Die Welt braucht dringend neuartige Energiespeicher. Komplett neue Konzepte für Batterien zu entwickeln und deren Potenzial zu erkunden, ist zurzeit allerdings zeitraubend und langwierig. «Unser Ziel ist es, diesen Prozess zu beschleunigen», sagt Corsina Battaglia. Der ETH-Professor leitet das «Materials for Energy Conversion»-Labor der Empa in Dübendorf.
Eine Roboterplattform mit dem hübschen Namen «Aurora» soll bei der Beschleunigung helfen. «Aurora» soll vollautomatisiert und künftig auch autonom Materialauswahl, Montage und Analyse von Batteriezellen im Labor übernehmen und die Forschenden so von repetitiver Arbeit entlasten.
Neue Technologien effizienter und schneller zur Marktreife bringen
In den E-Autos von heute sind Lithium-Ionen-Batterien verbaut. Ihre Produktion verursacht hohe CO2-Emissionen und benötigt wertvolle Rohstoffe wie Lithium, Kobalt, Nickel oder Mangan. Auch ihre Gewinnung hat einen grossen ökologischen Fussabdruck.
Entsprechend wird an Alternativen geforscht: Man versucht, Batterien zu optimieren und sie langlebiger, leichter, günstiger, leistungsstärker und umweltverträglicher zu machen.
Für «Aurora» macht es keinen Unterschied, welche Materialien oder Batterie-Chemie genutzt werden. Sie kann nicht nur Lithium-Ionen-Batterien erforschen, sondern künftig auch alternative Natrium-Ionen-Batterien oder Batterien mit Selbstheilungsmechanismus. «Mit ‹Aurora› können wir zudem Prototypen aus unseren Labors, wie etwa Salzwasser-Batterien oder Feststoffbatterien, effizienter und schneller zur Marktfähigkeit bringen», sagt Battaglia.
Der Roboter soll die Forscher in erster Linie unterstützen, indem er ihnen Zeit spart: Langwierige und fehleranfällige Arbeitsschritte im Innovationsprozess werden mittels «Aurora» automatisiert. Die Roboterplattform wird derzeit in den Empa-Labors gemeinsam mit der Firma Chemspeed Technologies AG weiterentwickelt.
«Aurora» kann auch lernen
Momentan wird «Aurora» von Empa-Forscher Enea Svaluto-Ferro «trainiert». «Während der Roboter die einzelnen Zellkomponenten in konstanter Präzision wiegt, dosiert und zusammenbaut, Ladezyklen exakt initiiert und abschliesst oder andere repetitive Schritte vollführt, können Forschende aufgrund der generierten Daten den Innovationsprozess weiter vorantreiben», sagt Svaluto-Ferro.
Künftig soll «Aurora» auch lernen, autonom zu arbeiten. Mittels Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen könnte «Aurora» mathematische Modelle erstellen und entscheiden, welche Experimente in einem nächsten Schritt ausgeführt werden sollen und welche Materialien und Komponenten besonders vielversprechend sind. Denn weltweit läuft derzeit die Suche nach neuen Batteriematerialien, die kostengünstig und gut verfügbar sind und keine technischen Nachteile mit sich bringen.
«Aurora» ist dabei nicht allein. Die Roboterplattform ist eingebettet in die «Open Research Data»-Initiative des ETH-Rats, die zum Ziel hat, die Digitalisierung in der Forschung voranzutreiben und Daten der wissenschaftlichen Gemeinschaft frei zur Verfügung zu stellen. Das Projekt gehört zur europäischen Forschungsinitiative Battery2030+, die unlängst von der EU mit über 150 Millionen Euro gefördert wurde.