Beschleunigung von Durchbrüchen bei Festkörperbatterien mit KI

Die schnell wachsende Welt der Batterietechnologie wird in den kommenden Jahren voraussichtlich einen Wert von über $100 Milliarden erreichen, dank der zunehmenden Verbreitung von Elektrofahrzeugen (EVs), dem Einbau verschiedener Batterien und der Stromversorgung von Rechenzentren.

Unter den verschiedenen Batterietypen ist Lithium‑Ion die beliebteste und macht beeindruckende 44 % des Marktanteils aus. Li‑Ion‑Batterien sind wiederaufladbare Batterien, die heute am häufigsten verwendet werden und unsere Mobiltelefone, Laptops und andere Verbrauchergeräte sowie Elektrofahrzeuge und Energiespeichersysteme mit Strom versorgen.

Obwohl Lithium‑Ion‑Batterien viele Vorteile wie geringes Gewicht, hohe Leitfähigkeit und hohe Energiedichte bieten, haben sie Probleme mit der Lebensdauer. Sicherheit ist ein weiteres großes Problem, da sie einen flüchtigen, flüssigen Elektrolyten enthalten, der bei Beschädigung oder Überhitzung Feuer fangen kann.

Daher haben sich Festkörperbatterien (SSB) als Alternative zu Flüssigbatterien (LSB) entwickelt, die feste Elektrolyte nutzen, um Leckagen oder Gasbildung zu vermeiden.

Neben höherer Sicherheit bieten solche Batterien auch Vorteile wie Miniaturisierung, geringes Gewicht, schnelleres Laden, hervorragende Packungseffizienz, Betrieb über einen weiten Temperaturbereich und lange Lagerdauer.

Festkörperbatterien sind jedoch keine neue Entdeckung. Sie wurden bereits im 19. Jahrhundert eingeführt, haben aber trotz ihrer langen Existenz keine breite Anwendung gefunden. Das ändert sich nun dank des wachsenden Trends zur Elektrifizierung und des Bedarfs an besseren und sichereren Alternativen zu den weit verbreiteten Li‑Ion‑Batterien.

Im Zuge des erneuten Interesses an der Technologie optimieren Forscher Festkörperbatterien durch einen mehrschichtigen Ansatz, der sich auf Materialien, Struktur und Schnittstellendesign konzentriert und gleichzeitig datengetriebene KI‑Methoden nutzt.

Laufende Arbeiten zur Verbesserung von SSBs

Forscher weltweit arbeiten intensiv daran, Festkörperbatterien zu verstehen und zu verbessern, um die Zukunft zu versorgen. Einige aktuelle, bedeutende Studien in diesem Bereich sind wie folgt:

Entschlüsselung von SSBs

Forscher der University of Missouri haben sich intensiv mit den Problemen von Festkörperbatterien und deren Lösungsmöglichkeiten beschäftigt, um SSBs zur Realität zu machen.

Sie nutzten 4‑D‑Scanning‑Transmission‑Elektronen‑Mikroskopie (STEM), um die atomare Struktur der Batterie ohne Demontage zu analysieren, und stellten fest, dass die Interphasen‑Schicht die Ursache des Problems ist.

In SSBs führt ein fester Elektrolyt, der die Kathode berührt, zu einer Reaktion, die eine 100 nm dicke Interphasen‑Schicht bildet. Obwohl diese Schicht 1.000‑mal dünner ist als ein einzelnes Haar, blockiert sie den reibungslosen Transfer von Lithium‑Ionen und Elektronen, was den Widerstand erhöht und die Batterieleistung beeinträchtigt.

Nach dieser Entdeckung plant Assistenzprofessor Matthias Young nun zu prüfen, ob die Spezialisierung seines Labors – Dünnschichten, die durch ein Verfahren namens oxidative molecular layer deposition (oMLD) erzeugt werden – schützende Beschichtungen bilden und verhindern können, dass der feste Elektrolyt und die Kathodenmaterialien miteinander reagieren.

