Wissenstransfer: Neues Standardwerk zu Energietechnologien in Deutschland
Vertreter des Wuppertal Instituts haben dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) einen mehrbändigen Bericht zu Energietechnologien übergeben. Dabei haben Experten aus dem HZB-Institut PVcomB am Themenfeld Photovoltaik mitgewirkt. Im Herbst verabschiedet die Bundesregierung das neue 7. Energieforschungsprogramm (EFP). Der Bericht liefert eine wissenschaftliche Basis für die Entwicklung des Programms.
Für das Projekt, das vom BMWi gefördert wurde, hat das Wuppertal Institut die Expertise von zwölf renommierten Forschungseinrichtungen zusammengeführt. Prof. Dr. Rutger Schlatmann, Direktor des HZB-Instituts PVcomB, und Dr. Björn Rau haben maßgeblich am Berichtsteil Photovoltaik mitgearbeitet. Der Bericht gibt einen umfassenden Überblick zum Innovations- und Marktpotenzial der einzelnen PV-Technologien, bewertet Chancen und Risiken sowie den möglichen Beitrag zur Umsetzung der Energiewende und zeigt den Forschungs- und Entwicklungsbedarf.
Photovoltaik hat Potenzial zu mehr
Die Forschungsförderung des 6. EFP trug dazu bei, die Modulwirkungsgrade kristalliner PV innerhalb von zehn Jahren von 12 bis 17 Prozent auf heute 16 bis 22 Prozent zu erhöhen. Gleichzeitig stieg die Lebensdauer von PV-Modulen von 20 auf 30 Jahre. Vielfältigen Entwicklungsbedarf sehen die Forscherinnen und Forscher bei der kristallinen Photovoltaik und der Dünnschicht-Technologie. Beispielsweise müssen die bisher erreichten wesentlich höheren Laborwirkungsgrade in die Praxis übertragen werden. Weiteren Forschungsbedarf sehen sie unter anderem bei bauwerkintegrierter Photovoltaik, die energieerzeugendes Solarmodul und zugleich Funktions- und Designelement ist.
Wissenstransfer in Politik, Wirtschaft und Gesellschaft
Die Technologieberichte geben dem BMWi konkrete Hinweise, die bei der Weiterentwicklung der Energieforschungspolitik und der Vorbereitung des 7. Energieforschungsprogramms (EFP) berücksichtigt werden können. Zusätzlich dienen sie der Wirtschaft als wichtige Grundlage – etwa für die Entscheidung über Entwicklungsschwerpunkte – und sollen dabei helfen, Prioritäten bei Forschung und Entwicklung zu formulieren. Zudem unterstützt das neue Technologiekompendium die interessierte Fachöffentlichkeit bei der Meinungsbildung. Damit legen die Verbundpartner ein umfassendes und aktuelles Standardwerk vor.
Vollständiger Pressetext des Wuppertal Instituts.
Abruf der Zusammenfassungen zu den 31 Technologiefeldern für die Politik:
Abruf der Berichtbände auf dem Downloadserver des Wuppertal-Insituts.
- Zwei Gewinnerbilder aus dem HZB beim Helmholtz-BilderwettbewerbPaul H. Kamm aus dem HZB erhält den zweiten Preis der Jury für eine zeitaufgelöste Röntgentomographie. Die Teilnehmenden der Helmholtz Imaging Konferenz wählten dieses Bild zu ihrem Gewinner, dem Participants’ Choice Award. Das Bild zeigt eine Momentaufnahme beim Laserschweißen und wurde an der Swiss Light Source des Paul Scherrer-Instituts aufgenommen. Zu den 20 schönsten Bildern zählt auch eine Mikroskopie-Aufnahme einer Solarzelle von Yannic Kerkhoff und Daniel Abou Ras, HZB.
- Ultraschnelle Entmagnetisierung - Dünneres Eisen, stärkere Wirkung
Je dünner eine Eisenschicht, desto leichter lässt sie sich durch einen Laserpuls entmagnetisieren. Forschende der Universität Duisburg-Essen haben gemeinsam mit dem Helmholtz-Zentrum Berlin und weiteren Partner:innen herausgefunden, warum das so ist: Entscheidend ist die magnetische Ordnung an den Grenzflächen des Materials. Die Erkenntnisse könnten langfristig dazu beitragen, neue Technologien für die magnetische Datenspeicherung zu entwickeln. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Advanced Science veröffentlicht.
- Blinder Fleck für die Anordnung der AtomeKünstliche Intelligenz wird zunehmend eingesetzt, um Eigenschaften neuer Materialien vorherzusagen. Ein Forschungsteam aus Jena und den USA zeigt nun in einer im Fachjournal „Nature Computational Science“ Studie: Kommen dabei Sprachmodelle zum Einsatz, erfassen diese zwar zuverlässig, welche Atomsorten ein Material enthält. Informationen über deren räumliche Anordnung nutzen sie jedoch nur unzureichend. Selbst größere Modelle und mehr Trainingsdaten beheben diese Schwäche nicht. Für stark strukturabhängige Materialeigenschaften sind deshalb auf räumliche Strukturen spezialisierte KI-Modelle die verlässlichere Wahl. (DOI: 10.1038/s43588-026-01045-2)