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Materialforschung : Neuland im Kochtopf

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Materialforschung am Computermodell: Die Oberfläche eines Hochtemperatur-Supraleiters wird mit Strontiumatomen (violett) bedampft. Die Atome versehen das Material mit zusätzlichen Ladungsträger und erhöhen so dessen Leitfähigkeit. Bild: Brookhaven National Laboratory

Künstliche Intelligenz, Big Data und hohe Rechenkapazitäten beflügeln zunehmend auch die Suche nach neuen Hightech-Werkstoffen. Das Ziel sind Materialien mit maßgeschneiderten chemischen und physikalischen Eigenschaften.

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          Stetig wachsende Rechnerkapazitäten haben dem Instrumentarium der KI überall dort zum Durchbruch verholfen, wo große Datenmengen anfallen: Mit lernfähigen Algorithmen können hier wahre Schätze gehoben werden. Das gilt für die Genomanalyse wie für die personalisierte Medizin, für die Verkehrswissenschaften oder die Teilchenphysik. Dieser Trend hat auch die Materialforschung erreicht – jenes Forschungsgebiet, das untrennbar mit technologischen Fortschritten verknüpft ist.

          Nicht von ungefähr sind die frühen Entwicklungsphasen der Menschheit nach Materialien benannt: Steinzeit, Bronzezeit, Eisenzeit. Denn die Verfügbarkeit von Werkstoffen bedingte seit jeher die technische Weiterentwicklung. Heute sind es Hightech-Werkstoffe, die entsprechende Anwendungen möglich machen. Beispiele dafür sind Thermoelektrika, die ungenutzte Abwärme in Strom umwandeln, Werkstoffe für leistungsfähige Akkus oder Solarzellen, Supraleiter für verlustfreien Stromtransport oder hochtemperaturfeste Werkstoffe für Turbinen und Verbrennungsmotoren, die besonders hohe Wirkungsgrade aufweisen.

          Angesichts der gewaltigen Fülle an wissenschaftlichen Veröffentlichungen und den darin enthaltenen Informationen über Werkstoffe – Stichwort: Big Data – bleibt es allerdings eine enorme Herausforderung, das passende Material für eine bestimmte Anwendung zu finden. Forscher aus zwölf Einrichtungen der Max-Planck-Gesellschaft haben sich daher zusammengeschlossen, um die vorhandenen Forschungsergebnisse in einer neuen Weise nutzbar zu machen. Das Projekt „MaxNet on Big-Data-Driven Materials Science“ will die Daten auf besondere Strukturen oder Muster durchforsten. Das Ergebnis könnte eine mehrdimensionale Material-Landkarte sein, aus der sich ablesen lässt, welches Material optimal für den geplanten Zweck ist.

          KI entdeckt verborgenes Wissen

          Ein weiteres Ziel des Vorhabens ist es, die Datenmengen mit lernfähigen Algorithmen auf besondere Strukturen oder Muster hin zu untersuchen, die zu völlig neuen Informationen führen könnten. Konkret: Ein Blick in die Zukunft soll möglich werden, der Einsatz von KI soll die Eigenschaften von Metallen und Legierungen theoretisch vorhersagbar machen. Das klingt ambitioniert, ist in anderen Disziplinen aber bereits möglich. So können Epidemiologen aus den Nutzeranfragen in Internet-Suchmaschinen herauslesen, in welchen Regionen gerade die Grippe grassiert. Dabei lässt sich verfolgen, wie sich die Infektion ausbreitet, aber auch der weitere Verbreitungsweg vorhersagen.

          Eine Monolage Graphen wird zur perfekten Membran. Sie lässt nur Wasserstoffkerne durch und blockiert den Transfer selbst keinster Moleküle.

          Einen aktuellen Beleg für die prognostische Leistungsfähigkeit des KI-Ansatzes in der Materialwissenschaft erbrachten kürzlich Forscher vom Lawrence Livermore National Laboratory in Berkeley. Die Wissenschaftler um Vahe Tshitoyan entwickelten Suchalgorithmen, die wissenschaftliche Veröffentlichungen anhand von klug ausgewählten Stichworten und Begriffskombinationen filtern. Das Programm namens „Word2vec“ arbeitete sich ohne jegliche Vorgaben für die Mustererkennung durch über drei Millionen Abstracts wissenschaftlicher Veröffentlichungen, die zwischen 1922 und 2018 in mehr als tausend Zeitschriften erschienen waren.

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