Materialforschung

Penn State hat einen bedeutenden Zuschuss von 20 Millionen Dollar von der National Science Foundation (NSF) erhalten, um ein innovatives Projekt zur Integration von künstlicher Intelligenz in die Materialforschung zu leiten. Unter der Leitung von Professorin Joan Redwing wird ein AI-gestütztes, programmierbares Cloud-Labor namens LATTICE eingerichtet. Dieses Labor ermöglicht es Wissenschaftlern, Experimente an dünnen Materialien, die in Halbleitern verwendet werden, aus der Ferne durchzuführen. Das vierjährige Projekt ist Teil eines umfassenderen Bundesprogramms, das darauf abzielt, die Forschung durch ein Netzwerk von AI-fähigen Laboren zu revolutionieren. Es soll die Entdeckung neuer Materialien beschleunigen, den Zugang zu fortschrittlichen Forschungstools erweitern und Ausbildungsangebote für Studierende und Fachkräfte schaffen. Die Zusammenarbeit mit über 20 Partnern aus Wissenschaft, Industrie und Regierung wird die US-Führungsrolle in der Halbleiter- und Quantenmaterialforschung stärken und die nationale Fertigung fördern. Der Zuschuss wird als wichtiger Schritt zur Vorbereitung der nächsten Generation von Fachkräften auf die Herausforderungen neuer Technologien angesehen.

Die Studie untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) verborgene Materialregeln aus mikroskopischen Daten extrahiert, um das Verhalten von Materialien im großen Maßstab vorherzusagen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen analysiert die KI komplexe mikroskopische Strukturen und identifiziert Muster, die für das Verständnis der Materialeigenschaften entscheidend sind. Diese Methode ermöglicht es, präzisere Vorhersagen über das Verhalten von Materialien unter verschiedenen Bedingungen zu treffen, was für die Entwicklung neuer Werkstoffe und Anwendungen von großer Bedeutung ist. Die Ergebnisse zeigen, dass KI nicht nur die Effizienz in der Materialforschung steigern kann, sondern auch neue Erkenntnisse liefert, die mit traditionellen Methoden schwer zu gewinnen wären. Die Studie hebt das Potenzial der KI hervor, die Materialwissenschaften zu revolutionieren und innovative Lösungen für industrielle Herausforderungen zu bieten.

Der Artikel „Advancing next-gen AI with materials science innovation“ beleuchtet die entscheidende Rolle der Materialwissenschaft für die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI). Mit jeder neuen KI-Generation steigen die Anforderungen an Verarbeitungsleistung, Energieeffizienz und Zuverlässigkeit, was die Grenzen bestehender Systeme herausfordert. Innovative Materialien, die unter extremen Bedingungen funktionieren und kostengünstig hergestellt werden können, sind notwendig, um diese Herausforderungen zu meistern. Unternehmen wie Syensqo setzen digitale Werkzeuge und KI ein, um den Entwicklungsprozess von Materialien zu beschleunigen und vielversprechende Kandidaten schneller zu identifizieren. Zudem wird die Definition von Leistung erweitert, um verantwortungsvolle Herstellungspraktiken zu integrieren. Die Kombination von KI und Materialforschung ermöglicht es Wissenschaftlern, effizienter zu arbeiten und Lösungen zu finden, die den industriellen Anforderungen entsprechen. Der Fortschritt in der KI hängt somit nicht nur von besseren Algorithmen und leistungsfähigeren Chips ab, sondern auch von den zugrunde liegenden Materialien.

ATLANT 3D hat einen bedeutenden Auftrag von einem führenden globalen AI-Hyperscaler erhalten, um dessen AI-gesteuertes Materialentdeckungs-Labor mit der NANOFABRICATOR® LITE-Plattform zu unterstützen. Diese innovative Plattform ermöglicht die schnelle experimentelle Herstellung und Validierung von AI-generierten Materialien, was einen neuen, effizienten Prozess in der Materialforschung schafft. Der Auftrag spiegelt die steigende Nachfrage nach integrierten Arbeitsabläufen wider, die computergestützte Materialgestaltung mit experimenteller Validierung kombinieren. ATLANT 3D adressiert die Herausforderung, AI-generierte Vorhersagen zügig zu validieren, durch eine umfassende Lösung, die verschiedene Technologien und Software integriert. Dies beschleunigt den Innovationszyklus in der Materialforschung und fördert Fortschritte in Bereichen wie Halbleiter, Photonik und Energietechnologien. Der Auftrag stärkt ATLANT 3Ds Strategie, eine Plattform zu bieten, die AI-gesteuerte Entdeckungen mit experimenteller Validierung und skalierbarer Fertigung verbindet.

