Labor-Roboter soll mit künstlicher Intelligenz neue Materialien entwickeln

Ein mit künstlicher Intelligenz arbeitendes Roboter-System des Start-ups Kebotix soll in Eigenregie neue chemische Verbindungen schaffen und überprüfen. Bereits heute werden Software-Algorithmen genutzt, um chemische Verbindungen und neue Materialien zu entwickeln, aber der Prozess ist langsam und ungenau. Meist testet eine Maschine schlicht leichte Variationen eines Materials und sucht blind nach einer gelungenen neuen Kombination. Maschinenlernen und Robotik aber könnten den Prozess viel schneller und effektiver machen, berichtet Technolgy Review online in "Das autonome Material-Labor".

Neuronales Netz lernt an Molekülmodellen

Kebotix will neue Verbindungen finden, die Schadstoffe aufnehmen, resistente Pilzinfektionen bekämpfen oder effizientere Optoelektronik ermöglichen sollen. Laut Christoph Kreisbeck, Chief Produkt Officer des Unternehmens, ist geplant, zunächst an Molekülen für elektronische Anwendungen zu arbeiten und sich dann neuen Polymeren und Legierungen zuzuwenden. Weitere Start-ups arbeiten ebenfalls an einer solchen Kombination von Robotik und künstlicher Intelligenz im Material-Bereich.

Kebotix nutzt in seinem System Maschinenlern-Methoden. Molekulare Modelle von Verbindungen mit wünschenswerten Eigenschaften werden in ein neuronales Netz eingegeben, das eine statistische Abbildung dieser Eigenschaften erlernt. Anschließend kann der Algorithmus neue Beispiele entwickeln, die demselben Modell entsprechen. Ein weiteres Netzwerk siebt Entwürfe aus, die zu weit vom Original abweichen und deshalb wahrscheinlich nutzlos sein werden. Anschließend testet das Roboter-System die verbleibenden chemischen Strukturen, und die Ergebnisse dieser Experimente können wieder in die Maschinenlern-Schleife eingespeist werden.

Mehr dazu bei Technology Review online:

• Das autonome Material-Labor

(sma)