VERENA

VERbesserte Elektrokatalysatorschichten mit Neuronalen NetzwerkAnwendungen

Zur Herstellung von ”grünem” Wasserstoff, der aus einer nachhaltigen, CO2 neutralen Produktion stammt, müssen zusätzliche Kapazitäten für die Wasserelektrolyse großflächig installiert werden, um Klimaziele wie die Klimaneutralität 2050 zu erreichen. Um die Standzeiten der Katalysatoren zu verbessern, ist ein dezidiertes Verständnis der Materialien, ihrer katalytischen Aktivität und ihrer Oberflächen notwendig. Da die Charakterisierung von aktiven Oberflächen schwierig ist, werden im Rahmen von VERENA verschiedene Methoden kombiniert. Diese Kombination wird durch Theorie und Bildauswertung unter der Verwendung von maschinellem Lernen unterstützt. Hierdurch werden digitale Werkzeuge entwickelt, die es ermöglichen, die Effizienz und Aussagekraft spektroskopischer und mikroskopischer Verfahren zu steigern, korrelative Auswertungen unterschiedlicher Verfahren vorzunehmen und die Aussagefähigkeit der Ergebnisse zu untermauern.