Die Jenaer Physikerin Prof. Dr. Silvana Botti.

Turbo für Materialforschung

Forschungsgruppe trainiert KI zur Vorhersage neuer Verbindungen
Die Jenaer Physikerin Prof. Dr. Silvana Botti.
Foto: Jürgen Scheere (Universität Jena)
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Meldung vom: 06. Dezember 2021, 11:00 Uhr | Verfasser/in: Claudia Neumeier/Axel Burchardt | Zur Original-Meldung

Ein neuer Algorithmus soll dabei helfen, bislang unbekannte Materialverbindungen auszumachen. Entwickelt wurde er von einem Team der Universitäten Halle-Wittenberg, Jena sowie Lund in Schweden. Die Forschenden konzipierten eine Künstliche Intelligenz (KI), die auf maschinellem Lernen basiert und komplexe Berechnungen binnen kürzester Zeit durchführen kann. Auf diesem Weg konnte das Team bereits mehrere Tausend neue mögliche Verbindungen am Computer beschreiben. Die Studie erschien im Fachjournal „Science Advances“.

Anorganische Materialien spielen für den Menschen eine große Rolle: Sie sind zum Beispiel die Grundlage für Solarzellen oder neue Entwicklungen der Halbleiterelektronik, die in technischen Geräten zum Einsatz kommt. Etwa 50.000 stabile anorganische Verbindungen sind heute bekannt. „Es gibt aber noch deutlich mehr, die theoretisch existieren könnten – wenn man sie künstlich herstellt“, sagt der Hallenser Physiker Prof. Dr. Miguel Marques. Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten, diese noch unbekannten Materialien zu entdecken: im Labor über unzählige Experimente mit verschiedenen Substanzen oder per Simulation am Computer. Letzteres hat sich in den vergangenen Jahren immer mehr zum Standard entwickelt, wie Marques sagt: „Das Problem ist, dass viele bisherigen Ansätze sehr viel Rechenpower benötigen und nur langsam zu Ergebnissen kommen.“

Ergebnisse erhalten, ohne selbst zu rechnen

Die Forschenden entwickelten deshalb ein neues Verfahren, das auf maschinellem Lernen basiert. Anstatt die kompletten Berechnungen durchzuführen soll der Computer deren Endergebnisse vorhersagen. „Wir wollen also die Ergebnisse der Berechnungen erhalten, ohne selbst rechnen zu müssen“, sagt der Erst-Autor der neuen Studie Jonathan Schmidt aus Halle. „Dafür benötigt man zwei Dinge: einen Algorithmus, der die gewünschte Aufgabe übernimmt und dann noch einen Datensatz, mit dem man den Algorithmus trainieren kann“, so der Physiker weiter. Das Team nutzte hierfür mehrere Datenbanken mit über 2,4 Millionen Verbindungen. „Die Berechnungen, die diesen Datenbanken zugrunde liegen, haben zusammengefasst eine Berechnungsdauer von 100 bis 200 Millionen Stunden“, sagt Schmidt.

Eine Nadel im Heuhaufen hypothetischer Materialien finden

Die Computermethoden sind so weit fortgeschritten, dass wir riesige Mengen an hochwertigen Berechnungen zu noch nicht synthetisierten Materialien durchführen können. Das maschinelle Lernen hilft uns, eine Nadel in diesem Heuhaufen von hypothetischen Materialien zu finden“, sagt Prof. Dr. Silvana Botti von der Universität Jena, die vor allem an der Analyse der von der Maschine erzeugten Ergebnisse und an der Beschreibung der Eigenschaften der vorhergesagten Materialien mitgewirkt hat.

Die neue KI sucht deutlich schneller als bisherige Verfahren nach neuen Materialien und soll in Zukunft auch deren elektrische und optische Eigenschaften vorhersagen. Mehrere Tausend mögliche Kandidaten konnten so schon ausgemacht werden. „Natürlich müssen vielversprechende Materialkandidaten und ihre Eigenschaften experimentell bestätigt und weiter untersucht werden. Wir sind jedoch sehr zuversichtlich, dass sich die meisten unserer Vorhersagen dabei bestätigen“, sagt Marques.

Information

Original-Publikation:
Schmidt J. et al.: Crystal-graph attention networks for the prediction of stable materials. Science Advances (2021), Vol 7, Issue 49. DOI: 10.1126/sciadv.abi7948

Kontakt (in Jena):

Lehrstuhl für Festkörpertheorie
Silvana Botti, Univ.-Prof. Dr.
Abbeanum, Raum 308
Fröbelstieg 1
07743 Jena
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