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Materialforschung : Neuland im Kochtopf

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Zufall hilft bei der Synthese

Eine rationale Planung in der Materialsynthese setzt hingegen das Wissen voraus, ob eine bestimmte Zusammensetzung und Struktur tatsächlich zu realisieren sind. Mit dieser Herausforderung befassen sich Forscher schon seit geraumer Zeit, darunter auch Martin Jansen, der in den neunziger Jahren mit Kollegen am Max-Planck-Institut für Festkörperforschung in Stuttgart einen Ansatz entwickelte, der auf dem Konzept der Energielandschaft chemischer Stoffe beruht. Dabei wird von allen nur denkbaren räumlichen Anordnungen von Atomen ausgegangen. Jeder einzelnen Konfiguration kann eine potentielle Energie zugeordnet werden, womit eine Hyperfläche der potentiellen Energie resultiert. Auf dieser Fläche ist also die Gesamtheit der chemischen Stoffe abgebildet, und jedes Minimum der Energielandschaft entspricht einer existenzfähigen Substanz. Auf der Landkarte sind somit alle existenzfähigen chemischen Verbindungen vorgegeben und harren „nur“ ihrer Entdeckung.

Könnte man diese Energielandschaft berechnen, wären lohnenswerte Zielverbindungen identifiziert. Doch trotz der immens gestiegenen Rechenkapazitäten ist dies immer noch ein aussichtsloses Unterfangen, da der dafür erforderliche Rechenaufwand weit jenseits des heute Machbaren liegt. Stattdessen erkundete Jansen, der kürzlich für sein Konzept zur Syntheseplanung mit dem diesjährigen Otto-Hahn-Preis ausgezeichnet wurde, rechnerisch solche Multi-Minima-Landschaften mit durch Zufall gesteuerten Wanderungen. Dabei wurden stets die bereits bekannten Verbindungen eines Systems gefunden, aber auch neue Kandidaten entdeckt wie Natriumnitrid (Na3N), das anschließend im Labor hergestellt werden konnte.

Die Fullerene besitzen eine fussballförmige Struktur

Der Ansatz wird verbreitet weiterverfolgt. So nutzen Artem Oganov vom Skolkovo Institute of Science and Technology in Moskau dafür beispielsweise Rechenverfahren, die auf evolutionären Algorithmen basieren und von bekannten Strukturtypen ausgehen. Chris Pickard und Richard Needs von der britischen University of Cambridge verwenden einen anderen Ansatz, der mit idealen Netzen beginnt. In einem Aufsatz in den „Nature Reviews“ haben beide Gruppen kürzlich gemeinsam ihre komplementären Vorgehensweisen beschrieben. Die rechnergestützte Entdeckung von Materialien führte bereits zu neuen superharten Werkstoffen, Materialien für die Photovoltaik und Supraleiter.

Der Supercomputer „Summit“ von IBM am Oak Ridge National Laboratory ist der derzeit schnellste Rechner der Welt.

KI ist zweifelsohne ein wichtiges Werkzeug, das bei der Lösung wesentlicher Probleme der Materialforschung helfen kann. Die riesigen Datenmengen aus der Materialwissenschaft bieten eine große Chance auf Erkenntnisgewinn, wenn man den Informationsgehalt mit Konzepten und Methoden der Künstlichen Intelligenz ausschöpft. Und lernfähige Algorithmen sowie leistungsstarke Informationstechnik ermöglichen es zunehmend, chemische Stoffsysteme nach rationalen Konzepten zu analysieren. Die Bundesregierung hat vor einem Jahr angekündigt, mit der KI-Strategie das Thema hierzulande voranzubringen. Hundert neue Professuren für Künstliche Intelligenz sollen entstehen.

Das bezieht sich allerdings auf das gesamte Forschungsfeld. Am KIT in Karlsruhe wird derzeit gerade mal eine Professur besetzt „für die Anwendung von Verfahren der KI-Forschung auf materialwissenschaftliche Fragestellungen“. Weiter heißt es in der Stellenanzeige: „Diese spezielle wissenschaftliche Ausprägung ist bisher kaum etabliert.“

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