Promotion: KI-gestützte Zustandsüberwachung neuer Batterietechnologien

Die Abteilung für Computergestützte Elektrochemie entwickelt am Helmholtz-Institut Ulm für elektrochemische Energiespeicherung (HIU) neue Theorien und Werkzeuge zur simulativen Untersuchung von Batteriematerialien und -zellen. Als Teil der exzellenten Batterieforschung in der Ulmer Wissenschaftsstadt arbeiten wir an der Schnittstelle von Grundlagenforschung und angewandter Forschung. In einem interdisziplinären Team untersuchen wir die physikalisch-chemischen Vorgänge in Batterien von der Nanoskala bis zur Makroskala.

Neue Batterietechnologien eröffnen eine Vielzahl an neuen Anwendungen, insbesondere in der Luft- und Raumfahrt. Der sichere Betrieb der Zellen ist dabei von höchster Priorität und setzt eine möglichst genaue Bestimmung des Ladungs- und Alterungszustands der Zellen voraus. In der Gruppe Mikrostruktursimulation und Anwendungen werden detaillierte Modelle zur genauen Vorhersage der physikalisch-chemischen Prozesse in der Batterie und damit deren Leistung und Alterung entwickelt. Trotz Einsatz von Höchstleistungsrechnern sind diese Modelle zu komplex, um damit das Zellverhalten in der Anwendung in Echtzeit zu beschreiben.

Daher sollen im Rahmen des Promotionsvorhabens, mit Hilfe der Informationen aus physikalisch-chemischen Modellen, Sensoren und operando Messungen, Ansätze aus dem Bereich des maschinellen Lernens entwickelt und verwendet werden, um digitale Zwillinge neuer Batterietechnologien zu erschaffen. Insbesondere soll es dieser Ansatz ermöglichen, die komplexen physikalischen und chemischen Prozesse in Lithium-Schwefel Batterien in Echtzeit zu verfolgen, kritische Betriebsbedingungen vorherzusagen und Gegenmaßnahmen abzuleiten. Damit ermöglichen die digitalen Zwillinge den sicheren Betrieb der Zellen in unterschiedlichen Anwendungen an Land, in der Luft und sogar im Weltraum. 

Als Mitglied eines international führenden Forschungsteams im Bereich der Batteriesimulation leisten Sie zusammen mit unseren Partnern aus Industrie und Wissenschaft einen wichtigen Beitrag zum Verständnis und der Optimierung dieser Schlüsseltechnologien. Wir bieten Ihnen eine attraktive Forschungsumgebung zur Durchführung Ihres Promotionsvorhabens, Raum für eigene Ideen und internationale Sichtbarkeit. Im Gegenzug erwarten wir von Ihnen einen überdurchschnittlichen Studienabschluss – bevorzugt in einer der oben genannten Fachrichtungen – sowie Interesse am wissenschaftlichen Arbeiten unter Verwendung innovativer Methoden des wissenschaftlichen Rechnens und der künstlichen Intelligenz. Darüber hinaus sollten Sie Freude am kreativen und eigenständigen Arbeiten in einem interdisziplinären Team haben.

Das bringst du mit:
•    Überdurchschnittlich abgeschlossenes Studium der Ingenieurwissenschaften, Physik oder Mathematik
•    Großes Interesse die Möglichkeiten des Maschinellen Lernens zu erforschen
•    Gute Kenntnisse im Bereich der Theorie, Modellierung und Simulation physikalischer Prozesse
•    Sehr gute analytische Fähigkeiten
•    Gute Programmierkenntnisse in Python
•    Selbstständige und ergebnisorientierte Arbeitsweise
•    Freude an innovativer Forschung
•    Sehr gute Englischkenntnisse 

Deine Aufgaben:
•    Entwicklung und Erforschung von Machine Learning Ansätzen für digitale Zwillinge von Lithium-Schwefel Batterien
•    Training der Modelle an Hand heterogener Datensätze aus Simulation und Experiment
•    Mitarbeit an Projekten zur Validierung und Integration der Ansätze für verschiedene Anwendungen im DLR
•    Vorstellung der Ergebnisse auf Konferenzen und Publikation in wissenschaftlichen Fachzeitschriften