“Die Beschichtungen müssen dünn genug sein, um Reaktionen zu verhindern, aber nicht so dick, dass sie den Lithium‑Ion‑Fluss blockieren,” sagte er. “Wir wollen die Hochleistungseigenschaften des festen Elektrolyten und der Kathodenmaterialien erhalten. Unser Ziel ist es, diese Materialien gemeinsam zu nutzen, ohne ihre Leistung zugunsten der Kompatibilität zu opfern.”

Erkundung des Potenzials von LLZO als Festelektrolyt in SSLMB

Eine aktuelle Studie von Forschern der Tohoku University bewertete garnet‑artige Festelektrolyte für Festkörper‑Lithium‑Metall‑Batterien (SSLMB), die aufgrund ihres Potenzials für verbesserte Energieperformance und Sicherheit als vielversprechende Technologie gelten.

Sie stellte fest, dass die erwarteten Vorteile in der Energiedichte dieser Batterien möglicherweise übertrieben sind.

Laut dieser Studie bietet eine vollständig feste Lithium‑Metall‑Batterie (ASSLMB) mit dem führenden Festelektrolyt‑Kandidaten LLZO (Lithium‑Lanthan‑Zircon‑Oxid) nur einen marginalen Anstieg der Energiedichte im Vergleich zu aktuellen Li‑Ion‑Batterien, während gleichzeitig hohe Produktionskosten und Fertigungsherausforderungen entstehen.

Nach der Studie würde die ASSLMB eine gravimetrische Energiedichte von 272 Wh/kg erreichen, verglichen mit 250‑270 Wh/kg bei Li‑Ion, wodurch quasi‑feste Elektrolyte zu praktikableren Alternativen werden.

„Alle‑festen Lithium‑Metall‑Batterien wurden als die Zukunft der Energiespeicherung angesehen, aber unsere Studie zeigt, dass LLZO‑basierte Designs den erwarteten Sprung in der Energiedichte möglicherweise nicht liefern. Selbst unter idealen Bedingungen sind die Gewinne begrenzt, und die Kosten sowie Fertigungsherausforderungen sind erheblich.“

– Leitender Studienautor Eric Jianfeng Cheng von WPI‑AIMR, Tohoku University

Obwohl sie für ihre ionische Leitfähigkeit und Stabilität geschätzt wird, stellt eine umfassende Modellierung einer praktischen LLZO‑basierten Batterie die Annahme infrage, dass sie die Energiedichte erheblich steigert. Selbst mit einem ultradünnen LLZO‑Keramikseparator und einer Hochkapazitäts‑Kathode zeigt die Studie, dass die Batterieleistung nur leicht besser ist als bei den besten konventionellen Lithium‑Ion‑Zellen.

Die Dichte von LLZO ist hier das Hauptproblem, da sie die Zellmasse erhöht und die erwarteten Energievorteile verringert. Hinzu kommen die Sprödigkeit des Materials, Probleme mit Lithium‑Dendriten, Schwierigkeiten bei der Herstellung fehlerfreier Dünnblätter und Hohlräume an der Schnittstelle, die alle die großtechnische Umsetzung erschweren. Laut Cheng:

„LLZO ist aus Stabilitätsgründen ein hervorragendes Material, aber seine mechanischen Einschränkungen und das Gewicht stellen ernsthafte Hindernisse für die Kommerzialisierung dar.“

Hier zeigte die Kombination des Materials mit Gel‑ oder polymerbasierten Elektrolyten eine bessere Langzeitstabilität.

Entdeckung vielversprechender Festelektrolyte

Forscher der Tokyo University of Science haben ebenfalls neue Materialien für sichere, leistungsstarke SSLIBs entdeckt.

„Die Herstellung von voll‑festen Lithium‑Ion‑Sekundärbatterien war seit langem ein Traum vieler Batterieforscher“, sagte Professor Kenjiro Fujimoto, der bemerkte, dass sie einen Oxid‑Festelektrolyten entdeckt haben, der ein Schlüsselbestandteil von ASSLIBs ist.

Das Material (Li1.25La0.58Nb2O6F) ist hochstabil und weist bei Raumtemperatur eine gesamte ionische Leitfähigkeit von 3,9 mS cm⁻¹ auf, was höher ist als bei zuvor berichteten Oxid‑Festelektrolyten, bei gleichzeitig extrem niedriger Aktivierungsenergie.

