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- Original title:
- Design and Implementation of Enablers in Materials Acceleration Platforms for Battery Research
- Translated title:
- Design und Implementierung von Verbesserungselementen in Materialbeschleunigungsplattformen für die Batterieforschung
- Author:
- Rahmanian, Fuzhan
- Year:
- 2024
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- TUM School of Natural Sciences
- Advisor:
- Stein, Helge (Prof. Dr.)
- Referee:
- Stein, Helge (Prof. Dr.); Rupp, Jennifer (Prof. Dr.); Castelli, Ivano Eligio (Assoc. Prof. Dr. )
- Language:
- en
- Subject group:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Keywords:
- Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Automation, Data Science
- Translated keywords:
- Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning, Automatisierung, Datenwissenschaft
- TUM classification:
- DAT 000
- Abstract:
- This thesis introduces tools for Materials Acceleration Platforms to enhance autonomous experimentation and predictive analysis tailored for battery technology. It integrates laboratory devices, multiple software, data analysis, and management systems and leverages machine learning and deep learning algorithms for AI-accelerated experimental optimization. The goal is to expedite knowledge extraction and increase the reliability and reproducibility of high-throughput experimental frameworks.
- Translated abstract:
- In dieser Arbeit werden Anwendungen für Materialbeschleunigungsplattformen vorgestellt, die autonome Experimente und prädiktive Analysen für die Batterietechnologie verbessern. Diese integrieren Laborgeräte, Software-, Datenanalyse- und Managementsysteme und nutzen maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen zur KI-beschleunigten Optimierung. Ziel ist es, die Wissensgewinnung zu beschleunigen und die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit von Experimenten mit hohem Durchsatz zu erhöhen.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1742765
- Date of submission:
- 14.05.2024
- Oral examination:
- 10.06.2024
- File size:
- 71641547 bytes
- Pages:
- 277
- Urn (citeable URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240610-1742765-1-6
- Last change:
- 28.06.2024
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