rico in Río Piedras, die Spannungsgrenze 0,06 auf 0,7 Volt zu erhöhen und wasserbasierte Batterien mit einer Betriebsspannung zwischen 2,2 und 2,5 Volt zu realisieren.

Kurzfassung
Warum das wichtig ist
- Forscher der Cornell University haben mit dem KI-System IonNet die Suche nach festen Elektrolyten für Batterien drastisch beschleunigt, indem sie aus über 5 Millionen Verbindungen 63.000 potenzielle Kandidaten identifizierten und durch Simulationen 13 davon als schnelle Ionenleiter bestätigten.
- Zudem gelang es einem gemeinsamen Team der Cornell University und der University of Puerto Rico in Río Piedras, die Spannungsgrenze 0,06 auf 0,7 Volt zu erhöhen und wasserbasierte Batterien mit einer Betriebsspannung zwischen 2,2 und 2,5 Volt zu realisieren.
- Forscher der Cornell University haben ein KI-System namens IonNet entwickelt, um die Entwicklung der Festkörperbatterietechnologie zu beschleunigen.
SvyTech-Check
Redaktionelle Einordnung
Kernpunkt
Zudem gelang es einem gemeinsamen Team der Cornell University und der University of Puerto Rico in Río Piedras, die Spannungsgrenze 0,06 auf 0,7 Volt zu erhöhen und wasserbasierte Batterien mit einer...
Warum relevant
Die Identifizierung ähigen Materialien, die die in herkömmlichen Lithium-Ionen-Akkus verwendeten brennbaren flüssigen Elektrolyte ersetzen sollen, galt als eines der größten Hindernisse in der...
Einordnung
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Die Identifizierung ähigen Materialien, die die in herkömmlichen Lithium-Ionen-Akkus verwendeten brennbaren flüssigen Elektrolyte ersetzen sollen, galt als eines der größten Hindernisse in der Energiespeichersbranche.
IonNet ist in der Lage, die Beweglichkeit lediglich durch die Analyse der chemischen Zusammensetzung vorherzusagen, ohne dass Daten zur Kristallstruktur erforderlich sind. KI-gestützte Suche und Simulationstests In einer ersten Phase untersuchten die Forscher etwa 4.500 stabile Verbindungen und identifizierten dabei 87 potenzielle schnelle Ionenleiter.
Erweiterte die Suchumfrage auf 5 Millionen verschiedene substituierte chemische Verbindungen, bestimmte das System 63.000 Materialien, die als Kandidaten für feste Elektrolyte in Frage kommen.
Um die Vorhersagegenauigkeit zu testen, wurden
Um die Vorhersagegenauigkeit zu testen, wurden physikalische Simulationen an 20 ausgewählten Kandidaten durchgeführt, wobei bestätigt werden konnte, dass 13 davon schnelle Ionenleiter sind.
Quellenprofil
Quelle und redaktionelle Angaben
- Quelle
- interestingengineering.com
- Canonical
- https://svytech.de/artikel/forscher-entdecken-63000-neue-materialien-fur-festkorperbatterien-mit-kunstlicher-intellig
- Quell-URL
- https://interestingengineering.com/energy/cornell-63000-materials-solid-state-batteries
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