Nachricht des Direktors
Unsere Forschung am IET-3 kombiniert theoretische Physik, Computersimulationen und physikalische Modellierung, um zu untersuchen, wie Energiematerialien entstehen, funktionieren, altern und versagen. Unser Ziel: die Energiewende beschleunigen. Um diese Agenda voranzutreiben, setzen wir Theorie und computergestützte Modellierung ein, um Lücken im Verständnis struktureller und mechanistischer Materialphänomene zu schließen, physikalische Beziehungen zwischen Struktur und Eigenschaften komplexer multifunktionaler Medien zu entdecken oder zu entwickeln,
multiparametrische und skalenübergreifende Korrelationen zwischen Materialeigenschaften und Leistungs- oder Lebensdauerkennzahlen zu entschlüsseln und eine modellbasierte Diagnose und Optimierung elektrochemischer Geräte zu ermöglichen. Darüber hinaus verknüpfen wir Modellierung und Datenanalyse mit Methoden der künstlichen Intelligenz, um den Materialworkflow von der Entdeckung bis zur Integration zu beschleunigen und moderne Laborkonzepte voranzutreiben. Bitte nehmen Sie Kontakt auf, um mehr über unsere laufende Forschung und unsere Zukunftspläne zu erfahren.
Direktor: Prof. Dr. rer. nat. Michael Eikerling
Forschungsabteilungen
Computergestützte Materialmodellierung (CMM)
Die Abteilung Computergestützte Materialmodellierung konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung von atomistischen Simulationen auf der Basis quantenmechanischer und Kraftfeld-basierter Methoden.
Theorie von elektrochemischen Grenzschichten und Materialien (TIM)
Die Theorie-Abteilung befasst sich mit der Entwicklung mathematisch-physikalische Formalismen zur Beschreibung von Materialpänomenen auf allen Längenskalen. Modelle werden formuliert und mit Ansätzen, der grundlegenden physikalischen Disziplinen gelöst.
Künstliche Materialintelligenz (AMI)
Beschleunigung der Erforschung, Entwicklung und Intergration neuer elektrochemischer Energiematerialien durch Extraktion von Erkentnissen aus umfassenden Datensätzen und Nutzung fortschrittlicher KI-gestützter Modelle.
Physikalische Modellierung und Diagnostik (PMD)
Um neuartige Energietechnologien zu ermöglichen, entwickeln wir eine grundlegendes Verständnis elektrochemischer Materialien, Komponenten und Apparate sowie Methoden für deren Entwicklung, Optimierung und Charakterisierung.
Helmholtz Young Investigator Group
Wir entwickeln semiklassische Modelle für elektrokatalytische Grenzflächen, um physikalisch-chemische Phänomene zu untersuchen, die mit ab initio oder klassischen Ansätzen nicht zugänglich sind.
MATERIALIEN UND TECHNOLOGIEN FÜR DIE ENERGIEWENDE
Der Übergang zu nachhaltigen und hocheffizienten Technologien der Energieumwandlung und -speicherung, wie z.B. Brennstoffzellen, Elektrolysezellen (für Wasser oder CO2) und Batterien, ist von höchster Priorität für die globale Gemeinschaft. Die erfolgreiche Gestaltung dieses Übergangs hängt von funktionsoptimierten, umweltverträglichen und finanziell tragbaren Materialien ab. Mit der Fokussierung auf Theorie und computergestützte Modellierung von Energiematerialien leistet das IET-3 essentielle Beiträge zum Grundlagenverständnis elektrochemischer Phänomene, zur Entwicklung und Charakterisierung maßgeschneiderter Materiallösungen, und zur Erprobung und Optimierung zukunftsfähiger Energietechnologien. Um diese Ziele zu erreichen, kommt ein breitgefächertes Methodenspektrum zum Einsatz, welches sich von quantenmechanischen Simulationen hin zu physikalisch-mathematischen Kontinuumsansätzen erstreckt. Dadurch können wir Struktur und Ladungstransfer an Grenzschichten und Transportprozesse in Multiphasen-Kompositmaterialien mit größtmöglicher räumlicher und zeitlicher Auflösung beschreiben, lokale Reaktionsbedingungen und -mechanismen aufdecken und Relationen zu effektiven Eigenschaften und zur Performanz auf Zell- und Bauteilebene herstellen. Unser Forschungsprogramm bietet vielseitige Schnittstellen für die Modellevaluierung durch Vergleich mit Experimenten, den Wissenstransfer zu Materialdesign und -entwicklung, und die Erprobung und Analyse innovativer Materialien, Komponenten und Zellen unter realen Betriebsbedingungen. Komplementär entwickeln wir eine Plattform für Materialdesign unter Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz.
