MEMORI – Machine Learning Methoden zur Ermittlung funktionaler Eigenschaften intelligenter Materialien

Im Fokus steht die Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Entwicklung und Qualitätsbewertung von Magnet- und Batteriematerialien. Die Materialeigenschaften werden mit Hilfe von Machine Learning-Algorithmen und Neuronalen Netzen aus Strukturinformationen ermittelt. Neben dem besseren Verständnis der Struktur-Eigenschafts-Zusammenhänge soll es zukünftig möglich sein, Prognosen zur Funktion, Qualität oder Lebensdauer dieser Materialien machen zu können. In einer späteren Projektphase soll die Übertragbarkeit der im Projekt erarbeiteten Modelle und Konzepte auf weitere Werkstoffklassen untersucht werden. Die untersuchten Werkstoffe sind relevant für Elektromotoren und Windkraftgeneratoren sowie für Batterien und Brennstoffzellen und dadurch für die Elektromobilität und erneuerbare Energien.