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- Originaltitel:
- Design and Implementation of Enablers in Materials Acceleration Platforms for Battery Research
- Übersetzter Titel:
- Design und Implementierung von Verbesserungselementen in Materialbeschleunigungsplattformen für die Batterieforschung
- Autor:
- Rahmanian, Fuzhan
- Jahr:
- 2024
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Natural Sciences
- Betreuer:
- Stein, Helge (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Stein, Helge (Prof. Dr.); Rupp, Jennifer (Prof. Dr.); Castelli, Ivano Eligio (Assoc. Prof. Dr. )
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Stichworte:
- Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Automation, Data Science
- Übersetzte Stichworte:
- Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning, Automatisierung, Datenwissenschaft
- TU-Systematik:
- DAT 000
- Kurzfassung:
- 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.
- Übersetzte Kurzfassung:
- 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
- Eingereicht am:
- 14.05.2024
- Mündliche Prüfung:
- 10.06.2024
- Dateigröße:
- 71641547 bytes
- Seiten:
- 277
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240610-1742765-1-6
- Letzte Änderung:
- 28.06.2024
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