Artificial Intelligence gestützte Digital Twins für die Modellierung der Alterung zur Optimierung der Betriebsführung und Lebensdauer von Energiespeichern

Ziel des Teilvorhabens ist die Entwicklung von Methoden zur datengetriebenen Bestimmung der p2D-Parameter sowie die Entwicklung von Physik-informierter künstlicher Intelligenz durch Kopplung des p2D-Modells mit Machine Learning zur schnellen Berechnung von modellinternen Zuständen über die Zeit und Alterung.

Quelle: https://enargus.de/pub/bscw.cgi/?op=enargus.eps2&q=%2201264818/1%22&v=10&id=83701345 (jüngster Zugriff: 07.04.2025)