KI in der Materialforschung beschleunigt Entwicklung neuer Werkstoffe

Künstliche Intelligenz verändert die Suche nach neuen Materialien. Internationale Forschungskonsortien kombinieren Daten, Simulationen und Rechenleistung, um Werkstoffe mit gezielt definierten Eigenschaften schneller zu entwickeln.

Die Entwicklung neuer Materialien ist ein zentraler Bestandteil technischer Innovationen. Ob im Bauwesen, in der Energieversorgung, im Maschinenbau oder in der Elektrotechnik: Neue Werkstoffe können dazu beitragen, Bauteile leichter, langlebiger, ressourcenschonender oder leistungsfähiger zu machen. Mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) entsteht derzeit ein neuer Ansatz in der Materialforschung. Statt Materialien ausschließlich durch aufwendige Versuchsreihen zu entdecken, sollen KI Modelle geeignete Strukturen anhand gewünschter Eigenschaften vorhersagen und entwickeln.

Von der Materialsuche zum gezielten Materialdesign

Traditionell beginnt die Entwicklung eines neuen Werkstoffs häufig mit der Entdeckung einer chemischen Verbindung oder Materialstruktur. Anschließend wird untersucht, für welche Anwendungen sich diese eignet. KI gestützte Verfahren verfolgen einen anderen Ansatz: Beim sogenannten inversen Materialdesign werden zunächst konkrete Anforderungen definiert. Dazu können beispielsweise bestimmte Festigkeitswerte, Temperaturbeständigkeit, elektrische Eigenschaften oder chemische Stabilität gehören.

Auf dieser Grundlage analysieren KI Systeme große Mengen an Materialdaten und schlagen mögliche Zusammensetzungen oder Molekülstrukturen vor. Physikalische Simulationen prüfen anschließend, ob die berechneten Eigenschaften plausibel sind. Geeignete Kandidaten werden danach im Labor hergestellt und experimentell untersucht.

Dieser Ansatz ersetzt die klassische Materialforschung nicht, kann sie aber durch eine gezieltere Vorauswahl ergänzen. Besonders bei komplexen Materialsystemen mit einer sehr großen Zahl möglicher Kombinationen kann die rechnergestützte Analyse Zeit und Ressourcen sparen.

Internationale Kooperation verbindet KI, Daten und Materialwissen

Ein Beispiel für diese Entwicklung ist die sogenannte AI Materials Foundry. Unter diesem Namen haben sich zahlreiche Unternehmen zusammengeschlossen, um KI Methoden für die Materialentwicklung weiterzuentwickeln. Beteiligt sind unter anderem Technologieunternehmen wie Nvidia und Meta Platforms sowie Industrieunternehmen wie Henkel.

Eine zentrale Rolle spielt das britische Unternehmen CuspAI mit seiner Plattform MIRA. Sie verbindet KI Modelle mit umfangreichen Materialdatenbanken und soll die Entwicklung neuer Werkstoffe durch Simulation und Analyse unterstützen. Grundlage solcher Systeme sind hochwertige Datensätze, die Informationen über bekannte chemische Verbindungen, Kristallstrukturen und Materialeigenschaften enthalten.

Zu den relevanten Datenquellen gehören unter anderem wissenschaftliche Materialdatenbanken wie die Cambridge Structural Database sowie die Inorganic Crystal Structure Database, die vom FIZ Karlsruhe Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur betrieben wird.

Rechenleistung und Datenqualität als entscheidende Faktoren

KI Anwendungen in der Materialforschung benötigen mehrere technische Voraussetzungen. Neben geeigneten Algorithmen sind vor allem große und verlässliche Datenmengen erforderlich. Nur wenn Trainingsdaten eine hohe Qualität besitzen, können KI Modelle belastbare Vorhersagen treffen.

Ein weiterer Faktor ist die verfügbare Rechenleistung. Moderne Materialsimulationen betrachten Vorgänge auf atomarer oder molekularer Ebene und müssen eine große Zahl möglicher Varianten bewerten. Leistungsfähige Rechenzentren ermöglichen es, diese Berechnungen deutlich schneller durchzuführen als mit klassischen Methoden.

Trotz des hohen Automatisierungsgrades bleibt die fachliche Bewertung durch Materialwissenschaftlerinnen und Materialwissenschaftler, Ingenieurinnen und Ingenieure sowie weitere Fachleute unverzichtbar. KI kann Zusammenhänge erkennen und Vorschläge erzeugen, die Einordnung der technischen Eignung und die Übertragung in reale Anwendungen erfordern weiterhin menschliches Fachwissen.

Bedeutung für Ingenieurwesen und Baupraxis

Auch für das Bauwesen kann die Entwicklung neuer Materialien langfristig relevant werden. Neue Werkstoffe könnten beispielsweise bei der Herstellung von Baustoffen, der Entwicklung energieeffizienter Konstruktionen oder bei der Verlängerung von Nutzungsdauern eine Rolle spielen. Voraussetzung ist jedoch, dass neue Materialien nicht nur theoretisch geeignete Eigenschaften besitzen, sondern auch hinsichtlich Dauerhaftigkeit, Verarbeitbarkeit, Kosten, Umweltwirkungen und Zulassung untersucht werden.

Gerade in sicherheitsrelevanten Bereichen wie dem konstruktiven Ingenieurbau sind umfangreiche Prüfungen und normgerechte Nachweise erforderlich. Digitale Methoden können den Entwicklungsprozess unterstützen, ersetzen aber nicht die erforderlichen Qualitätssicherungsprozesse.

Bereits heute gibt es verschiedene Ansätze, KI für die Materialentwicklung einzusetzen. Neben unternehmensinternen Projekten existieren auch offene Forschungsinfrastrukturen wie die Plattform MaterialDigital, die den Aufbau digitaler Materialdaten und deren Nutzung für Forschung und Entwicklung unterstützt.

Weitere Entwicklung durch digitale Materialmodelle

Die Verbindung von künstlicher Intelligenz, Simulation und experimenteller Forschung befindet sich noch in einer Entwicklungsphase. Offene Fragen betreffen unter anderem die Übertragbarkeit von Simulationsergebnissen auf reale Herstellungsprozesse, die Standardisierung von Materialdaten sowie die Integration neuer Werkstoffe in bestehende Regelwerke.

Mit zunehmender Verfügbarkeit digitaler Materialmodelle und leistungsfähiger Rechenverfahren dürfte die Bedeutung datenbasierter Entwicklungsprozesse weiter wachsen. Für Ingenieurinnen und Ingenieure entsteht damit ein zusätzliches Werkzeug, um Materialeigenschaften frühzeitig zu bewerten und neue Lösungsansätze für technische Aufgabenstellungen zu entwickeln.