Maschinelles Lernen 13.06.2021, 11:36 Uhr

Präzise Materialsimulationen

Erforschung, Entwicklung und Herstellung neuer Materialien hängen entscheidend von schnellen und zugleich genauen Simulationsmethoden ab.
Neuronale Netze ermöglichen präzise Materialsimulationen – bis hinunter auf die Ebene einzelner Atome.
(Quelle: Pascal Friederich, KIT)
Davon wiederum profitieren ganz unterschiedliche Anwendungen – von effizienten Energiespeichern, wie sie bei der Nutzung erneuerbarer Energien unverzichtbar sind, bis hin zu neuen Medikamenten, deren Entwicklung das Verständnis komplexer biologischer Vorgänge voraussetzt. Methoden der KI und des Maschinellen Lernens können Materialsimulationen entscheidend voranbringen. »Gegenüber herkömmlichen Simulationsmethoden, die auf klassischen oder quantenmechanischen Rechnungen basieren, lässt sich mit speziell auf Materialsimulationen zugeschnittenen neuronalen Netzen ein deutlicher Geschwindigkeitsvorteil erreichen«, erklärt der Physiker und KI-Experte Professor Pascal Friederich, Leiter der Forschungsgruppe AiMat – Artificial Intelligence for Materials Sciences am Institut für Theoretische Informatik (ITI) des KIT. »Schnellere Simulationssysteme werden es Wissenschaftlerinnern und Wissenschaftlern in den kommenden Jahren ermöglichen, größere und komplexere Materialsysteme rein virtuell zu entwickeln, sie bis auf die atomare Ebene hinunter zu verstehen und zu optimieren.«
In einem in der Zeitschrift Nature Materials veröffentlichten Artikel gibt Pascal Friederich, der auch als assoziierter Gruppenleiter im Bereich Nanomaterials by Information-Guided Design am Institut für Nanotechnologie (INT) des KIT tätig ist, gemeinsam mit Forschern der Universität Göttingen und der University of Toronto einen Überblick über die grundlegenden Prinzipien des für Materialsimulationen eingesetzten Maschinellen Lernens, den Datenerfassungsprozess sowie aktive Lernverfahren. Algorithmen für Maschinelles Lernen ermöglichen Künstlicher Intelligenz, die eingegebenen Daten nicht nur zu verarbeiten, sondern in großen Datensätzen Muster und Korrelationen zu finden, daraus zu lernen und selbstständig Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Bei Materialsimulationen kommt es darauf an, eine hohe Präzision über verschiedene Zeit- und Größenskalen – vom Atom bis zum Werkstoff – zu erreichen und zugleich die Rechenkosten zu begrenzen.




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