Zudem entzündet es sich bei Beschädigung nicht, was das neue Material für Anwendungen, bei denen Sicherheit entscheidend ist, geeignet macht. Es ist bei hohen Temperaturen einsetzbar und unterstützt schnelles Aufladen, was es für Hochkapazitätsanwendungen wie Elektrofahrzeuge passend macht.

„Die Anwendung dieses Materials ist vielversprechend für die Entwicklung revolutionärer Batterien, die in einem breiten Temperaturbereich, von niedrig bis hoch, betrieben werden können.“

– Prof. Fujimoto

Inzwischen haben Forscher der Osaka Metropolitan University Ende letzten Jahres Na2.25TaCl4.75O1.25 als neuen Festelektrolyten entwickelt.

Die Forscher hatten zuvor den Festelektrolyten NaTaCl6 entwickelt, eine Kombination aus Natriumchlorid und Tantalchlorid. Dieses Mal fügte das Team Tantalpentoxid (Ta2O5) hinzu, was ihnen half, bei Raumtemperatur eine hohe Leitfähigkeit zu erreichen.

Er weist zudem eine hohe Formbarkeit sowie eine höhere elektrochemische Stabilität im Vergleich zu herkömmlichen Chloriden auf.

„Die Ergebnisse dieser Forschung werden voraussichtlich einen bedeutenden Beitrag zur Entwicklung von Verbund‑Festelektrolyten leisten, zusätzlich zu den bisher entwickelten Glas‑ und Kristall‑Festelektrolyten.“

– Assistenzprofessor Kota Motohashi von der Graduate School of Engineering

Sie konzentrieren sich nun darauf, den ionischen Leitungsmechanismus von Verbund‑Festelektrolyten zu veranschaulichen und weitere Materialien zu entwickeln.

Änderung der Struktur, Entfernung der Komponenten

Forscher der University of Illinois Urbana‑Champaign stellten jedoch fest, dass eine helikale Struktur die Leitfähigkeit von Festkörper‑Peptid‑Polymer‑Elektrolyten im Vergleich zu „Zufallsk coil“-Gegenstücken erheblich steigert, wobei längere Helices zu höherer Leitfähigkeit führen. Zusätzlich erhöht die helikale Struktur die Gesamtstabilität des Materials gegenüber Spannung und Temperatur.

„Wir haben das Konzept eingeführt, sekundäre Strukturen – die Helix – zu nutzen, um die grundlegende Materialeigenschaft der ionischen Leitfähigkeit in Festkörpern zu entwerfen und zu verbessern.“

– Studienleiter Professor Chris Evans

Dies ist dieselbe Helix, die in Peptiden der Biologie vorkommt. Da sie aus Peptiden besteht, kann das Material am Ende seiner Nutzungsdauer mit Säure oder Enzymen wieder in einzelne Monomereinheiten zerlegt werden, und die Ausgangsmaterialien können anschließend zurückgewonnen und wiederverwendet werden, was es umweltfreundlich macht.

In einer weiteren interessanten Studie entwickelten Forscher die erste anodenfreie Natrium‑Festkörperbatterie mit stabilem Zyklusverhalten über mehrere hundert Zyklen. Die kostengünstige, hochkapazitive, schnell ladbare Batterie kann zur Dekarbonisierung der Wirtschaft beitragen.

Die Entfernung der Anode erforderte eine innovative Architektur, sodass das Team einen Stromsammler aus Aluminium‑Pulver entwickelte, der, obwohl fest, wie eine Flüssigkeit fließen kann und den Elektrolyten umschließt.

„Natrium‑Festkörperbatterien werden normalerweise als eine weit in der Zukunft liegende Technologie angesehen, aber wir hoffen, dass dieses Papier mehr Anstoß im Natrium‑Bereich geben kann, indem es zeigt, dass sie tatsächlich gut funktionieren, in manchen Fällen sogar besser als die Lithium‑Version.“

– Erstautor Grayson Deysher, Doktorand an der UC San Diego

Zeit, KI zu nutzen, um die besten Festelektrolyt‑Kandidaten schnell zu finden

Im Zuge dieser umfangreichen, fortlaufenden Forschung zu verschiedenen Aspekten von Festkörperbatterien, insbesondere Elektrolyten, um sie zu verbessern und ihre Verbreitung zu fördern, nutzen Wissenschaftler nun künstliche Intelligenz.

