Künstliche Materialintelligenz

Unsere Abteilung konzentriert sich auf Daten und ML-Modelle um die Materialien-Zu-Geräte Integration zu beschleunigen, insbesonders für PEMFC und PEWE. Die Kernbereiche sind:

• Datenextraktion- und management: umfasst die Extraktion, Sammlung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen, unterstützt durch intern entwickelte Ontologien und Materiallinguistiken sowie DL-basierten Datenanreicherungen
• KI/ML-Modelle, die derzeit für das inverse Design von neuen Elektrokatalysatoren und ionischen Medien in PEMWE- und Redox-Flow-Batterien eingesetzt werden
• Vollständig automatisierte Bildanalyse
• Beschleunigte Simulationen
• ML wird verwendet, um Vorhersagemodelle zu trainieren, die Materialeigenschaften mit Charakterisierungs- und Leistungsdaten zu verbinden
• Wir haben Cloud-Anwendungen entwickelt, die den Nutzern Zugriff auf Daten und vortrainierten ML-Modelle gewähren, die nach den Vorgaben des Benutzers ausgeführt werden können, sowie leistungsstarke eingebettete Visualisisierungsfunktionen bieten