Revolutionäre KI-Methoden transformieren die Materialwissenschaft
Ein revolutionärer Ansatz in der Materialforschung könnte bald Realität werden: Ein KI-System, das Materialien für die verlustfreie Stromleitung bei Raumtemperatur vorschlägt. Dies ist der heilige Gral der Quantencomputer und moderner Energienetze. Forscher am MIT arbeiten an der Schnittstelle von Generativer KI und Physik, um Systeme wie SCIGEN zu entwickeln. Diese neuen Werkzeuge helfen, Materialien mit exotischen Eigenschaften zu designen. SCIGEN ist in der Lage, potenzielle Verbindungen vorzuschlagen, die stabile topologische Phasen, ungewohnte magnetische Verhaltensweisen oder Hochtemperatur-Supraleitfähigkeit aufweisen könnten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Ansätzen, die oft unmögliche Moleküle „halluzinieren“, hält SCIGEN seine Vorschläge durch die Einbindung physikalischer und chemischer Grundsätze in der Wirklichkeit verankert.
Die Komplexität und schiere Größe des möglichen Materialraums machen herkömmlichen Methoden des Versuch-und-Irrtum langsam und kostspielig. Durch die Kopplung von Generativen Modellen mit wissenschaftlichen Restriktionen können vielversprechende Materialkandidaten effizienter erkundet werden. „Anstatt tausende hypothetische Verbindungen manuell zu prüfen, kann eine KI neue, physikalisch plausible Kandidaten generieren und priorisieren“, erläutert das Forschungsteam.
Parallel dazu verfolgt Samsung einen ähnlichen Ansatz mit der Methode PaRS, beschrieben in ihrer jüngsten Veröffentlichung „Aligning Reasoning LLMs for Materials Discovery With Physics-Aware Rejection Sampling“. Anstatt die Generierung direkt zu steuern, filtert PaRS die von Sprachmodellen produzierten Argumentationslinien und verwirft alle, die bekannten physikalischen Gesetzen widersprechen. Diese Methode hat die Genauigkeit deutlich verbessert und „physikalische Verstöße“ in Tests an Rezepturen für Geräte wie Quantenpunkt-LEDs reduziert.
SCIGEN und PaRS sind Teil eines größeren Trends: der „Physik-bewussten KI für die Wissenschaft“. Obwohl Generative Modelle Strukturen imaginieren können, die Forscher nie in Betracht ziehen würden, führen unbeaufsichtigte Systeme oft zu unsinnigen Ergebnissen. Durch die Einbindung fachspezifischer Grenzen versuchen die neuen Systeme, Kreativität mit Realität zu verankern.
Die möglichen Auswirkungen sind tiefgreifend. In der Quantencomputing-Branche sind exotische Materialien entscheidend für den Aufbau skalierbarer Qubits. In der Energiewirtschaft könnten neue Katalysatoren die Wasserstoffproduktion sauberer und kostengünstiger gestalten. In der Elektronik könnten neuartige Halbleiter die Grenzen des Siliziums überwinden. Sollten SCIGEN oder PaRS auch nur einige brauchbare Kandidaten hervorbringen, könnten die Effekte ganze Industrien beeinflussen.
Obwohl beide Methoden noch in der Anfangsforschung stecken, zeigen sie bereits Potenzial: SCIGEN bei der Generierung von Kandidaten, die theoretischen Vorhersagen entsprechen, und PaRS bei der Reduzierung von Fehlerquoten in der Vorhersage der Geräteperformance. Die Kombination dieser Methoden - KI-Systeme, die sowohl vorschlagen als auch rigoros filtern - deutet auf eine Zukunft hin, in der Entdeckungen nicht mehr vom Zufall, sondern vom maschinengestützten Design geleitet werden.
