KI-Kooperation Algorithmiq und das ISC läuten neu Ära der Materialentwicklung ein

Was die neue Kooperation von Algrorithmiq und dem Fraunhofer-Institut für Silicatforschung (ISC) aus Würzburg in die Wege leiten soll, erfahren Sie hier ...

Bezahlbare Medizin, Energieverteuerung, Abhängigkeit von strategischen Rohstoffquellen, heißen nur einige Plagen dieser Zeit. Für viele aktuelle Fragen spielen auch neue Materialien eine zentrale Rolle. Klassische Wege der Materialentwicklung kosteten jedoch Zeit, bis die gewünschten Ergebnisse vorlägen. Das Fraunhofer-Institut für Silicatforschung arbeitet deshalb an beschleunigenden Entwicklungsansätzen („Materials Acceleration“), die auf digitalen Methoden, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) basieren, wie es weiter heißt. Zusätzliche Beschleunigungspotenziale sowie eine tiefer gehende Erschließung des bestehenden Materialraums würden dabei durch den Einsatz von Quantencomputern erwartet. Mit dem italienischen Unternehmen Algorithmiq, das über ausgewiesene Expertise im Quantencomputing verfügt, hat das ISC nun ein Memorandum of Understanding (MoU) zur weiteren Zusammenarbeit unterzeichnet. So soll vor allem das bisher im „Life Science“-Bereich eingesetzte Quantencomputing-Konzept der Italiener gezielt auf die chemische Materialentwicklung ausgweitet werden.

Über die bestehenden Materialraumgrenzen hinaus gelangen

Das Würzburger Fraunhofer-Institut verfügt dazu über umfangreiche Erfahrung in der chemischen Synthese sehr unterschiedlicher Materialien. Klassische Laborsynthesen sind aber, wie schon gesagt, zeitaufwändig! Für einen neuen Materialansatz sind etwa zahlreiche Versuchsreihen nötig, bis die gewünschten Material- und Verarbeitungseigenschaften erreicht sind. Digitale Methoden bieten dafür die Möglichkeit, Entwicklungsprozesse schneller zu durchlaufen. Durch Simulationen und Berechnungen von Struktur-Eigenschafts-Beziehungen ließen sich so ungeeignete Varianten sehr schnell aussortieren, aber vielversprechende Kandidaten gezielter identifizieren. Die zugrunde liegenden Vorgänge seien jedoch hochkomplex, denn die vollständige Beschreibung der Dynamik von quantenmechanischen Vielteilchensystemen dauere selbst auf heutigen Hochleistungscomputern relativ lang. Durch Quantencomputing könne aber etwa die Suche nach besonders ressourcenschonenden Hochleistungs-Magnetmaterialien („rare earth lean magnets“ oder „gap magnets“) erheblich beschleunigt und der vorhandene Materialraum in bisher unerreichter Tiefe ergründet werden.

Klassischer Computer und Quantencomputer Hand in Hand

Algorithmiq ist, wie gesagt, ein Quantencomputing-Unternehmen aus Mailand, das sich darauf spezialisiert hat, quantum-native Algorithmen für die Wirkstoffforschung und Molekülsimulation zu entwickeln. Das Kernziel ist es, sowohl die Eigenschaften als auch die Dynamik von Molekülen sehr viel genauer und effizienter zu berechnen, als es mit klassischen Simulationen (etwa Quantenchemie oder molekulardynamische Simulationen) möglich ist. Damit die speziell für Chemie- und „Life Science“-Fragestellungen zugeschnittenen Quantenalgorithmen schon auf heutigen, noch fehlerbehafteten Quantencomputern funktionierten, setze das Team auf hybride Verfahren. Bei diesen arbeiten ein klassischer Computer und ein Quantencomputer zusammen, wie man erklärt. Der Quantencomputer berechnet dann besonders schwierige Quanteneffekte in Molekülen. Der klassische Rechner steuert die Optimierung und Auswertung. Die Methoden seien so aufgebaut, dass sie typische Strukturen und Gesetzmäßigkeiten aus der Chemie ausnutzten, um trotz Hardwarefehlern möglichst verlässliche Aussagen über Moleküle und ihre Eigenschaften zu liefern.

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