Bochumer Team gewinnt zweiten Platz mit maschinellem Lernen
Die erfolgreichen Materialforscher Thomas Hammerschmidt (links) und Yury Lysogorskiy © RUB, Marquard
Mit ihrem Algorithmus zur Vorhersage von Materialeigenschaften haben Dr. Yury Lysogorskiy und Dr. Thomas Hammerschmidt vom Interdisciplinary Centre for Advanced Materials Simulation Icams der Ruhr-Universität Bochum (RUB) in einem internationalen Wettbewerb zu maschinellem Lernen den zweiten Platz belegt. Das Geheimnis ihres Erfolgs war die Kombination von Datenanalytik mit physikalischen Modellen und Informationen zu den chemischen Eigenschaften der Elemente, aus denen mögliche Materialien für Solarzellen und Touchscreens aufgebaut sind. Der Algorithmus aus Bochum sowie die erstplatzierte Lösung aus Yokohama, Japan, und die drittplatzierte aus London, Großbritannien, sind in der Zeitschrift NPJ Computational Materials vom 18. November 2019 erschienen.
Kristallstruktur von Materialien vorhersagen
Die eingesetzten Methoden wurden eigentlich entwickelt, um
metallische Legierungen zu simulieren. Für den Wettbewerb passten die
Forscher diese Methoden an, um die strukturelle Stabilität und die
optischen Eigenschaften von transparenten Elektronenleitern
vorherzusagen. „Diese Materialien, die zum Beispiel in Touchscreens
verwendet werden, sind aus den Elementen Aluminium, Gallium, Indium und
Sauerstoff aufgebaut“, erklärt Thomas Hammerschmidt. Durch Variation der
Mengenverhältnisse lassen sich die Materialeigenschaften für die
technologische Anwendung optimieren.
Prinzipielle Tauglichkeit prüfen
In diesem Wettbewerb, den das europäische Exzellenzzentrum Nomad und
die Internetplattform für maschinelles Lernen Kaggle ausgerufen hatten,
wurde ein Datensatz von Ergebnissen aus quantenmechanischen Rechnungen
zur Verfügung gestellt. Ein zweiter Datensatz wurde zunächst geheim
gehalten. Die Algorithmen sollten mit dem ersten Datensatz trainiert
werden, um dann möglichst genau den zweiten Datensatz vorherzusagen. „In
diesem Wettbewerb ging es um die Leistungsfähigkeit und
Vergleichbarkeit von verschiedenen Lösungsansätzen“, so Thomas
Hammerschmidt.
Ansatz zeigt sich als übertragbar
„Es gibt verschiedenste Ansätze für spezielle Vorhersagen von
bestimmten Zusammensetzungen“, erklärt der Forscher. „Uns hat
interessiert, wie übertragbar unser eigener Ansatz auf unterschiedliche
Materialklassen und Aufgabenstellungen ist.“ In den Bochumer Ansatz
flossen Ergebnisse der Vorarbeiten am Icams ein, insbesondere
physikalisch motivierte Deskriptoren der lokalen atomaren Umgebungen von
Atomen im Kristallgitter.