Das Jahrzehnt von 2025 bis 2035 wird für künstliche Intelligenz (KI) entscheidend sein, um die Batterietechnologie grundlegend zu verändern und ihre Forschungs- und Entwicklungsmethoden sowie Anwendungsszenarien zu transformieren. Der Einsatz von KI wird Innovationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Batterietechnologie vorantreiben – von der Materialentwicklung und dem Systemdesign bis hin zu Management und Wartung.
Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Trends in der KI-gestützten Batterietechnologieentwicklung des nächsten Jahrzehnts: KI transformiert die Batterieforschung und -entwicklung von einem erfahrungsbasierten Ansatz („Versuch und Irrtum“) hin zu einem datengesteuerten, automatisierten Design.
Von „Versuch und Irrtum“ zu „Design“: Traditionelle Batterieforschungs- und Entwicklungszyklen sind langwierig und stark von experimentellen Versuchen abhängig. Die Entwicklung der Batteriedesignautomatisierung (BDA), ähnlich der EDA-Software in der Chipindustrie, integriert physikalische Modelle verschiedener Skalen mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um eine automatisierte Forschungs- und Entwicklungsplattform zu schaffen – vom Materialdesign auf atomarer Ebene bis zur Leistungsprognose auf Systemebene. Dies kann den Forschungs- und Entwicklungszyklus von Batterien der nächsten Generation um mehrere Jahre verkürzen.
KI beschleunigt Materialinnovationen: Generative KII kann neuartige Batteriematerialien, die spezifische Leistungsziele (wie hohe Leitfähigkeit und hohe Stabilität) innerhalb eines riesigen chemischen Raums erfüllen, durch Reverse Engineering entwickeln. Die Uni-Electrolyte-Plattform nutzt beispielsweise generative KI, um neuartige Elektrolytmoleküle zu entwerfen und deren Synthesewege vorherzusagen. Das Team der Fudan-Universität konnte die Effizienz des Material-Screenings mithilfe von KI-Hochdurchsatz-Computing um das Hundertfache steigern.
Präzise Leistungssimulation und -vorhersage: Mithilfe von Algorithmen wie Physical Information Neural Networks (PINN) kann KIkomplexe multiphysikalische Probleme in Batterien präzise und effizient lösen und so genaue Vorhersagen zum Batteriezustand (SOH) ermöglichen. Dies ist ein wichtiges Werkzeug zur Optimierung des Batteriedesigns und zur Verlängerung der Batterielebensdauer.
Tiefe Integration entlang der gesamten Wertschöpfungskette: Die KI-gestützte Batterietechnologie wird die gesamte Wertschöpfungskette durchdringen – von der Laborforschung bis hin zu großtechnischen Anwendungen.
Intelligente Fertigung und Qualitätskontrolle: KI-gestützte Modelle können Produktionsprozessparameter automatisch abrufen und optimieren. Mithilfe digitaler Zwillinge, basierend auf physikalischen Modellen und Quantencomputing, lassen sich Materialgrenzflächenreaktionen im virtuellen Raum vorhersagen und ein Fehlererkennungssystem aufbauen. Dadurch werden die Produktionsausbeute signifikant gesteigert und die Kosten für experimentelle Versuche um mehr als 90 % reduziert.
Intelligentes Batteriemanagementsystem (BMS): Die Ausstattung von Batterien mit einem „digitalen Gehirn“ ist die direkteste Anwendung von KI. Beispielsweise kann das vom Dalian Institute of Chemical Physics der Chinesischen Akademie der Wissenschaften entwickelte „Digitale Batteriegehirn“ mithilfe von KI-Algorithmen tagesgenaue Fehlerwarnungen ausgeben und damit die minutengenaue Genauigkeit herkömmlicher Systeme deutlich übertreffen. Dies verbessert die Sicherheit sowie die Betriebs- und Wartungseffizienz von Energiespeicherkraftwerken erheblich.
Die nächste Generation von Batteriesystemen: Festkörperbatterien gelten als die ultimative Batterietechnologie der nächsten Generation. Ihre Industrialisierung steht jedoch vor zahlreichen Herausforderungen, wie beispielsweise der Grenzflächenimpedanz. Künstliche Intelligenz KI kann mithilfe von Hochleistungsrechnern und Wissensgraphen jahrzehntelang gesammelte Literatur und Patente schnell analysieren und so einen neuen Weg zur Bewältigung zentraler Herausforderungen wie Festkörper-Festkörper-Grenzflächen und der Stabilität von Sulfidelektrolyten eröffnen. Dies beschleunigt die Kommerzialisierung. Es wird erwartet, dass Festkörperbatterien 2027 in die Fahrzeugtestphase eintreten.
Zukünftige Anwendungen und neue Chancen: Die Kombination von KI und Batterietechnologie wird die Entwicklung einer Reihe zukunftsweisender Technologiebranchen anstoßen und vorantreiben.
Erschließung eines neuen Marktes im Wert von Hunderten von Milliarden: Aufgrund von Größenbeschränkungen und dem extremen Streben nach hoher Energiedichte werden KI-gestützte Endgeräte (wie z. B. elektrische Senkrechtstart- und -landeflugzeuge (eVTOL) und humanoide Roboter) zum Testfeld für die Kommerzialisierung von Festkörperbatterien. eVTOL benötigen Festkörperbatterien mit einer Energiedichte von ≥ 400 Wh/kg. Der Markt für kostengünstige Batterien für niedrige Höhenlagen wird bis 2030 voraussichtlich 150–200 Milliarden Yuan erreichen.
Die Energiegrundlage für die KI-Revolution schaffen: Rechenzentren, die Rechenleistung für KI bereitstellen, sind enorme Energiefresser. Großflächige Batteriespeichersysteme, insbesondere Langzeitspeicherlösungen mit Nicht-Lithium-Technologien (wie Zinkbatterien), können als zuverlässige Energiepuffer für Rechenzentren dienen und ihnen helfen, die lange Wartezeit auf Netzausbauten zu überspringen und Jahre früher in Betrieb zu gehen. Diese Unternehmen positionieren sich als Schlüsselanbieter zur Lösung der Energieengpässe im KI-Bereich.
Die intelligente Weiterentwicklung von Energiespeichersystemen vorantreiben: Zukünftige Energiespeichersysteme werden sich um Kerntechnologien wie Zellen mit hoher Kapazität, Flüssigkeitskühlung und KI-gestütztes intelligentes Management entwickeln. KI wird die Betriebsstrategien von Energiespeichersystemen optimieren und die breite Anwendung netzbildender Steuerungstechnologien fördern, wodurch die Netzstabilität und -sicherheit erhöht werden.
Herausforderungen und wichtige Erkenntnisse: Mit Blick auf die Zukunft bestehen Chancen und Herausforderungen nebeneinander. Datenqualität, die Genauigkeit der modellübergreifenden Fusion und die Robustheit KI-spezifischer Algorithmen bleiben wissenschaftliche Herausforderungen, die kontinuierliche Forschung und Entwicklung erfordern. Sicher ist jedoch, dass die tiefgreifende Integration von KI und Batterietechnologie unumkehrbar ist. Sie zwingt die globale Batterieindustrie dazu, sich von „Fertigungsvorteilen“ hin zu „Forschungs- und Entwicklungsvorteilen“ zu verlagern, was die zukünftige Wettbewerbslandschaft der Energietechnologien grundlegend verändern wird.
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