Früherkennung macht Batterien sicherer: TU Darmstadt und MIT entwickeln Überwachungsmethoden mit Maschinellem Lernen

Die sichere Nutzung von Lithium-Ionen-Batterien, wie sie in Elektroautos und stationären Speichersystemen verwendet werden, hängt entscheidend von der Überwachung ihres Zustands und der frühzeitigen Fehlererkennung ab. Fehler in einzelnen Batteriezellen können zu ernsten Problemen wie Bränden führen. Um dies zu verhindern, haben Forschende der TU Darmstadt und des Massachusetts Institute of Technology (MIT) neue Methoden zur Analyse und Überwachung von Batterien mit Ansätzen des Maschinellen Lernens entwickelt.
Quelle: IDW-Informaitionsdienst d. Wissenschaft