Ein neuartiges KI-Modell, das als Space Group Crystal Diffusion Variational Autoencoders (SG-CDVAE) bezeichnet wird, hat die Identifizierung von vier stabilen antiferromagnetischen Materialien aus einer Datenbank von 110.000 Kristallen ermöglicht. Diese Entdeckung stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Materialforschung für Spintronik-Technologien dar. Antiferromagneten, die durch eine antiparallele Ausrichtung der Spins charakterisiert sind, bieten Vorteile wie höhere Resistenz gegen magnetische Störungen und Eignung für ultrafast Informationsverarbeitung. Das Modell nutzt kristallographische Symmetrie, um gezielt Materialien mit gewünschten magnetischen Eigenschaften zu identifizieren. Durch eine duale Architektur, die sowohl Kristallstruktur als auch Symmetrieinformationen berücksichtigt, und eine Hochdurchsatz-Screening-Pipeline konnten physikalisch ungünstige Strukturen ausgeschlossen werden. Nach umfangreichen Stabilitätsanalysen wurden vier Kristalle als dynamisch stabil identifiziert, die vielversprechende Eigenschaften für die Spintronik aufweisen. Diese Fortschritte könnten die Entwicklung fortschrittlicher Speicher- und Informationsverarbeitungstechnologien vorantreiben und die Integration dichterer Geräte ohne magnetische Störungen ermöglichen. Die Studie hebt hervor, dass die Kombination von Symmetriebedingungen mit tiefem Lernen die Zuverlässigkeit der Materialentdeckung verbessert und die Suche nach funktionalen magnetischen Materialien beschleunigt.

Dunia Innovations plant den Bau eines 6.000 Quadratmeter großen GigaLabs in Berlin, das mit 280 Millionen Euro finanziert wird. Dieses Projekt, das 2028 in Betrieb gehen soll, zielt darauf ab, die Herausforderungen der Materialverifizierung in der KI-gesteuerten Materialforschung zu adressieren. Unterstützt von namhaften Unternehmen wie Siemens, ABB Robotics, NVIDIA und AWS, wird das GigaLab als erste Einrichtung ihrer Art beschrieben, die Wissenschaft auf industriellem Maßstab betreiben kann. CEO Dr. Alex Hammer hebt hervor, dass die Fragmentierung wissenschaftlicher Aufzeichnungen und die Unzulänglichkeit von Simulationen in der Materialforschung Herausforderungen darstellen. Das GigaLab soll über 200 direkte Arbeitsplätze schaffen und die europäische Wettbewerbsfähigkeit sowie Nachhaltigkeit fördern. Die Finanzierung wird durch eine Kombination aus Risikokapital, Industrieinvestitionen und öffentlicher Mitfinanzierung angestrebt.

Die hybride KI-Architektur könnte neuromorphe Systeme in zuverlässige Entdeckungsmaschinen verwandeln. Diese Systeme kombinieren die Vorteile von klassischen und neuromorphen Ansätzen, um komplexe Datenverarbeitung und Mustererkennung zu optimieren. Durch die Integration von neuronalen Netzwerken mit neuromorphen Hardware-Elementen wird eine effizientere Verarbeitung von Informationen ermöglicht. Dies könnte insbesondere in Bereichen wie der medizinischen Diagnostik, der Materialforschung und der Robotik von Bedeutung sein. Die hybride Architektur verspricht, die Leistungsfähigkeit und Flexibilität neuromorpher Systeme zu steigern, wodurch sie in der Lage sind, innovative Lösungen für komplexe Probleme zu finden. Die Forschung in diesem Bereich könnte zu bedeutenden Fortschritten in der KI-Technologie führen und neue Anwendungen in verschiedenen Industrien eröffnen.

