2024 年 5 月 14 日，研究的數字化為基于數據的創新產品提供了眾多機會，但同時也需要標準化的數據管理。在弗勞恩霍夫協會的新試點項目 “BatterieDigital_real” 中，各個研究所正在為電池研究創建一個研究數據室。弗勞恩霍夫太陽能系統研究所 ISE 正在與奧克蘭大學合作，將電池開發和人工智能結合起來。

在弗勞恩霍夫 ISE 的電池項目中，無論是電池生產的質量保證還是電池測試實驗室的長期研究，都會沿著價值鏈收集不同類型的研發數據。目前產生的大量研究數據大多是使用單獨的程序來收集、評估和存儲的。

因此，弗勞恩霍夫協會的七個研究所正在“BatterieDigital_real”項目中致力于標準化和自動化的數據存儲。其基礎是具體用例“待售電池殘值的確定”和“回收商對電池的二次使用資格”。該試點項目的目標是根據公平原則實現跨機構、標準化的數據存儲和鏈接：Findable（可查找）、Accessible（可訪問）、Interoperable（可互操作）和Reusable（可重用）。“良好的數據管理使數據分析變得更加容易，并允許使用人工智能評估大量數據，”博士解釋道。Moritz Kroll 與 Fraunhofer ISE 的“電池數據科學”團隊一起從事該項目。

與奧克蘭大學戰略合作

數字化為電池研究開辟了全新的可能性，博士解釋道。Kroll：通過將電池研究和人工智能相結合，我們可以更快、更高效地工作。從材料合成到電池生產再到誤差分析的新問題的處理只有通過大量數據的聚合才能實現，此外，才能滿足國家和國際資助機構在處理數據方面的要求并在國際競爭中占據地位。可以改進。新的跨機構數字商業模式也是可以想象的。

為了實現研究數字化，Fraunhofer ISE 依靠與新西蘭奧克蘭大學的戰略合作，該大學在人工智能領域擁有出色的專業知識。特別是，Andreas Kempa-Liehr 副教授是時間序列數據系統評估領域的領先專家。通過弗勞恩霍夫國際流動計劃，博士。克羅爾將在新西蘭大學數據科學小組完成研究工作，并為未來的聯合項目做準備。?我們期待與 Fraunhofer ISE 在這一重要的未來主題上合作，特別是與 Fraunhofer ISE 博士合作。奧克蘭大學工程學院的 Kroll，”副教授 Andreas Kempa-Liehr 解釋道。

人工智能在電池研究中的用例之一是在質量保證中評估顯微圖像。