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Energiespeicher: Materialinnovationen - Jun.-Prof. Helge S. Stein

  • Maßgeschneiderte Materialinnovationen für E-Mobilität und Energiespeicher werden dringend benötigt. Um die Entdeckung und Entwicklung neuer Energiespeicher erheblich zu beschleunigen, nutzt der Elektrochemiker Roboter und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) sowie Datenmanagement, um Studierenden und Maschinen Chemie beizubringen.

Energiespeicher: Materialinnovationen

Beschleunigte Chemie für Energiespeicher
Jun.-Prof. Helge S. Stein, Foto: Daniel Messling, KIT Daniel Messling / KIT
Jun.-Prof. Helge S. Stein, IPC

Stein, der an der KIT-Fakultät für Chemie und Biowissenschaften am Institut für Physikalische Chemie lehrt, leitet am Helmholtz-Institut Ulm (HIU) die Arbeitsgruppe Angewandte Elektrochemie. Gemeinsam mit seinem interdisziplinären Team erkundet er den „nahezu unendlichen Materialraum“ für nachhaltige Energiespeicher wesentlich schneller, als es mit herkömmlichen Methoden möglich wäre. Um die ideale Kombination von Materialien und Prozessen zu finden, nutzt der Wissenschaftler autonom agierende Synthese- und Charakterisierungsroboter, deren Messungen mit KI-Methoden ausgewertet werden. Die Automatisierung und die Integration unterschiedlicher Geräte und Maschinen, die sich über das Datenmanagement miteinander verständigen, beschleunigen die Prozesse entscheidend. Die Anlage ermögliche bis zu 1.000 Experimente am Tag, während ein Mensch eines bis fünf pro Tag schaffe, so Stein. Er vergleicht das Verfahren mit der Suche nach einer Nadel im Heuhaufen: „Durch den Einsatz von maschinellem Lernen entsteht eine Art chemische Landkarte dieses Heuhaufens; unsere Methoden helfen dabei, nicht nur die Nadel schneller zu finden, sondern auch die Beschaffenheit des Heuhaufens im Ganzen besser zu beschreiben“. Die Forschenden finden so nicht nur vielversprechende Materialien – sie entdecken auch bisher unbekannte Eigenschafts-Wirkungs-Beziehungen, welche für die Grundlagenforschung interessant sind.

Die Forschung des Physikers ist eingebunden in das EU-Projekt BIG-MAP (Battery Interface Genome - Materials Acceleration Platform), einem der größten Teilprojekte innerhalb der europäischen Forschungsinitiative (ehemals Flagship) BATTERY2030+, sowie in den Exzellenzcluster POLiS (Post Lithium Storage) zur Entwicklung nachhaltiger, sicherer und leistungsstarker Energiespeichersysteme.

Stein ist einer der wenigen Experten, die maschinelles Lernen und Datenmanagement für die autonome experimentelle Materialwissenschaft nutzen. Seine Dissertation am Institut für Materialwissenschaften der Ruhr-Universität Bochum beschäftigte sich mit der Hochdurchsatzcharakterisierung von Photokathoden zur nachhaltigen Wasserstofferzeugung mittels Sonnenlicht. Nach der Promotion forschte der Physiker und Doktoringenieur am Caltech (California Institute of Technology), wo er große Datensätze über Katalysatoren für die künstliche Photosynthese analysierte. Im Sommer 2020 folgte er dem Ruf des KIT als Junior-Professor mit Tenure Track. „Es geht darum, den Innovationszyklus von der Entdeckung eines Materials bis zu seiner möglichen Kommerzialisierung von 40 auf vier Jahre zu verkürzen, denn wir haben keine 40 Jahre, der Klimawandel findet jetzt statt“, betont der Experte.

afr


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Fotonachweis:
Foto Roboter: Daniel Messling, KIT
Foto Jun.-Prof. Helge S. Stein: Daniel Messling, KIT