Die digitale Materialentwicklung verändert die Art und Weise, wie neue Materialien erforscht und bereitgestellt werden. Statt langwieriger Experimente im Labor setzen Forschende zunehmend auf computergestützte Methoden. Ziel ist es, die Entwicklung leistungsfähiger Werkstoffe für Mikroelektronik, Energiespeicherung oder nachhaltiges Bauen schneller und ressourcenschonender zu gestalten.
Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) hat gemeinsam mit der Universität Oxford die Softwareplattform „autoplex“ entwickelt. Diese Open-Source-Anwendung nutzt maschinelles Lernen, um das Verhalten von Materialien realitätsnah zu simulieren. Damit wird ein zukunftsweisender Ansatz verfolgt, um Datenqualität, Reproduzierbarkeit und Geschwindigkeit in der Materialforschung deutlich zu verbessern.
Nachhaltige Oberflächentechnik im Fokus
Automatisierte Prozesse in der digitalen Materialentwicklung
Die Entwicklung präziser Simulationsmodelle ist bislang mit hohem Aufwand verbunden. Forschende mussten Daten zur atomaren Struktur von Materialien manuell auswählen, Berechnungen durchführen, Ergebnisse überprüfen und Modelle anpassen. Dieser Prozess beanspruchte Zeit, Fachwissen und Ressourcen.
Die neue Software „autoplex“ automatisiert den gesamten Ablauf. Sie erzeugt eigenständig neue Materialstrukturen, führt quantenmechanische Berechnungen durch und entwickelt daraus lernfähige Modelle. Der Workflow ist wiederholbar, skalierbar und flexibel auf verschiedene Materialsysteme anwendbar.
Digitale Materialentwicklung für Kristalle und Gläser
Ein besonderer Vorteil von „autoplex“ ist die breite Anwendbarkeit. Die Software eignet sich für Festkörper wie Kristalle oder Gläser, die in zahlreichen Hochleistungsanwendungen von Speichertechnologien bis zu Spezialgläsern eingesetzt werden. Auch weniger erfahrene Anwenderinnen und Anwender können damit hochwertige Modelle generieren, da die Prozesse weitgehend automatisiert ablaufen.
Damit trägt die digitale Materialentwicklung entscheidend dazu bei, dass Simulationsverfahren nicht mehr nur spezialisierten Teams von Expertinnen und Experten vorbehalten bleiben, sondern auch breiter in der Forschungsgemeinschaft genutzt werden können.
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Aktueller Stand der Forschung
„Mit autoplex konnten wir bereits komplexe Materialsysteme wie Siliziumdioxid oder Speichermaterialien für Anwendungen in der Mikroelektronik effizient und reproduzierbar modellieren – und das mit deutlich reduziertem manuellem Aufwand“, erklärt Janine George, Leiterin des BAM-Fachbereichs Digitale Materialchemie, die die Software gemeinsam mit ihrem Team sowie der Forschungsgruppe von Volker Deringer an der Universität Oxford entwickelt hat. „Unsere Ergebnisse zeigen, dass autoplex nicht nur die Entwicklung robuster Simulationsmodelle beschleunigt, sondern auch neue Wege für die Erforschung bislang wenig verstandener Materialien wie amorpher Hochleistungsgläser eröffnet.“
Bedeutung für nachhaltige Materialforschung
Die Ergebnisse zeigen, wie die digitale Materialentwicklung neue Standards in der Materialchemie setzt. Durch die Kombination aus Automatisierung und maschinellem Lernen können Forschungsteams Ressourcen einsparen, während gleichzeitig komplexe Materialien wie amorphe Hochleistungsgläser besser verstanden werden.
Darüber hinaus eröffnet die Arbeit mit „autoplex“ die Möglichkeit, umweltfreundlichere Materialien schneller zu identifizieren und zu entwickeln. Damit leistet die Software einen Beitrag zur Verbindung von wissenschaftlicher Exzellenz und gesellschaftlicher Verantwortung in der Materialforschung.
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Open-Source-Charakter von autoplex
Die Softwareplattform „autoplex“ ist als Open-Source-Projekt konzipiert und auf Plattformen wie GitHub und Zenodo frei zugänglich. Durch diesen offenen Ansatz soll die internationale Forschungscommunity direkt eingebunden werden. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler erhalten die Möglichkeit, die Software weiterzuentwickeln, Modelle auszutauschen und den Fortschritt der digitalen Materialentwicklung gemeinsam voranzutreiben.
