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Diese Arbeit untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Materialentwicklung für Beton, mit einem Fokus auf Karbonatisierungswiderstand, CO₂-Reduktion und Kostenoptimierung. Das KI-Tool SLAMD, das auf inverses Materialdesign setzt, konnte in Studien die Entwicklungszeit für Betonmischungen um bis zu 80 % verkürzen. Durch die Integration zusätzlicher 1H-Kernspinresonanz-Daten wurde der Prozess um weitere 40 % beschleunigt. Insgesamt zeigt sich, dass der Einsatz von KI die Effizienz und Nachhaltigkeit in der Materialentwicklung signifikant steigern kann.
KI und Robotik im Dienst der Nachhaltigkeit: Beschleunigung innovativer Lösungen im Bausektor
(2024)
Der Vortrag beschäftigt sich mit der Implementierung fortschrittlicher Technologien in neue Wertschöpfungsketten im Bausektor, insbesondere im Bereich Recycling, zirkuläres Produktdesign und Lebenszustandsanalyse. Im Zentrum stehen Industrie- und Grundlagenforschungsprojekte an der Schnittstelle zwischen Wissenschaft und praktischer Anwendung.
Diese Arbeit untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Materialentwicklung für Beton, mit einem Fokus auf Karbonatisierungswiderstand, CO₂-Reduktion und Kostenoptimierung. Das KI-Tool SLAMD, das auf inverses Materialdesign setzt, konnte in Studien die Entwicklungszeit für Betonmischungen um bis zu 80 % verkürzen. Durch die Integration zusätzlicher 1H-Kernspinresonanz-Daten wurde der Prozess um weitere 40 % beschleunigt. Insgesamt zeigt sich, dass der Einsatz von KI die Effizienz und Nachhaltigkeit in der Materialentwicklung signifikant steigern kann.
Die Oberflächen nichtrostender Stähle sind durch eine Passivschicht geschützt. Ist diese beschädigt oder unvollständig ausgebildet, sind Anlagenkomponenten in Gefahr, durch Korrosionsangriffe zerstört zu werden.
KorroPads liefern ein valides Prüfergebnis zum Zustand der Passivschicht. Der Schnelltest dauert nur 15 min.
Die Entwicklung eines optimierten Designs für Bauwerke erfordert die Berücksichtigung sowohl des Materials als auch des Strukturdesigns. Ziel des Beitrages ist die Vorstellung eines Designprinzips basierend auf automatisierten Workflows, das am Beispiel eines Biegebalkendesign zur Reduzierung des Treibhauspotenzials vorgestellt wird. Eine ganzheitliche Optimierung berücksichtigt Material- und Strukturdesign. Es werden physikalische Modelle mit Ansätzen aus dem maschinellen Lernen kombiniert, die mit experimentellen Daten kalibriert bzw. trainiert werden. Eine besondere Bedeutung hat dabei die Berücksichtigung von Unsicherheiten.
Die BAM wird kurz mit ihren Eckdaten als Ganzes vorgestellt und dann der Einstieg in die besonderen Möglichkeiten der Versuchsplattform "Wasserstofftankstelle" erläutert. Nach kurzen Vorstellung der Struktur der Tankstelle wird erläutert, wie drei Methoden der ZfP für das Structural Health Monitoring in Verbindung mit KI zur Anwendung kommen werden.
Molekularsiebende Kohlenstoffe als hochkapazitive und stabile Anoden in Natrium-Ionen-Batterien
(2025)
In dem Vortrag wird ein Fortschrittsbericht über die laufenden Arbeiten im BMBF-geförderten Verbundprojekt „Dialysorb“ gegeben. Nach einer kurzen Schilderung der Arbeitspaketstruktur und den Arbeitspaketinhalten werden einzelne wissenschaftliche Ergebnisse genannt und kurz diskutiert.
So gelang es hier u.a. hochporöse Materialien mittels Gasphasenabscheidung von Kohlenstoffverbindungen derart zu modifizieren, dass nur noch ein Bruchteil der Porosität mittels Gassorption messbar ist. Elektrochemische Sodiierungs-/Dessodiierungsergebnisse deuten darauf hin, dass die Porosität im Kern der Materialien erhalten ist, da die reversible Sodiierungskapazität deutlich erhöht ist. Abschließend werden folgende Arbeitschritte erläutert und der Vortrag zur Diskussion gestellt.
