Wie wird Machine Learning bei NOVUM eingesetzt, um den Ladezustand von Batterien präzise zu bestimmen? Und was hat das mit der Effizienz und Lebensdauer von Batterien zu tun? Unser Machine Learning Engineer gibt spannende Einblicke in seine Arbeit im Bereich Batteriemonitoring und erklärt, wie durch innovative Algorithmen die Nachhaltigkeit und Ressourcennutzung optimiert werden.
In welchem Aufgabengebiet bist du zurzeit bei NOVUM tätig?
Ich arbeite als Machine Learning Engineer bei NOVUM. Dabei sind meine Aufgaben sehr vielseitig – z. B. liegt mein Schwerpunkt zur Zeit auf der Softwareentwicklung, speziell im Bereich des Batteriemonitorings.
Was genau bedeutet Machine Learning und was hat es mit dem Bereich des Monitorings zu tun?
Machine Learning ist bei NOVUM ein wichtiger Bestandteil unserer Batteriediagnose- und Managementsysteme. Mit Hilfe dessen und Künstlicher Intelligenz (KI) analysieren wir die Betriebsdaten der Batterien – also z. B. Strom und Spannung – und erstellen daraus einen digitalen Zwilling. So können wir den Ladezustand, die aktuelle Kapazität und die voraussichtliche Lebensdauer sehr präzise bestimmen.
Konkret geht es in meinem Bereich darum, verschiedene Metriken zu berechnen und zu überwachen, um den Ladezustand von Batterien möglichst präzise abzuschätzen. Dafür nutze ich Methoden wie Spannungsmessung und modellbasierte Algorithmen. Weil ich direkt mit den Daten unserer Kunden arbeite, kann ich individuelle Faktoren einbeziehen und die Berechnungen so optimieren, dass wir möglichst genaue und zuverlässige Ergebnisse zum Ladezustand einer Batterie erhalten.
Kannst du uns einen Überblick geben, was der Batterieladezustand konkret ist und welchen Mehrwert er uns gibt?
Der Ladezustand einer Batterie – auch unter dem Begriff State of Charge (SoC) bekannt – zeigt an, wie viel Energie im Verhältnis zur maximalen Kapazität noch verfügbar ist. Das klingt zunächst einfach, ist aber in der Praxis ziemlich komplex, weil neben der Spannung auch der Stromfluss, die Temperatur und andere Einflussfaktoren berücksichtigt werden müssen. Eine präzise SoC-Analyse ist jedoch essenziell, um:
- die Effizienz der Batterie zu maximieren,
- ihre Lebensdauer zu verlängern,
- potenzielle Sicherheitsrisiken zu vermeiden und
- eine vorausschauende Wartung zu ermöglichen.
Durch eine kontinuierliche Überwachung und intelligente Algorithmen lassen sich dann Ladezyklen optimieren, Tiefentladung oder Überladung verhindern und frühzeitig Anzeichen für eine Degradation erkennen. So trägt die SoC-Analyse maßgeblich zur Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit von Batteriesystemen bei.
Welche Rolle spielt der State of Health (SoH) in diesem Kontext?
Während der SoC den aktuellen Ladezustand zeigt, gibt der SoH Auskunft über die langfristige Leistungsfähigkeit, beschreibt, wie “gesund” eine Batterie noch ist und wie stark sie über die Zeit gealtert ist. Das ist vor allem bei Second-Life-Projekten wichtig, weil sie zeigt, ob eine Batterie für eine Weiterverwendung geeignet ist oder ob sie ins Recycling überführt werden sollte.
Welche Herausforderungen würden dich in Zukunft bei NOVUM noch reizen?
Ich würde mich gerne noch weiter im Bereich Machine Learning entwickeln und mehr Verantwortung übernehmen – vor allem in der Modellüberwachung und der Verbesserung bestehender Algorithmen. Es macht mir großen Spaß, mich mit innovativen Ansätzen zu beschäftigen und neue Lösungen zu entwickeln, die unsere Prozesse noch effizienter machen.
Welche Erfahrungen hast du vor deiner Tätigkeit bei NOVUM gesammelt, und wie bist du zu NOVUM gekommen?
Bevor ich bei NOVUM angefangen habe, war ich als Werkstudent an der Universität Reutlingen tätig. Dort habe ich Machine-Learning-Modelle entwickelt, die komplexe Datensätze auswerten – oft in interdisziplinären Teams, unter anderem mit Psychologen und Robotikern. Diese Zusammenarbeit war sehr spannend und hat mein Interesse an Machine Learning und datengetriebenen Lösungen weiter verstärkt.
Ein Kumpel, der hier als Werkstudent gearbeitet hat, hat mir bei einem Feierabendbier von NOVUM erzählt. Er meinte, die Projekte sind spannend, die Arbeitskultur offen und die Kunden aus der Energiewirtschaft total vielfältig. Besonders die Möglichkeit im Bereich des Machine Learnings zu arbeiten und sich ständig neuen Herausforderungen zu stellen und Innovationen voranzutreiben, haben mich überzeugt. Das klang genau nach dem richtigen Umfeld für mich. Also habe ich mich beworben.
Was ich jetzt bei NOVUM besonders schätze, ist die klare Ausrichtung auf Nachhaltigkeit. Das motiviert mich bei meiner Arbeit. Ich finde es toll, dass wir mit unserer Arbeit nicht nur innovative Technologien entwickeln, sondern auch einen echten Beitrag zur Kreislaufwirtschaft leisten können.
Erzähl doch mal ein bisschen über deinen Werdegang – wie bist du dahin gekommen, wo du heute bist?
Ich komme ursprünglich aus Indien und bin für meinen Master in Computational Modeling nach Deutschland gezogen. Das war eine echt gute Entscheidung! Das Studium hat mich total begeistern können, weil es viel mehr auf Softwareentwicklung fokussiert war als mein Maschinenbau-Bachelor. Ich fand Maschinenbau spannend, aber bin froh in die Richtung der Softwareentwicklung gegangen zu sein, da es viel mehr Möglichkeiten im beruflichen Kontext bietet, aber auch um kreativ sein zu können.
Nach meinem Abschluss an der TU Dresden bin ich erst mal nach Reutlingen gezogen, wo ich meinen ersten Job gefunden habe. Dresden hat sich jedoch weiterhin wie ein Zuhause angefühlt, also bin ich wieder hierher zurückgezogen. Hier fühle ich mich einfach rundum wohl!
Und wie gestaltest du deine Freizeit in Dresden?
In meiner Freizeit bin ich gerne draußen unterwegs – vor allem im Sommer. Ich liebe Spaziergänge an der Elbe, Radtouren und Bouldern. Dresden bietet sich dafür richtig gut an, durch den Elberadweg und auch durch verschiedene Kletterhallen. Außerdem bin ich oft mit Freunden aus meiner Unizeit in der Sächsischen Schweiz wandern oder im Fitnessstudio.
Ein weiteres Hobby von mir sind Tanzkurse, vor allem Salsa und Bachata. Das ist für mich der perfekte Ausgleich zur Arbeit. Besonders schätze ich an Dresden die kulturelle Vielfalt und die internationalen Kontakte, durch die ich einige meiner engsten Freunde kennengelernt habe.
