In einem neuartigen Ansatz haben Forscher der Universität Bayreuth und der Hong Kong University of Science and Technology erstmals ein sogenanntes Multiagentensystem im Batteriedesign eingesetzt. Mit diesem KI-basierten Tool lassen sich Vorschläge für neue Materialien für Batterien deutlich schneller generieren, was das Design von langlebigen und nachhaltigen Next-Generation-Batterien vorantreibt.
Der Elektrolyt einer Batterie, der zwischen den Elektroden Ionen transportiert und so für den Stromfluss sorgt, ist ausschlaggebend für die Lebensdauer, Sicherheit und Gesamtperformance von Batterien. Damit ist die Entdeckung neuer Elektrolytmaterialien ein treibender Faktor, um die globale Energiewende voranzubringen. Die Identifizierung geeigneter Elektrolyte setzt allerdings lange Forschungsarbeit voraus, in der vielversprechende Materialzusammensetzungen zunächst gefunden und anschließend experimentell getestet werden müssen – ein Prozess, der oft Wochen oder Monate erfordert. Mit einem KI-basierten Ansatz haben Forscher um Prof. Dr. Francesco Ciucci vom Lehrstuhl für Elektrodendesign elektrochemischer Energiespeicher am Bayerischen Zentrum für Batterietechnik (BayBatt) der Universität Bayreuth den ersten Schritt zur Beschleunigung dieses Prozesses gemacht.
Wegweisender Ansatz zur Nutzung KI-gesteuerter Kreativität
Hierfür haben die Bayreuther Forscher in Zusammenarbeit mit der Hong Kong University of Science ein sogenanntes Multiagentensystem entwickelt, das auf Large-Language-Models (LLMs) wie ChatGPT beruht und aus zwei spezialisierten Einheiten (Software-Agenten) besteht, welche kollektiv ein Problem oder eine Fragestellung lösen. Ein Agent hat dabei einen breiten Überblick über die vorliegende Literatur zur Forschungsfrage, der andere hat Zugriff auf fundiertes, detailliertes Fachwissen. Wenn Menschen recherchieren, aussieben und abwägen, dann dauert es Wochen und Monate bis ein geeignetes Material identifiziert ist. Die KI macht das in nur wenigen Stunden. Mit diesem Multiagentensystem hat das Team einen wegweisenden Ansatz zur Nutzung KI-gesteuerter Kreativität zur Beschleunigung der Materialentdeckung geschaffen.
Herausragende Haltbarkeit
In einem entscheidenden weiteren Schritt hat das Team seine Forschung von der Theorie in die Praxis überführt: Das Multiagentensystem schlug mehrere neuartige kostengünstige und umweltfreundliche Elektrolytkomponenten für Zinkbatterien vor. Einer der Elektrolyten zeigte in der experimentellen Testung eine herausragende Leistung, die mit den fortschrittlichsten Batteriesystemen dieser Elektrolytklasse konkurrieren kann. Das neue Design bewies seine herausragende Haltbarkeit durch mehr als 4.000 Lade- und Entladezyklen. Außerdem stellte es einen neuen Schnelllade-Rekord in seiner Elektrolytklasse auf und bot im Vergleich zu ähnlichen Elektrolyten eine um fast 20 % höhere Kapazität bei Schnellladegeschwindigkeiten.
Das KI-Netzwerk kann als leistungsstarkes Werkzeug zur Ergänzung menschlicher wissenschaftlicher Expertise genutzt werden. Verknüpft mit der Validierung durch Laborexperimente und dem kritischen Urteilsvermögen der Forschenden können die vielversprechenden KI-Vorschläge zu schnelleren Lösungen für globale Herausforderungen führen.
