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Deutsche Forscher entwickeln Künstliche Intelligenz für Materialverbindungen

Lesezeit: 1 min
01.01.2022 12:11
Anorganische Materialien spielen eine große Rolle - beispielsweise als Grundlage für Solarzellen oder in der Halbleiter-Elektronik. Jetzt haben deutsche Wissenschaftler eine neue Entwicklung präsentiert, die es in sich hat.
Deutsche Forscher entwickeln Künstliche Intelligenz für Materialverbindungen
Mathematische Formeln, die zu einem Algorithmus für Maschinelles Lernen gehören. (Foto: dpa)
Foto: Sebastian Gollnow

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Ein neuer Algorithmus soll dabei helfen, bislang unbekannte Materialverbindungen auszumachen. Entwickelt wurde er von einem Team von Forschern der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg (MLU), der Friedrich-Schiller-Universität Jena und der Universität Lund in Schweden. Die Forschenden konzipierten eine Künstliche Intelligenz (KI), die auf maschinellem Lernen basiert und komplexe Berechnungen binnen kürzester Zeit durchführen kann. Auf diesem Weg konnte das Team bereits mehrere Tausend neue mögliche Verbindungen am Computer beschreiben. Die Studie erschien im Fachjournal "Science Advances".

Anorganische Materialien spielen in der Industrie eine große Rolle: Sie sind zum Beispiel die Grundlage für Solarzellen oder neue Entwicklungen in der Halbleiter-Elektronik, die in technischen Geräten zum Einsatz kommt. Etwa 50.000 stabile anorganische Verbindungen sind derzeit bekannt. "Es gibt aber noch deutlich mehr, die theoretisch existieren könnten - wenn man sie künstlich herstellt", sagt der Physiker Miguel Marques von der MLU. Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten, diese noch unbekannten Materialien zu entdecken: im Labor über unzählige Experimente mit verschiedenen Substanzen oder per Simulation am Computer. Letztere Variante hat sich in den vergangenen Jahren immer mehr zum Standard entwickelt, wie Marques sagt. Aber es gebe ein Problem: "Viele bisherige Ansätze benötigen sehr viel Rechenpower und kommen nur langsam zu Ergebnissen."

Die Forschenden entwickelten deshalb ein neues Verfahren, das auf maschinellem Lernen basiert. Anstatt die kompletten Berechnungen durchzuführen, soll der Computer deren Endergebnisse vorhersagen. "Wir wollen also die Ergebnisse der Berechnungen erhalten, ohne selbst rechnen zu müssen", sagt Jonathan Schmidt von der MLU, Erst-Autor der neuen Studie. Dafür benötige man zwei Dinge, so der Physiker weiter: "Einen Algorithmus, der die gewünschte Aufgabe übernimmt, und dann noch einen Datensatz, mit dem man den Algorithmus trainieren kann." Das Team nutzte hierfür mehrere Datenbanken mit über 2,4 Millionen Verbindungen. "Die Berechnungen, die diesen Datenbanken zugrunde liegen, haben zusammengefasst eine Berechnungsdauer von 100 bis 200 Millionen Stunden", erläutert Schmidt.

Die neue KI sucht deutlich schneller als bisherige Verfahren nach neuen Materialien und soll in Zukunft auch deren elektrische und optische Eigenschaften vorhersagen. Mehrere Tausend mögliche Kandidaten konnten die Forschenden so schon ausmachen. "Natürlich müssen vielversprechende Materialkandidaten und ihre Eigenschaften experimentell bestätigt und weiter untersucht werden. Wir sind jedoch sehr zuversichtlich, dass sich die meisten unserer Vorhersagen dabei bestätigen", so Marques.


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