Wie präzise EIS-Daten die Qualität von KI-Modellen entscheidend verbessern

Elektrochemische Impedanzspektroskopie (EIS) ist ein Schlüsselverfahren zur Charakterisierung elektrochemischer Systeme. Für den Einsatz in KI-gestützten Analysen ist die Qualität der Messdaten entscheidend. Dieses Whitepaper zeigt, wie Forscher durch Einhaltung vierer fundamentaler Kriterien – Linearität, Zeitinvarianz, stationärer Zustand und minimales Rauschen – valide EIS-Daten erzeugen. Es werden Methoden zur Validierung wie Lissajous-Plots, Kramers-Kronig-Tests und Modellvergleiche vorgestellt. Darüber hinaus werden Anahltspunkte für die Qualität, wie Phasenwinkeluntersuchung und Reproduzierbarkeit erläutert. Abschließend wird die Auswahl geeigneter Ersatzschaltbilder für die Dateninterpretation behandelt. Das Whitepaper richtet sich an Anwender, die solide Datensätze für KI-Training und elektrochemische Modellierung generieren möchten.