Neues MIT AI-Tool revolutioniert die Qualitätskontrolle von Materialien

Die Überprüfung der Qualität neuer Materialien für die Verwendung in Batterien, Elektronik und Arzneimitteln ist eine wichtige, aber schwierige Aufgabe. Dieser Prozess war bisher in hohem Maße davon abhängig, dass die Materialien mit speziellen Instrumenten eingehend gescannt wurden, was wiederum die Innovationsgeschwindigkeit aufgrund des hohen Kosten- und Zeitaufwands verringert. Glücklicherweise bietet die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) neue Möglichkeiten zur Rationalisierung dieses Prozesses.

Enthüllung von SpectroGen: Die Rolle der KI bei der Materialüberprüfung

Ein KI-Tool, getauft auf den Namen SpectroGen wurde von Forschern am Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelt. Mit seinen hochmodernen Eigenschaften kann SpectroGen den bisher mühsamen Überprüfungsprozess vereinfachen und beschleunigen. Dieses KI-gestützte virtuelle Spektrometer, wie es in einer Studie, die in der Zeitschrift Materie, kann das Spektrum eines Materials in einem Modus, z. B. Infrarot, analysieren und ein genaues Abbild dieses Spektrums in anderen Modalitäten wie Röntgen oder Raman erzeugen.

Bemerkenswert ist, dass SpectroGen eine 99%-Übereinstimmungsrate mit Spektren aufweist, die durch physisches Scannen gewonnen wurden, und diesen Prozess in weniger als einer Minute abschließt. Dies ist eine erhebliche Verbesserung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden, die Stunden oder mehrere Tage in Anspruch nehmen können.

Wie SpectroGen die Qualitätskontrolle verbessert

In der Welt der Spektroskopie geben verschiedene Modalitäten Aufschluss über unterschiedliche Eigenschaften eines Materials. So werden beispielsweise Molekülgruppen durch Infrarotspektroskopie identifiziert, die Röntgenbeugung konzentriert sich auf Kristallstrukturen und die Raman-Streuung enthüllt Molekülschwingungen. Bisher war für jede Modalität eine eigene sperrige und teure Ausrüstung erforderlich. SpectroGen bietet jedoch einen innovativen Ansatz, der es ermöglicht, mit einem einzigen, weniger teuren Instrument wie einem Infrarotscanner Daten für verschiedene Modalitäten zu erzeugen.

Zu den funktionalen Anwendungen von SpectroGen gehört die Erleichterung des Scannens von Materialien mit einer einzigen Infrarotkamera in einer Fertigungsanlage. Das KI-Tool generiert dann die entsprechenden Röntgen- oder Raman-Spektren, wodurch die Notwendigkeit mehrerer Scan-Einrichtungen entfällt. Der daraus resultierende Effekt ist eine bemerkenswerte Kosten- und Zeitersparnis.

Die interdisziplinäre Gruppe des MIT unter der Leitung von Loza Tadesse, einem Assistenzprofessor für Maschinenbau am Institut, entwickelte SpectroGen mit dem primären Ziel, die komplexe und teure Ausrüstung für die Spektralanalyse zu vereinfachen und zu miniaturisieren. Inspiriert wurden sie durch das Potenzial der generativen KI bei der Simulation von Spektraldaten, die sie anstelle der rechenintensiven Modellierung von Spektren auf der Grundlage atomarer und chemischer Eigenschaften einsetzten.

SpectroGen wurde anhand eines öffentlich zugänglichen Datensatzes von über 6.000 Mineralproben entwickelt, von denen viele Spektraldaten in mehreren Modalitäten enthielten. Verschiedene Hunderte dieser Proben wurden zum Trainieren der KI verwendet, damit sie die Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von Spektren erkennen kann.

Das Potenzial und die Zukunftsaussichten von SpectroGen

Für die Zukunft gibt es spannende potenzielle Anwendungen für SpectroGen außerhalb der Produktion. Das Team erforscht den Einsatz dieses Instruments in der schnellen Krankheitsdiagnostik und der Umweltüberwachung im Gesundheitswesen bzw. in der Landwirtschaft. Dies ist Teil eines neuen, von Google finanzierten Projekts. Tadesse wagt sich sogar an die Kommerzialisierung der Technologie durch ein Startup-Unternehmen, das SpectroGen in einer Reihe von Branchen von der Pharmazie bis zur Verteidigung einsetzen will. “Ich stelle mir das so vor, als hätte ich einen Agenten oder Co-Piloten, der Forscher, Techniker, Pipelines und die Industrie unterstützt”, sagt Tadesse.

Weitere Einzelheiten können Sie dem Originalartikel entnehmen: https://news.mit.edu/2025/checking-quality-materials-just-got-easier-new-ai-tool-1014