In den sich rasant entwickelnden Bereichen Luft- und Raumfahrt, Energie und Informatik ist das unermüdliche Streben nach neuen Materialien, die optimale Leistung gewährleisten, eine Konstante. Realistisch betrachtet wird der Sprung von der Idee zur praktischen Anwendung jedoch oft durch die komplexen Herausforderungen behindert, die mit der Vorhersage des Materialverhaltens verbunden sind. Um die Leistungsfähigkeit eines Materials zu verstehen, muss es traditionell zunächst hergestellt und getestet werden, was den Innovationszyklus erheblich verteuert und verlängert. Selbst die fortschrittlichsten Simulationsmethoden haben Schwierigkeiten, die komplexen chemischen Strukturen zu modellieren, die in den heutigen Feststoffen vorkommen.
Unter der Leitung von Rodrigo Freitas, dem TDK-Karriereentwicklungsprofessor für Materialwissenschaft und Werkstofftechnik am MIT, hat ein wegweisendes Forscherteam kürzlich einen Ansatz entwickelt, mit dem metallische Substanzen unabhängig von ihren komplexen chemischen Konfigurationen präzise modelliert werden können. Dieses innovative Verfahren nutzt Modelle des maschinellen Lernens, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Materialsimulationen zu steigern. Die Forscher erstellten Trainingsdatensätze, die das gesamte Spektrum der atomaren Umgebungen in chemisch ungeordneten Materialien abdecken und damit über die Grenzen dessen hinausgehen, was bisher für machbar gehalten wurde.
Jedes Material weist ganz eigene Eigenschaften auf, die durch die einzigartige Anordnung der Atome in seinem Inneren bestimmt werden. Selbst Materialien mit identischer chemischer Zusammensetzung können aufgrund ihrer atomaren Anordnung deutlich unterschiedliche Eigenschaften aufweisen. Um diese feinen Details zu erfassen, sind Simulationen auf atomarer Ebene erforderlich. Maschinelles Lernen erweist sich als leistungsfähiges Werkzeug bei der Erstellung dieser Modelle, insbesondere bei der Arbeit mit geordneten chemischen Anordnungen. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch in der Modellierung chemisch ungeordneter Phasen, einem Phänomen, das in den meisten festen Stoffen häufig auftritt.
Freitas’ Team stellte sich diesen Herausforderungen und meisterte erfolgreich die Hürden, die sich durch chemisch unorganisierte Materialien ergaben, die eine Vielzahl lokaler chemischer Umgebungen aufweisen. Auf innovative Weise nutzten sie die Informationstheorie, um Trainingsdatensätze zu erstellen, die die lokalen chemischen Umgebungen in solchen Materialien genauer widerspiegeln.
Als ihr Ansatz zur Entwicklung von Trainingsdatensätzen für maschinelles Lernen für verschiedene Metalllegierungen angewendet wurde, zahlte sich dies aus. Ihre Modelle konnten groß angelegte Modelle von Branchenriesen wie Google und Microsoft übertreffen. Der Erfolg wurde der Fähigkeit ihrer Methode zugeschrieben, feine energetische Tendenzen in Richtung bestimmter lokaler chemischer Konfigurationen zu erkennen. Diese sind entscheidend für die Bestimmung von Materialphasen und -eigenschaften. Bemerkenswert ist, dass die Forschung vom Amt für wissenschaftliche Forschung der US-Luftwaffe unterstützt wurde.
Dieser Durchbruch beschränkt sich jedoch nicht auf wissenschaftliche Kreise. Auch praktische Auswirkungen sind zahlreich. Dank der Fähigkeit, Phasendiagramme – Tabellen, die stabile Phasen bei unterschiedlichen Temperaturen und chemischen Zusammensetzungen darstellen – genau vorherzusagen, hat dieses Modell das Potenzial, Echtzeit-Verarbeitungsentscheidungen in verschiedenen Branchen erheblich zu beeinflussen. Die Forscher wollen diese Vorhersagen in Standard-Workflows der Materialentwicklung einbinden, um eine Integration in die Industrie zu fördern, die mit bestehenden Betriebsprotokollen im Einklang steht.
Da die Industrie bestrebt ist, Innovationen voranzutreiben und Prozesse zu optimieren, könnte die Einführung dieser fortschrittlichen Modellierungstechnologie die Materialentwicklung und -nutzung revolutionieren. Interessierte Leser können den Originalartikel des MIT nachlesen. hier.
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