ATLAS.LIB – KI-gestützte Hochdurchsatzforschung für die nächste Generation von Lithium-Ionen-Batterien
Neues deutsch-kanadisches Verbundprojekt nutzt automatisierte Labore und maschinelles Lernen, um Elektrolyt- und Elektrodenmaterialien effizienter zu entwickeln und die Leistungsfähigkeit von Elektrofahrzeugbatterien zu steigern.
24. November 2025 – Mit dem Start des Projekts ATLAS.LIB („Accelerated Technologies for the Development of Lithium-Ion Batteries through Synergistic Electrolyte-Electrode Integration“) beginnt am Helmholtz-Institut Münster (HI MS) des Forschungszentrums Jülich gemeinsam mit internationalen Partnern eine neue Phase datengetriebener Batterieforschung. Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) und dem DLR Projektträger im Rahmen einer deutsch-kanadischen Förderinitiative unter Beteiligung von Wissenschaft und Wirtschaft zum Thema Batterie- und Batteriematerialforschung unterstützt. Die Projektlaufzeit beträgt drei Jahre – von August 2025 bis Juli 2028 – mit einem Fördervolumen von 650.000 Euro.
Optimierte Grenzflächen für leistungsstarke Lithium-Ionen-Batterien
ATLAS.LIB hat sich zum Ziel gesetzt, die Leistungsfähigkeit und Lebensdauer von Lithium-Ionen-Batterien (LIBs) entscheidend zu verbessern, wie sie vor allem in Elektrofahrzeugen zum Einsatz kommen. Im Fokus steht die gezielte Optimierung der Grenzflächen zwischen Elektroden und Elektrolyt, die entscheidend für Stabilität, Schnellladefähigkeit und Energiedichte der Zellen sind.
Dabei verfolgt das Projekt einen innovativen Ansatz: Durch automatisierte Hochdurchsatz-Experimente (HTE), den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) werden chemische Zusammensetzungen und Materialkombinationen systematisch getestet und bewertet. So sollen Synergieeffekte zwischen Elektroden und Elektrolyt aufgedeckt werden, die eine stabile Batterieleistung auch bei hohen Spannungen ermöglichen.
Selbststeuernde Labore als Forschungsplattform
Eine zentrale Rolle spielt dabei das am Helmholtz-Institut Münster etablierte selbststeuernde Labor für Batterieelektrolyte (Self-Driving Lab, SDL). Es ermöglicht die KI-gesteuerte Optimierung von Elektrolytformulierungen in Echtzeit – von der Mischung über die Charakterisierung bis zur Leistungsbewertung. In enger Kooperation mit dem National Research Council Canada (NRC), das ein komplementäres SDL für Kathodenmaterialien betreibt, werden Materialeigenschaften und Grenzflächenprozesse automatisiert analysiert und modelliert.
Unterstützt wird das Konsortium von den Partnern NRC-Mississauga (Kanada), McMaster University (Hamilton, Kanada), Pulsenics (Kanada) und Preli GmbH (Aachen, Deutschland). Preli GmbH stellt prälithierte und nicht prälithierte Anoden für die Hochdurchsatz Evaluierungen und Charakterisierungen bereit, während Pulsenics die Integration elektrochemischer Impedanzspektroskopie (EIS) in den automatisierten Experimenten ermöglicht. McMaster ergänzt das Projekt durch fortschrittliche Operando-Analysen und Materialcharakterisierung.
Neue Wege in der Materialentwicklung
Das Zusammenspiel von automatisierten Experimenten, datengetriebener Analyse und maschinellem Lernen markiert einen Paradigmenwechsel in der Batteriematerialforschung. Statt empirischer Einzelversuche können Materialkombinationen in großem Maßstab untersucht und durch lernende Algorithmen optimiert werden. So lassen sich neue, industriell kompatible Elektrolytformulierungen schneller identifizieren und validieren.
Die so entwickelten Materialien sollen die Zersetzung des Elektrolyten bei hohen Spannungen verhindern, die Bildung inaktiver Lithiumphasen vermeiden und damit die Lebensdauer und Energieeffizienz künftiger Hochleistungsbatterien deutlich erhöhen.
Perspektive und wissenschaftlicher Mehrwert
Neben dem direkten Beitrag zur Weiterentwicklung von Elektrofahrzeugbatterien zielt ATLAS.LIB auf den Aufbau einer umfassenden Material- und Leistungsdatenbank. Diese soll als Wissensplattform dienen, um Struktur-Eigenschafts-Beziehungen systematisch abzuleiten und als Grundlage für künftige KI-Modelle zu nutzen. Darüber hinaus stärkt das Projekt die transatlantische Forschungszusammenarbeit zwischen Deutschland und Kanada im Bereich nachhaltiger Energietechnologien.
Koordination am Helmholtz-Institut Münster
Dr. Isidora Cekic-Laskovic
Research Group Leader "Interfaces and Interphases"
- Institute of Energy Materials and Devices (IMD)
- Helmholtz-Institut Münster: Ionenleiter für Energiespeicher (IMD-4 / HI MS)
Raum E.100.066.1