Bis zu viermal schneller als bisher vermisst ein neuer Algorithmus Materialbibliotheken. Er basiert auf maschinellem Lernen.

Forschende sind mit Hochdruck auf der Suche nach neuen Materialien für zukünftige Technologien, von denen etwa die Energiewende abhängt – beispielsweise als Elektrokatalysatoren. Aufgrund ihrer vielseitigen Eigenschaften sind dafür vor allem solche Materialien interessant, die aus fünf oder mehr Elementen bestehen. Bei etwa 50 nutzbaren Elementen des Periodensystems ergibt sich eine schier unendliche Fülle möglicher Materialien. Felix Thelen vom Lehrstuhl Neue Materialien und Grenzflächen der Ruhr-Universität Bochum unter Leitung von Prof. Dr. Alfred Ludwig hat einen Algorithmus entwickelt, der die Materialkandidaten viermal schneller untersuchen kann als bisher. Das ermöglicht das Konzept des Active Learning, einem Teilgebiet des Maschinellen Lernens. Das Forschungsteam berichtet in der Zeitschrift Digital Discovery vom 19. September 2023.

Tage oder Wochen für die Messung einer Probe
Trotz hoch spezialisierter Methoden, mit denen eine Reihe von Materialien parallel auf einer einzigen Probe hergestellt und anschließend automatisiert gemessen werden können, zählt jede Minute bei deren Analyse – denn bis die Untersuchung einer Probe abgeschlossen ist, können Tage oder Wochen vergehen. Der neue Algorithmus lässt sich in vorhandene Messinstrumente einbinden und kann deren Effizienz um ein Vielfaches steigern.