Projektziel: GaN-Leistungsmodule mit KI-Ausfallvorhersage Fraunhofer startet GaN-Förderprojekt PowerCare

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Im Fraunhofer-Förderprojekt PowerCare werden neuartige vertikale Galliumnitrid-Leistungshalbleiter sowie echtzeitfähige Ausfallmodelle auf KI-Basis entwickelt und in Motorantrieben eingesetzt. Damit will das Projekt den Grundstein für die nächste Evolutionsstufe intelligenter, nachhaltiger Leistungsmodule legen.

Durch seine höhere Leistungsdichte und Schaltgeschwindigkeit im Vergleich zu anderen Halbleitermaterialien wie Silizium bietet das Wide-Bandgap-Halbleitermaterial Galliumnitrid (GaN) ein enormes Potenzial für die Herstellung von kompakteren und effizienteren Power-Modulen. Dies spielt zusammen mit der erforderlichen weitgehenden Elektrifizierung von Produktion und Mobilität, um eine Unabhängigkeit von fossilen Energieträgern und den Umstieg auf regenerative Energiequellen umzusetzen. Damit steigt der Bedarf an kompakter, energieeffizienter und zuverlässiger Leistungselektronik.

Im Rahmen des Förderprojekts PowerCare forschen Fraunhofer-Institute gemeinsam am Einsatz neuartiger vertikaler GaN-Leistungshalbleiter in industriellen Motorsteuerungen – allein hierdurch ließen sich laut Angaben des Fraunhofer Instituts IMS Einsparungen von etwa 124 Megatonnen CO₂e pro Jahr erreichen.

Ziel: Leistungsmodul mit integrierter Ausfallvorhersage

Die breite Anwendung neuer Leistungselektronik ist jedoch auch mit Risiken hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit verbunden. Insbesondere bei elektrischen Antriebssystemen, von denen im Extremfall Menschenleben abhängig sind, müssen mögliche Ausfälle frühzeitig erkannt werden. Bisher sind dafür notwendige GaN-Leistungsmodule mit integrierter Ausfallvorhersage nicht am Markt verfügbar. Das Fraunhofer-Förderprojekt PowerCare möchte hierfür eine Lösung bieten und verfolgt einen neuen Ansatz im Überwachungskonzept durch eine miniaturisierte Motorsteuerung mit integrierter KI-Ausfallvorhersage.

Im Projekt wollen die Kooperationspartner KI-gestützte Ausfallvorhersagemodelle entwickeln, die auf einem kompakten Hochleistungs-Microcontroller ausgeführt werden. Der KI-fähige Microcontroller wird mit den hocheffizienten GaN-Halbleitern zu einem Leistungsmodul zusammengesetzt. Durch ein Co-Design von Leistungshalbleitern, Microcontrollern und Vorhersagemodellen soll ein miniaturisiertes und energieeffizientes Modul entstehen, welches direkt in die zu überwachenden Antriebe integriert werden kann.

Drei Fraunhofer-Institute arbeiten zusammen

An der Realisierung eines solchen intelligenten Leistungsmoduls arbeiten drei Fraunhofer-Institute auf Basis ihres jeweiligen Expertengebiets zusammen: Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB (KI-basierte Zustandsüberwachung von elektrischen Antrieben), das Fraunhofer-Institut für Siliziumtechnologie ISIT (vertikale GaN-Bauelemente inklusive ihrer Ausfallmodelle) und das Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS (RISC-V-Prozessoren und eingebettete KI für Ausfallvorhersagen).

Das Ziel ist, Störungen der Leistungselektronik vorzeitig zu erkennen. Unerwartete Ausfälle dieser Komponenten würden so minimiert werden. Für Industrieanwendungen bietet das die Möglichkeit, die Wartungsplanung effizient und kostenschonend zu gestalten. Im Bereich der Mobilitätsanwendungen und kritischen Systeme kann auf diese Weise ebenfalls eine erhöhte Sicherheit gewährleistet werden.

Projekt auch für weitere Anwendungen erweiterbar

Laut Angaben der Projektpartner ließe sich das Projekt auch für folgende Anwendungsfälle erweitert werden: Effiziente und sichere Elektromobilität, Drohnen und Elektroflugzeuge, Point-of-Load-Converter für Rechenzentren, sichere Cobots und medizinische Roboter sowie effiziente und vorausschauende PV-Inverter.

Die Zusammenführung der Kompetenzen der Fraunhofer-Institute in PowerCare ermöglicht eine schnelle Umsetzung von qualitativen Demonstratoren. Für eine marktgerechte Entwicklung der kognitiven Leistungselektronik stehen außerdem die Projektpartner Siemens, X-FAB, NXP und die TU Dortmund mit Praxis-Feedback unterstützend zur Seite. (cg)

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