Der Elektrolyt ist einer der wichtigsten Batterieteile. Er überträgt geladene Teilchen, sogenannte Ionen, zwischen den beiden Elektroden der Batterie hin und her, wodurch die Batterie geladen und entladen wird.

Daher liegt der Fokus auf der Verbesserung der Leistung des Festelektrolyten (SSE), was die Erhöhung der ionischen Leitfähigkeit, Stabilität und Zykluslebensdauer umfasst. Allerdings haben die Beschränkungen der aktuellen Materialien es schwierig gemacht, diese Verbesserungen zu erreichen.

Um diese Herausforderungen zu überwinden, ist die Entwicklung von Hochleistungs‑SSE‑Materialien erforderlich, die das volle Potenzial von Festkörperbatterien freischalten.

Metalloxide und Sulfide gehören zu den am häufigsten untersuchten Materialien als vielversprechende SSEs. Hier ist die Untersuchung von Hydriden als SSEs, die bei Raumtemperatur hohe Redox‑ und mechanische Stabilität sowie durchschnittliche divalente ionische Leitfähigkeit zeigen, besonders vorteilhaft.

Durch ihre hohe ionische Leitfähigkeit und niedrige Aktivierungsenergie haben Hydride großes Potenzial in der SSE‑Entwicklung gezeigt. Metallhydride bieten zudem aufgrund der geringen Masse von Wasserstoffatomen besondere Vorteile.

Allerdings stellen das geringe Gewicht von Wasserstoff und das komplexe Verhalten von divalenten Hydriden Herausforderungen bei der Synthese und strukturellen Charakterisierung dar, was die Grenzen der aktuellen experimentellen Techniken aufzeigt.

Die Herausforderung besteht darin, dass die experimentelle Entdeckung von SSEs von ineffizienten, zeitaufwändigen Trial‑and‑Error‑Methoden abhängt. Um dem zu begegnen, benötigen wir rechnerunterstützte Forschung, um Ionenmigrationsmechanismen zu verstehen und neue Festelektrolyte zu entdecken.

Theoretische Ansätze bieten in der Regel systematischere und schnellere Wege, Materialeigenschaften zu erforschen. Darüber hinaus verbessern Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) datengetriebene Methoden und erhöhen die Genauigkeit theoretischer Vorhersagen.

Dennoch ist es aufgrund der Komplexität der SSE‑Materialien schwierig, hohe Genauigkeit bei theoretischen Methoden zu erreichen. Der Fokus der aktuellen Forschung auf ein einzelnes Material oder Verfahren schränkt zudem das umfassende Verständnis von SSEs ein.

Wie können wir also theoretische Erkenntnisse besser nutzen, um effizientere Experimente zu entwerfen? Und welche Art von optimalem Workflow kombiniert nahtlos theoretische Modellierung mit experimenteller Validierung? Die Antwort liegt in der Kombination von rechnerischen und experimentellen Informationen.

Um die Hindernisse bei divalenten SSEs, die ein erhebliches Potenzial für Hochleistungs‑All‑Solid‑State‑Batterien (ASSBs) zeigen, zu überwinden, entwickelten Forscher in einer neuen Studie einen integrierten Workflow, der Data Mining, KI‑gestützte Analyse, maschinelles Lern‑Regression, globale Struktursuche, ab initio Metadynamics‑Simulationen (MetaD) und Theorie‑Experiment‑Benchmarking kombiniert.

Diese Forschung zielt darauf ab, unser Verständnis von divalenten SSEs zu verbessern und ein robustes Rahmenwerk bereitzustellen, um neue SSE‑Kandidaten vorherzusagen und zu entwerfen. Dadurch wird die Entdeckung optimierter SSE‑Optionen beschleunigt, um praktikable Energiespeichertechnologien voranzutreiben.

