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Durchbruch 11.12.2023 22:12:00

Millionen hypothetische Materialien: Google-DeepMind-KI hilft bei Batterien, Solarpaneele und Computerchips-Entwicklung

Millionen hypothetische Materialien: Google-DeepMind-KI hilft bei Batterien, Solarpaneele und Computerchips-Entwicklung

Googles DeepMind hat eine KI mit Materialforschung beauftragt. Das Ergebnis stellt alles in den Schatten, was Menschen in diesem Bereich in den letzten Jahrhunderten erreicht haben. Voranbringen könnte das insbesondere den Batteriesektor und den Computerchipbereich.

• Googles DeepMind entdeckt 2,2 Millionen neue Stoffe
• Teil der Materialien kann hergestellt werden
• Verwendung in vielen Branchen

Dem Forscherteam aus Googles KI-Tochter DeepMind ist einem Artikel des Magazins "Nature" zufolge ein Durchbruch im Bereich Materialforschung gelungen. Demnach hat das Team einen KI-Algorithmus entwickelt, der in der Lage war, die Struktur von mehr als zwei Millionen möglichen neuen kristallinen Materialien vorherzusagen. "Heute teilen wir in einem in Nature veröffentlichten Artikel die Entdeckung von 2,2 Millionen neuen Kristallen mit - das entspricht fast 800 Jahren Wissen", bestätigt das Unternehmen in einem Blogbeitrag.

Graph Networks for Materials Exploration meldet Erfolge

Demnach hat die künstliche Intelligenz, der die Forscher den Namen "Graph Networks for Materials Exploration" verpasst haben, innerhalb eines Jahres rund zwei Millionen potenzielle Strukturen bislang unbekannter Materialien entdeckt, für die es künftig zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten geben könnte.

Einige der entdeckten Kristalle, 380'000 an der Zahl, hat das KI-Tool als stabil bewertet. Diese zählten damit zu "vielversprechenden Kandidaten für die experimentelle Synthese", könnten also unter Laborbedingungen hergestellt werden und zersetzen sich nicht.

Fortschritte in wichtigen Branchen

Unter den kristallinen Stoffen, die von der KI als vielversprechend eingeschätzt werden, befinden sich den Forschern zufolge auch solche, die wichtige Fortschritte bringen und "das Potenzial haben, zukünftige transformative Technologien zu entwickeln, die von Supraleitern über den Antrieb von Supercomputern bis hin zu Batterien der nächsten Generation reichen, um die Effizienz von Elektrofahrzeugen zu steigern".

KI nutzt Daten aus grosser Datenbank

Um der künstlichen Intelligenz die Lösung der Aufgabenstellung zu ermöglichen, wurde die KI von DeepMind mit Daten aus dem Materials Project gefüttert. In dieser Datensammlung sind Informationen zu zahlreichen aktuell bekannten Stoffen und ihren zugehörigen Strukturen hinterlegt. Die erfolgversprechendsten, entdeckten Materialien der KI Graph Networks for Materials Exploration sollen ebenfalls in die Datensammlung aufgenommen werden.

KI-Ergebnisse schneller als menschliche Wissenschaftler

Was den Bereich Materialforschung angeht, hat die künstliche Intelligenz von Google DeepMind Wissenschaftlern damit deutlich den Rang abgelaufen. "In der Vergangenheit suchten Wissenschaftler nach neuartigen Kristallstrukturen, indem sie bekannte Kristalle optimierten oder mit neuen Kombinationen von Elementen experimentierten - ein teurer Trial-and-Error-Prozess, der Monate dauern konnte, um selbst begrenzte Ergebnisse zu liefern", so die Zusammenfassung der DeepMind-Forscher. "Die Entdeckung von 2,2 Millionen Materialien durch GNoME würde dem Wissen von etwa 800 Jahren entsprechen und zeigt ein beispielloses Ausmass und Mass an Genauigkeit bei Vorhersagen", heisst es bei DeepMind weiter.

Redaktion finanzen.ch


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Bildquelle: IB Photography / Shutterstock.com