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Materialforschung : Neuland im Kochtopf

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Der Algorithmus lernte die Beziehung zwischen Begriffen und erfasste dabei Konzepte wie das Periodensystem der Elemente und die Kristallstruktur von Metallen. Das Programm wurde auf die Suche nach neuen Thermoelektrika geschickt und schlug 50 Verbindungen vor. In weiteren Versuchen gaben die Forscher der KI lediglich Artikel vor, die bis zum Jahr 2008 veröffentlicht worden waren. Von den fünf besten Vorhersagen, die das Programm auf dieser Datenbasis vorschlug, sind drei tatsächlich inzwischen entdeckt worden. Die anderen beiden enthalten mit Quecksilber oder Samarium giftige oder sehr seltene Elemente und werden deshalb kaum das Ziel von Experimenten sein.

Fallstricke für die KI

Das Maschinenlernen weist allerdings auch bestimmte Anfälligkeiten auf. So warnen Chemiker vom Haverford College in Pennsylvania und der Fordham University in New York vor Schwachpunkten menschlichen Ursprungs, die bereits in der Literatur stecken. Zum einen werden in Veröffentlichungen in der Regel nur Experimente dokumentiert, die erfolgreich verlaufen, zum anderen pflanzen sich falsche Annahmen und Vorurteile häufig fort.

Die Auswahl von Reagenzien kann beispielsweise auf einer Empfehlung des Gruppenleiters beruhen, oder es wird das genommen, was im Regal steht oder günstig angeschafft werden kann. Diese Subjektivität ist beim Training eines Systems zum Maschinenlernen ein potentielles Problem. Die Wissenschaftler um Sorelle Friedler und Alexander Norquist untersuchten dieses Dilemma am Beispiel der Synthese von Vanadiumboraten. Sie trainierten ihr Programm zunächst mit einem Datensatz von Synthesebedingungen aus der Literatur, um den Erfolg von Reaktionen vorherzusagen. Dieser Datensatz war weniger erfolgreich als ein zweiter, der zufällig ausgewählte Literaturvorschriften aufwies, berichten die Forscher in der Zeitschrift „Nature“. Was auf den ersten Blick als bewährt und vertrauenswürdig erscheint, kann also den Erfolg einer Modellierung mitunter einschränken.

Zweifelsohne bieten aus vorhandenen Datenbeständen mit Methoden der KI gewonnene Informationen eine große Chance auf neue Erkenntnisse. Was diese Ansätze jedoch nicht leisten: Sie liefern keine unmittelbaren Impulse, die – im chemischen Sinne – zu neuen Materialien mit neuen Eigenschaftsprofilen führen. In diesem Punkt ist die Forschung weiterhin auf die klassische Festkörpersynthese angewiesen, die im Wesentlichen explorativer Natur ist. Es wird ausprobiert, und hin und wieder ist ein Treffer dabei.

Schichtweise aufeinander gestapelt, entwickeln 2D-Materialien ganz neue Eigenschaften, etwa für photovoltaische Anwendungen.

So war es schon zu Zeiten von Johann Friedrich Böttger, der in Meißen das europäische Hartporzellan erfand, und wiederholte sich 1985, als zufällig mit den fußballförmigen Fullerenen eine völlig neue Erscheinungsform von Kohlenstoff entdeckt wurde. Deshalb blicken die Materialchemiker mitunter neidisch auf ihre Kollegen aus der Molekülchemie, denn dort steht ein breites Sortiment an bewährten Reagenzien und Methoden zur Verfügung, mit denen auf dem Reißbrett entworfene Moleküle im Reaktionsgefäß produziert werden können.

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