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Hin zu nächsten Generationen von SSBs für nachhaltige Energiesysteme

Um leistungsfähigere und nachhaltigere Festkörperbatterien erfolgreich zu entwickeln, haben die Forscher der Tohoku University ein datengetriebenes KI‑Framework erstellt¹.

Im Gegensatz zum traditionellen Ansatz, bei dem jedes Material einzeln getestet und dann Wege einzeln festgelegt werden, identifiziert dieses Framework potenzielle Festelektrolyt‑Kandidaten (SSE), die „der Eine“ sein könnten, um die ideale nachhaltige Energieslösung zu schaffen.

Das entwickelte Modell wählt nicht nur optimale Kandidaten aus, sondern kann auch vorhersagen, wie die Reaktion ablaufen wird. Darüber hinaus erklärt es, warum ein bestimmter Kandidat eine gute Wahl ist, indem es Einblicke in mögliche Mechanismen liefert und Forschern hilft, bereits vor dem Laborstart zu beginnen.

„Das Modell übernimmt im Wesentlichen die gesamte Trial‑and‑Error‑Arbeit für uns. Es greift auf eine große Datenbank früherer Studien zurück, um alle potenziellen Optionen zu durchsuchen und den besten SSE‑Kandidaten zu finden.“

Das fortschrittliche KI‑Framework des Teams integriert das Large Language Model (LLM), ein maschinelles Lernmodell, das auf riesigen Datenmengen vortrainiert ist. LLMs sind für ihre hervorragende Fähigkeit bekannt, menschliche Sprache zu verarbeiten, zu verstehen und zu erzeugen.

Durch die Einbeziehung weiterer datengetriebener Techniken greift das prädiktive Modell sowohl auf rechnerische als auch experimentelle Daten zurück. Auf diese Weise bietet die Studie den Forschern eine solide Option mit dem wahrscheinlich erfolgreichsten Ergebnis.

Neben der Beschleunigung der Entwicklung hochleistungsfähiger, nachhaltiger Festkörperbatterien zielt die Studie auch darauf ab, die komplexen Struktur‑Leistungs‑Zusammenhänge von SSEs zu verstehen. Diese Beziehung umfasst Faktoren wie ionische Leitfähigkeit, Stabilität und Kompatibilität mit Elektroden und wird häufig durch rechnerische Modellierung, experimentelle Analysen und datengetriebene Ansätze untersucht.

Das vom Team entwickelte Modell sagt zudem Aktivierungsenergien voraus, bestimmt stabile Kristallstrukturen und verbessert den gesamten Forschungs‑Workflow. Die Studienergebnisse zeigen, dass MetaD eine hervorragende rechnerische Methode ist, die eine erhebliche Übereinstimmung mit experimentellen Daten für komplexe Hydrid‑SSEs aufweist.

Forscher haben zudem ein neues Ionenübertragungssystem identifiziert. Der „Zwei‑Schritt‑“Mechanismus wurde in beiden SSEs entdeckt, die aus der Integration neutraler Moleküle entstehen.

Durch die Kombination von Merkmalsanalyse mit multipler linearer Regression konnte das Team erfolgreich präzise prädiktive Modelle für die schnelle Bewertung der Hydrid‑SSE‑Leistung entwickeln. Noch wichtiger ist, dass das Framework die genaue Vorhersage von Kandidatenstrukturen ermöglicht, ohne auf experimentelle Eingaben angewiesen zu sein.

Insgesamt liefert die Studie wertvolle Einblicke sowie fortschrittliche Methodologien für das effiziente Design und die Optimierung von Festkörperbatterien der nächsten Generation.

Dies sind jedoch nur die ersten Schritte zum Aufbau nachhaltiger Energiesysteme, wobei das Team plant, die Anwendung ihres Frameworks auf verschiedene Elektrolyt‑Familien auszudehnen. Das Team erwartet, dass generative KI‑Werkzeuge bei der Untersuchung von Ionenmigrationspfaden und Reaktionsmechanismen nützlich sein werden und die Vorhersagefähigkeit der Plattform verbessern.

