Die Entwicklung neuer Materialien gehört zu den wichtigsten Treibern technologischen Fortschritts, ob für die Luftfahrt, die Energiewende, die Medizin oder die Bauindustrie.
Traditionell ist Materialforschung jedoch ein aufwendiger, langwieriger und kostenintensiver Prozess.
Genau hier setzt die generative Künstliche Intelligenz (KI) an und revolutioniert die Art und Weise, wie Werkstoffe entdeckt, entwickelt und getestet werden.Was ist generative KI in der Materialforschung?
Generative KI bezeichnet KI-Modelle, die neue Daten oder Strukturen erschaffen können, also beispielsweise Texte, Bilder oder in diesem Fall: Materialien.In der Materialforschung werden solche Modelle eingesetzt, um auf Basis physikalischer Prinzipien, existierender Daten und gewünschter Eigenschaften neue Materialkombinationen zu „erfinden“, die bislang unbekannt waren.
Statt mühsam hunderte Experimente im Labor durchzuführen, kann eine generative KI Millionen Materialkombinationen durchspielen, aussortieren und gezielt vielversprechende Vorschläge machen, innerhalb weniger Stunden oder Tage.
Die wichtigsten Systeme im Überblick
1. MatterGen von Microsoft Research
MatterGen ist ein KI-Modell, das mit Hilfe eines sogenannten Diffusionsprozesses neue Kristallstrukturen generiert.Die KI beginnt mit zufälligen Atomverteilungen und formt daraus stabile anorganische Materialien.
Im Vergleich zu bisherigen Modellen produziert MatterGen fast dreimal so häufig stabile Strukturen.
Ein praktischer Durchbruch gelang mit dem Material TaCr₂O₆, das MatterGen zunächst am Computer voraussagte und das anschließend im Labor erfolgreich synthetisiert wurde, mit erstaunlicher Übereinstimmung zwischen KI-Prognose und Realität.
2. MatGPT von FEHRMANN MaterialsX
MatGPT ist ein kommerzielles Tool, das KI nutzt, um optimale Metalllegierungen vorzuschlagen.Es kombiniert industrielle Expertise mit modernen Algorithmen.
Während traditionelle Materialentwicklung oft Jahre dauert, kann MatGPT innerhalb von Tagen neue Rezepturen liefern, ein Vorteil insbesondere für Hochleistungsbranchen wie Maschinenbau oder Luftfahrt.
3. GNoME von DeepMind
GNoME steht für „Graph Networks for Materials Exploration“ und basiert auf der Anwendung neuronaler Netzwerke zur Entdeckung neuer Materialien.DeepMind konnte damit über 2,2 Millionen potenzielle Kristallstrukturen generieren, von denen rund 380.000 als stabil gelten.
Einige dieser Entdeckungen könnten zukunftsweisend sein, etwa für Supraleiter oder Energiespeicher.
4. SLAMD der TU Berlin
Auch in der Bauindustrie wird generative KI bereits erfolgreich eingesetzt.Das Projekt SLAMD (Sustainable Lightweight Aggregate Materials Design) ermöglicht es, nachhaltige Betonrezepturen mit geringem CO₂-Fußabdruck zu entwickeln, ohne dass Nutzer Experten in Bauchemie sein müssen.
Die KI begleitet den Nutzer über einen Chatbot und schlägt geeignete Mischverhältnisse und Zusatzstoffe vor.
Warum ist das ein Game-Changer?
- Geschwindigkeit: Materialentwicklung dauert oft viele Jahre, KI reduziert diesen Prozess auf Wochen oder gar Tage.
- Kostenersparnis: Weniger Laborversuche und zielgerichtete Forschung senken die Entwicklungskosten drastisch.
- Nachhaltigkeit: KI kann gezielt umweltfreundliche Materialien generieren, z. B. recycelbare Kunststoffe oder CO₂-arme Betonarten.
- Innovationssprung: KI entdeckt Strukturen, auf die Menschen kaum gekommen wären und eröffnet dadurch ganz neue technische Möglichkeiten.
Herausforderungen und Ausblick
Trotz aller Erfolge steht die generative KI in der Materialforschung noch am Anfang.Viele Vorschläge müssen experimentell validiert werden, was nach wie vor Fachwissen und Ressourcen erfordert.
Auch Fragen zur Datensicherheit, geistigem Eigentum und ethischer Verantwortung sind noch nicht abschließend geklärt.
Dennoch zeigt sich: Generative KI könnte in den kommenden Jahren zu einem der mächtigsten Werkzeuge für Wissenschaft und Industrie werden, vergleichbar mit der Einführung des Computers oder des Internets.
Fazit:
Die Verbindung von KI und Materialwissenschaft verspricht eine neue Ära der Innovation.
Generative KI beschleunigt nicht nur die Entwicklung neuer Werkstoffe, sondern macht sie auch gezielter, nachhaltiger und effizienter.
Ob neue Batterien, Werkstoffe für den Weltraum oder Baustoffe der Zukunft, die Grundlage dafür wird vielleicht schon jetzt von einer KI erschaffen.
Wie man hier lesen kann, ist KI generell vielleicht doch nicht nur ein Fluch!
