Internationaler Standard liefert Basis für KI-Training

Eine Voraussetzung für KI in der Materialforschung sind die umfassende Nutzung und der Austausch von Daten über Materialien. Das erleichtert der umfassende internationale Standard Optimade.

Foto: PantherMedia / Michael Piepgras

Neue Technologien in den Bereichen Energie und Nachhaltigkeit – wie zum Beispiel LED-Beleuchtung, Batterien, Solarzellen oder biologisch abbaubare Materialien – erfordern neue Werkstoffe. Weltweit arbeiten Forschende an dieser Aufgabe. „Es ist jedoch eine große Herausforderung, Materialien zu schaffen, die genau die geforderten Eigenschaften aufweisen, zum Beispiel keine umweltgefährdenden Stoffe enthalten und gleichzeitig lange haltbar sind“, erklärt Miguel Marques.

Forschung für ein innovatives Werkstoffdesign

KI-Modelle beherrschen große Datenmengen

„Wir erleben derzeit eine explosionsartige Entwicklung, bei der Forschende in der Materialwissenschaft KI-Methoden aus anderen Bereichen übernehmen und auch ihre eigenen Modelle für die Materialforschung entwickeln. Der Einsatz von KI zur Vorhersage von Eigenschaften verschiedener Materialien eröffnet völlig neue Möglichkeiten“, sagt Prof. Dr. Rickard Armiento, außerordentlicher Professor am Fachbereich für Physik, Chemie und Biologie (IFM) der Universität Linköping in Schweden. Anspruchsvolle Simulationen werden auf Supercomputern durchgeführt. Sie beschreiben, wie sich Elektronen in Materialien bewegen. Dies wiederum führt zu unterschiedlichen Materialeigenschaften. Diese Berechnungen generieren umfangreiche Datenmengen, die zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen genutzt werden können. Die KI-Modelle sind dann in der Lage, sofort die Reaktionen auf neue, bisher nicht durchgeführte Berechnungen sowie die Eigenschaften neuer Materialien vorherzusagen. Allerdings erfordert das Training der Modelle immense Datenmengen.

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Datenbanken wie Inseln im Ozean

„Wir bewegen uns auf eine Ära zu, in der wir Modelle auf allen Daten trainieren wollen, die es gibt“, sagt Rickard Armiento. Daten aus umfangreichen Simulationen und allgemeine Materialinformationen werden in großen Datenbanken erfasst. Im Laufe der Zeit haben sich zahlreiche solcher Datenbanken aus verschiedenen Forschungsgruppen und Projekten entwickelt, ähnlich wie isolierte Inseln im Ozean. Sie arbeiten unterschiedlich und definieren Eigenschaften auf verschiedene Weise.

„Forschende an Universitäten oder in der Industrie, die Materialien in großem Maßstab abbilden oder ein KI-Modell trainieren wollen, müssen Informationen aus diesen Datenbanken abrufen. Daher ist ein Standard erforderlich, damit die Nutzenden mit all diesen Datenbibliotheken kommunizieren und die erhaltenen Informationen verstehen können“, sagt Prof. Dr. Gian-Marco Rignanese, Professor am Institut für kondensierte Materie und Nanowissenschaften der UCLouvain in Belgien.

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Internationales Netzwerk entwickelt neuen Standard

Der Standard Optimade (Open Databases Integration for Materials Design) wurde in den letzten acht Jahren entwickelt. Hinter diesem Projekt steht ein großes internationales Netzwerk mit über 30 Institutionen weltweit sowie bedeutenden Werkstoffdatenbanken in Europa und den USA. Das Ziel ist es, den Nutzenden einen einfacheren Zugang zu führenden und weniger bekannten Werkstoffdatenbanken zu ermöglichen. Eine der größten Neuerungen in der aktuellen Version ist die deutlich verbesserte Fähigkeit, verschiedene Materialeigenschaften und andere Daten mithilfe gemeinsamer, fundierter Definitionen präzise zu beschreiben. An der Entwicklung beteiligt waren Prof. Dr. Miguel Marques, Inhaber des Lehrstuhls „Künstliche Intelligenz für integrierte Materialwissenschaft“, und Prof. Dr. Silvana Botti, Inhaberin des Lehrstuhls „Theorie der angeregten Zustände integrierter Festkörpersysteme“ der Ruhr-Universität Bochum. Beide sind Mitglieder des interdisziplinären Research Center Future Energy Materials and Systems (RC FEMS, https://www.uaruhr.de/researchallianceruhr/futureenergymaterialsandsystems.html).

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Internationale Partner

Die internationale Kooperation umfasst die EU, die USA, Großbritannien, China , Mexiko und Japan sowie Institutionen wie die University of California Berkeley, die École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), die Northwestern University, die University of Cambridge, das Paul Scherrer Institut, die Duke University, und Johns Hopkins University. Ein bedeutender Teil der Zusammenarbeit erfolgt durch jährliche Workshops.