Ziel des SolidSafe-Projekts ist es, die Stabilität und Sicherheit von Festkörperzellen in einer großen Variation von Betriebsbedingungen zu untersuchen. Der ermittelte Datensatz wird zu einer umfassenden Datenbank zusammengestellt, die sich für maschinelles Lernen/Optimierung eignet, um die optimale (d. h. sicherste) Materialkombination für die Komponenten von SSBs zu ermitteln. Das Hauptziel dieses Teilvorhabens besteht darin, eine modellbasierte Analyse der im Rahmen des Projekts getesteten SSB-Zellen zu erstellen und zu implementieren, um die maßgeblichen Degradationsprozesse während ausgewählter Missbrauchsfälle zu klären. Diese Modelle können zur Vorhersage der Zellleistung in Missbrauchsfällen sowie zur Optimierung der Parameter/Eigenschaften der Zelle verwendet werden, um das Ausmaß schädlicher Ereignisse zu minimieren. Darüber hinaus werden am Ende des Projekts kurz Methoden des maschinellen Lernens untersucht, um aufzuzeigen, wie der große Datensatz, der am Fraunhofer ICT gesammelt wurde, für Folgeprojekte genutzt werden kann.