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Chemie: Künstliche Intelligenz entdeckt neue Stoffe

Es gibt unendlich viele unerforschte Möglichkeiten, Atome miteinander zu kombinieren. Doch welche Verbindungen könnten in der Realität hilfreich sein? Forscher nutzen inzwischen künstliche Intelligenz, um riesige Datenbanken nach aussichtsreichen Kristallstrukturen zu durchforsten und die Eigenschaften neuer Materialien vorherzusagen.
Künstliche IntelligenzLaden...

Die Welt der Chemie ist grenzenlos. Allein aus den Elementen Kohlenstoff und Wasserstoff lassen sich unendlich viele verschiedene Moleküle bilden. Doch auch bei scheinbar einfacher konstruierten anorganischen Stoffen können sich die Elemente in unterschiedlichen Mengenverhältnissen verbinden, so dass vielseitige chemische Strukturen entstehen. Ein Beispiel dafür ist Wasserstoffperoxid (H2O2), das aus denselben Bausteinen besteht wie Wasser (H2O), aber völlig andere Eigenschaften besitzt.

Welche der vielen Verbindungen sind stabil und bringen nützliche Eigenschaften mit sich? Die Beantwortung dieser Frage ist meist mit sehr großem Aufwand verbunden. Bei anorganischen Stoffen, die aus lediglich zwei Elementen bestehen, führt oft noch einfaches Ausprobieren zum Ziel. Chemiker können die möglichen Kombinationen mit quantenmechanischen Modellen theoretisch untersuchen oder im Labor experimentell erproben. Ab drei Elementen wird es allerdings unübersichtlich. Von der grenzenlosen Vielfalt an Materialien, die sich aus der Verbindung von drei oder mehr Mitgliedern des Periodensystems ergeben, haben Chemiker bisher nur einen verschwindend kleinen Teil synthetisiert ...

Februar 2019

Dieser Artikel ist enthalten in Spektrum der Wissenschaft Februar 2019

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  • Quellen

Butler, K. T. et al.: Machine Learning for Molecular and Materials Science. In: Nature 559, S. 547–555, 2018

Legrain, F. et al.: Materials Screening for the Discovery of New Half-Heuslers: Machine Learning versus Ab Initio Methods. In: Journal of Physical Chemistry B 122, S. 625–632, 2018

Oliynyk, A. O. et al.: High-Throughput Machine-Learning-Driven Synthesis of Full-Heusler Compounds. In: Chemistry of Materials 28, S. 7324–7331, 2016

Ryan, K. et al.: Crystal Structure Prediction via Deep Learning. In: Journal of the American Chemical Society 140, S. 10158–10168, 2018