APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA FABRICAR ELECTRODOS: ACELERAR LA FABRICACION DE BATE...
APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA FABRICAR ELECTRODOS: ACELERAR LA FABRICACION DE BATERIAS DE ESTADO SOLIDO CON ELECTROLITO POLIMERICO CON ALTA DENSIDAD ENERGETICA
LAS BATERIAS DE ESTADO SOLIDO CON ELECTROLITO POLIMERICO (BESEP) CUMPLEN CON LOS REQUISITOS DE DENSIDAD DE ENERGIA, CAPACIDAD DE CARGA Y POTENCIA, ESTABILIDAD TERMICA Y SEGURIDAD ESPERADOS PARA LAS BATERIAS DE PROXIMA GENERACION,...
LAS BATERIAS DE ESTADO SOLIDO CON ELECTROLITO POLIMERICO (BESEP) CUMPLEN CON LOS REQUISITOS DE DENSIDAD DE ENERGIA, CAPACIDAD DE CARGA Y POTENCIA, ESTABILIDAD TERMICA Y SEGURIDAD ESPERADOS PARA LAS BATERIAS DE PROXIMA GENERACION, QUE SUPERARAN EL RENDIMIENTO DE LAS BATERIAS DE IONES DE LITIO (BIL) ACTUALES Y PERMITIRAN LA ELECTRIFICACION DE LA MOVILIDAD A NIVEL GLOBAL. SIN EMBARGO, TODAVIA SE NECESITA UNA INVESTIGACION INTENSA PARA LOGRAR PROCESOS DE FABRICACION RENTABLES, ESCALABLES Y SOSTENIBLES DE LOS DISTINTOS COMPONENTES PARA BESEPS, QUE PUEDAN PRODUCIR UN RENDIMIENTO DE CELDA OPTIMO Y CUMPLIR CON LOS OBJETIVOS ESPECIFICOS DE CADA APLICACION. REDUCIR EL TIEMPO Y EL COSTE DE TAL ESFUERZO ES CLAVE PARA PRODUCIR BESEPS COMPETITIVAS EN EL MERCADO. ESTO IMPLICA IR MAS ALLA DEL ENFOQUE ACTUAL BASADO EN ENSAYOS DE PRUEBA Y ERROR, LO CUAL ES LA MOTIVACION PRINCIPAL DEL PROYECTO ION-MAKE DE CIC ENERGIGUNE.PARA ABORDAR ESTE DESAFIO, ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO DESARROLLAR HERRAMIENTAS DIGITALES CAPACES DE ACELERAR LA FABRICACION DE ELECTRODOS DE TECNOLOGIAS BESEPS Y PROPORCIONAR UNA COMPRENSION FUNDAMENTAL SIN PRECEDENTES DE LAS RELACIONES PROCESO-ESTRUCTURA-PROPIEDAD, LO QUE CONDUCIRA A AUMENTAR LA DENSIDAD DE ENERGIA Y AL MISMO TIEMPO AHORRAR COSTOS, CONSTITUYENDO ASI UNA BASE SOLIDA PARA TRANSFERIR CONOCIMIENTOS DE ESCALA DE LABORATORIO A ESCALA DE PRODUCCION.CON ESTE FIN, EL PROYECTO ION-MAKE SE BASA EN UN ENFOQUE CIENTIFICO Y TECNOLOGICO MULTIDISCIPLINARIO QUE COMBINA (I) UNA COMPRENSION PROFUNDA DE LAS CONDICIONES DE MEZCLA, RECUBRIMIENTO, SECADO Y CALANDRADO DE LA SUSPENSION PARA FABRICAR SISTEMATICAMENTE CATODOS Y BESEPS COMPLETAS, (II) CARACTERIZACION ELECTROQUIMICA DE VANGUARDIA PARA EVALUAR TANTO COMPONENTES COMO CELDAS, Y (III) EL USO DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING (ML) PARA GUIAR Y ACELERAR LA OPTIMIZACION DE LOS PROCESOS MENCIONADOS EN (I).ESTE PROYECTO CONTRIBUIRA TANTO A LA TRANSICION DIGITAL COMO A LA ECOLOGICA. EN PRIMER LUGAR, MEDIANTE EL USO DE TECNOLOGIAS DIGITALES BASADAS EN ML TOMADAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ION-MAKE TIENE COMO OBJETIVO ACELERAR LOS PASOS CLAVE DEL DESARROLLO RELACIONADO CON LA FABRICACION DE BESEPS. ADEMAS, LOS ALGORITMOS ML DEL PROYECTO Y EL CONOCIMIENTO GENERADO SERAN UNA BASE EXCELENTE PARA CONVERTIRSE EN UN COMPONENTE DE DIGITALIZACION IMPORTANTE EN EL AMBITO DE LAS BATERIAS, LO QUE CONDUCIRA A UNA ACELERACION DRAMATICA EN EL TIEMPO DE DESCUBRIMIENTO E INNOVACION DE ESTA TECNOLOGIA. ESTO REFORZARA EL SISTEMA ESPAÑOL DE CIENCIA, TECNOLOGIA E INNOVACION (COMPONENTE 17) PONIENDO A DISPOSICION DE LA CIENCIA Y LA INDUSTRIA UNA NUEVA HERRAMIENTA DIGITAL BASADA EN ML PARA REDUCIR EL TIEMPO Y EL COSTE DE FABRICACION DE CELDAS BESEPS. EN CUANTO A LAS IMPLICACIONES EN LA TRANSICION ECOLOGICA, LA IMPLEMENTACION LO MAS RAPIDO POSIBLE DE BESEPS EN EL MERCADO TIENE UNA GRAN RELEVANCIA PARA IMPULSAR LA ELECTROMOVILIDAD Y, POR LO TANTO, COMENZAR A REDUCIR LAS EMISIONES DE CO2. POR LO TANTO, ESTE PROYECTO ESTA EN LINEA CON EL PAQUETE GREEN DEAL, FIT FOR 55 Y OFRECE APOYO A LARGO PLAZO A LOS PLANES DE RECUPERACION Y RESILIENCIA. EL PROYECTO ESTA ESTRUCTURADO EN 5 PAQUETES DE TRABAJO: PT1 DEFINICION DE EXPERIMENTOS Y SELECCION DE DATOS (M1-3), PT2 PREPARACION Y CARACTERIZACION DE ELECTRODOS (M4-20), PT3 CARACTERIZACION DE CELDAS ELECTROQUIMICAS (M4-22), WP4 MODELADO BASADO EN MACHINE LEARNING (M6-24), Y WP5 GESTION, DIFUSION Y EXPLOTACION (M1-24) CON UN PRESUPUESTO DE 108.700, SIN PERSONAL. ACHINE LEARNING\DENSIDAD ENERGETICA\FABRICACION ELECTROLITO POLIMERICO\BATERIAS DE ESTADO SOLIDOver más
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