Künstlicher Chemiker forscht autonom| WOTech Technical Media

Künstlicher Chemiker forscht autonom

Forscher der North Carolina State University (NC State) und der University at Buffalo haben den Artificial Chemist entwickelt, einen Künstlichen Chemiker, der autonom Materialforschung betreibt. Dazu kombiniert er eine KI mit einem automatisierten System zum Durchführen chemischer Prozesse. Als Konzeptdemonstration hat das Team gezeigt, dass das System sehr schnell ideale Quantenpunkte für LED-Displays findet. Ziel sind Materialien mit für kommerzielle Anwendungen gewünschten Eigenschaften.

Wie das Team in Advanced Materials berichtet, findet Artificial Chemist in höchstens 15 Minuten die bestmöglichen Quantenpunkte für jede beliebige Farbe. Das sind kolloidale Halbleiter-Nanokristalle, die beispielsweise in neuartigen LED-Displays zur Anwendung kommen. Gerade Samsung setzt darauf große Hoffnungen im TV-Segment. Die Konzeptdemonstration der Forscher zeigt also auch gleich, dass das System wirklich kommerziell nutzbare Materialien entwickeln kann. In seiner derzeitigen Form wäre Artificial Chemist in der Lage, auch andere Materialien zu entwickeln, die flüssige Ausgangsstoffe nutzen, wie beispielsweise Metall/Metalloxid-Nanopartikel.

Artificial Chemist ist ein wirklich autonomes System, das intelligent durch das chemische Universum navigieren kann, so Milad Abolhasani, Professor für Chemie- und Biomolekulartechnik an der NC State. Man gebe einen Satz gewünschter Parameter vor, also welche Eigenschaften ein Material letztlich haben soll. Das System ermittelt, wie es das hinbekommt, also mit welchen Ausgangsstoffen welche Reaktionen durchzuführen sind und versucht dabei, möglichst wenig der genutzten Rohstoffe zu verbrauchen. Denn weniger Verschwendung von Ausgangsstoffen macht die Materialforschung auch deutlich günstiger.

Lernender Experimentator

Der Artificial Chemist hat praktisch einen Körper aus robotischen Geräten, um Reaktionen durchzuführen sowie ein lernendes KI-Gehirn, das entscheidet, was gemacht wird. Dieses KI-Gehirn speichert auch frühere Aufgaben und lernt daraus. Bei den Quantenpunkt-Experimenten gab es beispielsweise ein Set von Entscheidungskriterien, mit denen das System ohne Vorwissen zunächst 25 Versuche, also etwa 1,5 Stunden brauchte, um zum optimalen Ergebnis zu kommen. Mit Vorwissen aus ähnlichen Anfragen gelang es auf Dauer in nur zehn bis 15 Minuten, das richtige Material für neue Eigenschaften zu finden.

Abolhasani ist der Meinung, dass autonome Materialforschung, wie sie Artificial Chemist ermöglicht, die Zukunft der Materialentwicklung und -herstellung neu gestalten kann. Er ist nun auf der Suche nach Partnern, um die Technologie aus dem Labor in die Industrie zu verpflanzen. (pte)

http://ncsu.edu

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