Leih-Hardware inklusive - sofort startklar
Für die Teilnahme an dieser Weiterbildung stellen wir kostenfrei moderne Hardware als Leihgerät zur Verfügung (Laptop, Monitor, Tastatur und Maus).
Es ist keine eigene technische Ausstattung erforderlich. Alle Teilnehmenden arbeiten mit einer einheitlichen, geprüften Hardware, die optimal auf die Kursinhalte abgestimmt ist.
Grundlagen von Energiewerkstoffen und KI
Einführung in Schlüsselmaterialien für Energieerzeugung, -speicherung und -umwandlung
Überblick über Batteriematerialien, Photovoltaik, Brennstoffzellen und Wasserstofftechnologien
Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Materialforschung und -entwicklung
Technologien und Tools
Nutzung von KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn
Einführung in Simulationstools wie Materials Studio, Quantum ESPRESSO und COMSOL
Integration von High-Performance-Computing (HPC) für Big-Data-Analysen
Materialanalyse und -design
Datengetriebene Materialsimulation und -modellierung
Vorhersage von Materialeigenschaften mit KI-gestützten Modellen
Optimierung von Materialkombinationen für verbesserte Energieeffizienz
Anwendungsfelder
Batterietechnologien: Optimierung von Kathoden-, Anoden- und Elektrolytmaterialien
Photovoltaik: Entwicklung hocheffizienter Solarzellen
Wasserstoffwirtschaft: Analyse von Katalysatoren und Speichermaterialien
Energienetze: Materialien für Hochspannungsübertragung und Smart Grids
Datenmanagement und Integration
Aufbereitung und Standardisierung von Materialdaten
Nutzung von offenen Datenbanken wie Materials Project oder NOMAD
Schnittstellen zu Labor- und Industriesystemen
Sicherheit, Compliance und Nachhaltigkeit
Bewertung der Umwelt- und Gesundheitsrisiken neuer Materialien
Einhaltung internationaler Standards (ISO, REACH, RoHS)
Strategien für nachhaltige Materialentwicklung und Recycling
Business-Strategien und Marktpotenzial
Analyse globaler Trends im Bereich Energiewerkstoffe
Investitions- und Fördermöglichkeiten für Unternehmen und Forschung
Entwicklung marktfähiger, KI-gestützter Lösungen
Zukunftsperspektiven und Karrierepotenzial
Globale Chancen für Energie- und Materialanalyst:innen
Rolle von KI in der nächsten Generation der Materialentwicklung
Positionierung als Expert:in an der Schnittstelle zwischen Forschung und Industrie