Nvidia, Meta und Henkel bündeln Kräfte: KI soll Materialien erfinden, die es noch nicht gibt
Nvidia, Meta und Henkel treiben die Materialforschung voran: Mit KI sollen völlig neue Materialien schneller entdeckt und industriell nutzbar gemacht werden.
Mit einem detaillierten Atom-Modell und jeder Menge Rechenleistung will ein Konsortium die Materialforschung auf den Kopf stellen.
Foto: picture alliance / Zoonar | Cigdem Simsek
Könnten wir bessere Materialien entwickeln, wenn wir anhand eines guten Modells von Atomen simulieren könnten, wie sich diese kombinieren lassen, um einem Material gewünschte Eigenschaften zu verleihen? Unter dem Dach der „AI Materials Foundry“ haben sich mehr als 45 Unternehmen zusammengeschlossen, um diese Frage zu beantworten. Darunter sind:
- Giganten wie KI-Chip-Hersteller Nvidia und Samsung, die Rechenpower und Speicher für KI und Simulation liefern
- Tech-Konzern Meta (ehemals Facebook), der dessen „Universelles Modell für Atome“ einbringt
- Der deutsche Henkel-Konzern, der sich bestens mit Chemie auskennt
Die Verbindung zwischen ihnen stellt das 2024 gegründete britische Start-Up CuspAI mit seiner proprietären Plattform „MIRA“ her. Diese erlaubt den Zugriff auf die laut eigenen Angaben „weltgrößten kuratierten experimentellen Material-Datensätzen“. Darunter sind die weltweit führende „Cambridge Structural Database“ für organische und metallurgische Moleküle aus Großbritannien sowie die „Inorganic Crystal Structure Database“ für anorganische Kristalle, die vom FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur betrieben wird.
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An der vergangenen Finanzierungsrunde im Juli über 450 Mio. $ haben sich unter anderem Amazon-Gründer Jeff Bezos und Chiphersteller AMD mit ihren Investmentfirmen beteiligt. Damit hat das Unternehmen bereits 650 Mio. $ zur Verfügung und wird mit über 2,6 Mrd. $ bewertet.
Was es braucht, um mit Software neue Materialien zu entdecken
CuspAI nennt vier Voraussetzungen, um mit Hilfe von Software neue – und vor allem bessere – Materialien zu finden:
- Jede Menge Material-Trainingsdaten mit hoher Qualität für verlässliche KI-Prognosen
- Rechenpower, um auf molekularer Ebene Milliarden von Kombinations-Kandidaten zu durchleuchten
- Eine Synthese-Infrastruktur, die theoretische Treffer zugüg in der physischen Welt verifizieren kann
- Fachexpertise, um einzuordnen, was die Maschine an neuen Materialien gefunden hat und wozu diese eingesetzt werden können.
„Die nächsten 50 Jahre an industriellem Fortschritt werden durch eine einzige Herausforderung beschränkt sein, wenn wir nicht schneller werden: Die Welt braucht Materialien, die bisher nicht existieren“, schreibt CuspAI CEO Chad Edwards. Seine Firma habe die einzelnen Schritte zu einer Prozesskette vereint und könne einzelne Forschungs-Durchbrüche im globalen Partner-Netzwerk verbreiten, um die Entwicklung insgesamt zu beschleunigen. Die Anwendung dieser Materialentwicklung ist dabei nicht auf einzelne Branchen beschränkt.
Alle Unternehmen in der „AI Materials Foundry“ finden Sie hier.
Materialdesign auf den Kopf gestellt
Normalerweise läuft es im Materialdesign so, dass eine neue Verbindung entdeckt wird und dann gesucht wird, wozu dieses verwendet werden könnte. CuspAI geht mit seiner KI-Plattform den umgekehrten Weg. Anhand von gewünschten Eigenschaften soll es passende chemische Zusammensetzungen vorschlagen, was „inverses Materialdesign“ genannt wird.
Der Prozess ist dabei wie folgt:
- Nutzer legen Zielwerte und Spezifikationen fest, etwa Festigkeit, Stabilität oder thermische Toleranz
- Generative KI-Modelle erzeugen und konditionieren neue Moleküle passend zu den Vorgaben
- Physikalische Simulationen berechnen Energie, Kräfte und Materialverhalten, ohne dass echte Laborversuche nötig sind
- Ausgewählte Kandidaten werden in Laboren tatsächlich hergestellt und experimentell überprüft
Laut dem rund 70 Mitarbeitenden starken Unternehmen ist eine Expansion nach Asien bereits in Planung.
Was es bisher für KI-Ansätze in der Materialforschung gibt
Die Suche nach neuen Materialien mit Hilfe von KI ist an sich nicht neu. Auch die Fehrmann Tech Group nutzt KI, um auf Basis der eigenen Materialdatenbank neue nützliche Zusammensetzungen zu finden.
Während dieses Projekt namens „Materials X“ auf ein Unternehmen beschränkt ist, vernetzt die Plattform MaterialDigital öffentliche Forschungseinrichtungen und bietet eine neutrale Dateninfrastruktur auf der KI-Anwendungen für Materialsuche aufbauen können.
Das Ausmaß der Unternehmung von CuspAI und der AI Materials Foundry ist hingegen bisher einzigartig, sowohl was die Ressourcen wie auch was die internationale Vernetzung angeht.
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