Investitionen in den Markt für Festkörperbatterien

Wenn es um ein investierbares Unternehmen im wachsenden Markt für Festkörperbatterien geht, steht QuantumScape an vorderster Front als wichtiger Akteur mit Fokus auf Lithium‑Metall‑Technologie. Sein proprietärer festkörper‑Keramiksseparator ist darauf ausgelegt, die Energiedichte, Ladegeschwindigkeit und Sicherheit zu erhöhen und gleichzeitig kritische Probleme wie die Dendritenbildung zu verhindern, die die Einführung von Lithium‑Metall‑Anoden bislang eingeschränkt haben.

QuantumScape Corporation (QS )

QuantumScape Corporation entwickelt SSB‑Technologie für Elektrofahrzeuge und strebt an, ein Original Equipment Manufacturer (OEM) zu werden. Das Unternehmen hat bereits Partnerschaften mit dem großen Automobilhersteller Volkswagen Group und dessen Tochtergesellschaft PowerCo gesichert.

Obwohl das Unternehmen bei der Kommerzialisierung vor Herausforderungen steht, bleibt QuantumScape ein großer Name in diesem Bereich. Im vergangenen Jahr begann es mit der Produktion von Mustern seiner verschiedenen SSB‑Produkte und plant, in diesem Jahr noch mehr zu produzieren.

Mit einer Marktkapitalisierung von 2,2 Mrd. $ handeln die QS‑Aktien derzeit bei 3,90 $, was einem Rückgang von über 25 % im Jahresverlauf entspricht. Das EPS (TTM) beträgt -0,91 und das KGV (TTM) -4,30.

Für das 1. Quartal 2025 meldete das Unternehmen Kapitalaufwendungen von 5,8 Mio. $, GAAP‑Betriebskosten von 123,6 Mio. $ und einen GAAP‑Nettoverlust von 114,4 Mio. $. Es beendete das Quartal mit einer Liquidität von 860,3 Mio. $, wobei die Geldreserve voraussichtlich bis in die zweite Hälfte des Jahres 2028 reichen wird.

In diesem Jahr plant das Unternehmen, den Cobra‑Separator‑Prozess in die Baseline‑Produktion zu überführen, die Qualität und den Output der QSE‑5‑Muster zu verbessern und QSE‑5‑Zellen zu versenden, um seine außergewöhnlichen Leistungsfähigkeiten in einer realen Anwendung zu demonstrieren.

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Fazit

Da Batterien eine Schlüsselrolle bei der Stromversorgung von Elektronik, Elektrofahrzeugen und Energiesystemen spielen, besteht ein Bedarf an der Entwicklung von Energiematerialien der nächsten Generation, um eine nachhaltige Zukunft zu schaffen. Während Festkörperbatterien eine vielversprechende Lösung darstellen, steht ihre Entwicklung vor erheblichen technischen Herausforderungen. Was die SSB‑Entwicklung benötigt, ist die Verbesserung der Leistung des Festelektrolyten (SSE).

Daher wird die intensive Forschung rund um SSEs, die dank des neuen datengetriebenen KI‑Modells noch schneller voranschreiten wird, weiter vorangetrieben. Angetrieben von umfangreichen Datensätzen und fortschrittlichen Simulationsmethoden hilft das Framework Forschern, SSEs mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit zu identifizieren und zu optimieren. Diese Verschmelzung von Materialwissenschaft und maschinellem Lernen zeigt ein enormes Potenzial, leistungsstarke und nachhaltige Festkörperbatterielösungen bereitzustellen, die die Zukunft der sauberen Energie antreiben.

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Studienreferenzen:

1. Wang, Q., Yang, F., Wang, Y., Zhang, D., Sato, R., Zhang, L., Cheng, E. J., Yan, Y., Chen, Y., Kisu, K., Orimo, S., & Li, H. (2025). Entschlüsselung der Komplexität divaler Hydrid‑Elektrolyte in Festkörperbatterien mittels eines datengetriebenen Frameworks mit großem Sprachmodell. Angewandte Chemie International Edition, 64(22), e202506573. https://doi.org/10.1002/anie.202506573