Teil 2: Neue Horizonte und datengetriebene Innovationen
Im ersten Teil unserer Blogserie „KI in MatWerk“ haben wir die #Grundlagen und drei zentrale #Anwendungsfelder der Künstlichen Intelligenz in der #Materialwissenschaft vorgestellt.
Nun werfen wir einen Blick auf weitere innovative Anwendungen und beleuchten die datengetriebenen Technologien, die das Potenzial haben, die Werkstofftechnik auf ein neues Niveau zu heben.
1. Surrogate Modelling
Allgemein verstehen wir unter einem Surrogate Model in den Ingenieurswissenschaften eine Technik, die angewandt wird, wenn ein Ereignis nicht ohne weiteres und direkt bewertet werden kann und stattdessen ein Modell des Ereignisses verwendet wird. Aus Perspektive der künstlichen Intelligenz sind Surrogate Modelle #Näherungsmodelle, die komplexe, zeitaufwendige Simulationen durch maschinelles Lernen (#ML) effizienter machen. Modelle können Simulationen wie Molecular Dynamics oder Density Functional Theory approximieren, um #Materialeigenschaften in Echtzeit vorherzusagen.
Sie finden Anwendung in der Prozessbegleitung und ermöglichen Vorhersagen mit hoher Genauigkeit bei geringerem Rechenaufwand.
2. Materials Discovery & Design
Die Entwicklung neuer Materialien war bisher oft ein langwieriger Prozess, der stark von Experimenten, losen Design-Regeln und manchmal sogar Zufall abhing.
KI verändert diesen Ansatz grundlegend durch Konzepte wie:
- Inverses Design: KI entwickelt Materialien basierend auf gewünschten Eigenschaften.
- Bayesian Optimization: Effiziente Optimierung von Zusammensetzungen mit minimalen Experimenten.
- Virtual Screening: Virtuelle Bewertung von Millionen Materialien, um die vielversprechendsten Kandidaten für physische Tests zu identifizieren.
Dies beschleunigt nicht nur den Entdeckungsprozess, sondern reduziert auch die Anzahl der notwendigen Experimente erheblich.
3. Large Language Models
Große Sprachmodelle (#LLMs) wie #GPT bieten neue Möglichkeiten, von automatisierten Literaturrecherchen bis hin zur Unterstützung beim Materialdesign.
Trotz des Potenzials solcher Modelle bleibt Vorsicht geboten, da sie zu Halluzinationen neigen können. Dennoch sind sie wertvolle Werkzeuge, um die Effizienz und Präzision in der #Forschung zu steigern.
Zukünftige Themen
Daten sind die Grundlage für KI-gestützte Innovationen. In den kommenden Beiträgen beleuchten wir, wie hochwertige Daten generiert, annotiert und genutzt werden, um die Materialwissenschaft weiter voranzutreiben.
Besuchen Sie unseren Blog regelmäßig, um mehr zu erfahren, oder nehmen Sie an unseren Schulungsangeboten teil, um KI-Anwendungen für Ihre Arbeit zu entdecken.
Wir freuen uns auf Ihre Meinung und Diskussionen!