Forscher der University of Pennsylvania haben eine innovative Methode namens "Mollifier Layers" entwickelt, um inverse partielle Differentialgleichungen (PDEs) zu lösen, die als besonders schwierig gelten. Diese Methode verbessert die Stabilität und Effizienz der Berechnungen, indem sie rauschende Daten glättet, anstatt lediglich die Rechenleistung zu erhöhen. Dies könnte insbesondere in der Genetik von Bedeutung sein, da ein besseres Verständnis des DNA-Verhaltens für die Krankheitsforschung entscheidend ist. Die Forscher vergleichen das Lösen inverser Probleme mit dem Rückwärtsdenken, um die versteckten Ursachen beobachtbarer Effekte zu entschlüsseln. Durch die Einführung der Mollifier-Schichten konnten sie die Berechnungen erheblich vereinfachen und den Rechenaufwand reduzieren. Diese Herangehensweise hat das Potenzial, nicht nur in der Biologie, sondern auch in anderen wissenschaftlichen Disziplinen wie Materialforschung und Fluiddynamik Anwendung zu finden. Letztlich zielt die Forschung darauf ab, von der bloßen Beobachtung komplexer Muster zu einem tieferen Verständnis der zugrunde liegenden Regeln überzugehen, was neue therapeutische Ansätze ermöglichen könnte.

ATLANT 3D und das Institut für Funktionale Intelligente Materialien (I-FIM) der National University of Singapore haben ein Memorandum of Understanding (MOU) unterzeichnet, um eine KI-gesteuerte Materialentdeckungsfabrik in Singapur zu errichten. Ziel dieser Zusammenarbeit ist die Integration der DALP®-Technologie von ATLANT 3D in das robotergestützte Labor von NUS I-FIM, um automatisierte Synthese- und Experimentierprozesse zu fördern. Die Initiative wird Teil des AI for Science-Programms der National Research Foundation in Singapur und soll eine langfristige Forschungsinfrastruktur schaffen, die atomare Fertigung mit KI-gestützter Materialentdeckung verbindet. Anwendungsbereiche umfassen 2D-Materialien, Nanoelektronik und Quantenmaterialien. Die Partner erwarten, dass die Fabrik als Modell für selbstfahrende Labore fungiert, die akademische, industrielle und staatliche Akteure vernetzen. Dr. Maksym Plakhotnyuk von ATLANT 3D und Professor Sir Kostya S. Novoselov von NUS betonen die Bedeutung dieser Partnerschaft für die Beschleunigung der Materialforschung und die Erschließung neuer wissenschaftlicher Fragestellungen.

ATLANT 3D und das Institute for Functional Intelligent Materials (I-FIM) der National University of Singapore haben eine Absichtserklärung unterzeichnet, um eine KI-gestützte Forschungsplattform für die Materialentwicklung in Singapur zu etablieren. Diese Plattform wird die DALP-Technologie von ATLANT 3D im Robotik-Materialzentrum des I-FIM integrieren und das „AI for Science"-Programm der National Research Foundation Singapur unterstützen. Ziel ist es, automatisierte Synthese, Experimente und Datengenerierung durch KI-gestützte Workflows zu ermöglichen, die Forschern zur Verfügung stehen. Schwerpunkte der Forschung liegen auf 2D-Materialien, Nanoelektronik und Quantenmaterialien. Die Initiative soll eine langfristige, skalierbare Forschungsinfrastruktur schaffen, die als Modell für automatisierte Labore dient und die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Industrie und Regierung fördert. Dadurch wird die atomare Fertigung mit fortschrittlicher Materialforschung verknüpft, was Singapur als führenden Standort für Deep-Tech und KI-gestützte Materialforschung positioniert.

ATLANT 3D und das Institute for Functional Intelligent Materials (I-FIM) der National University of Singapore haben eine Absichtserklärung unterzeichnet, um eine KI-gestützte Forschungsplattform für die Materialentwicklung in Singapur zu schaffen. Diese Plattform wird die DALP®-Technologie von ATLANT 3D im Robotik-Materialzentrum des I-FIM integrieren und das „AI for Science"-Programm der National Research Foundation Singapur unterstützen. Ziel ist es, automatisierte Synthese, Experimente und Datengenerierung durch KI-gestützte Workflows zu ermöglichen, was insbesondere die Forschung in den Bereichen 2D-Materialien und Nanoelektronik vorantreiben könnte. Die Initiative strebt den Aufbau einer langfristigen, skalierbaren Forschungsinfrastruktur an, die als Modell für automatisierte Labore dient und atomare Fertigung mit KI-gestützter Materialforschung kombiniert. Diese Zusammenarbeit soll die Entwicklung neuartiger Materialkombinationen mit atomarer Präzision fördern, experimentelle Untersuchungen beschleunigen und neue Forschungsansätze eröffnen.