Wissenschaftler sind immer auf der Suche nach innovativen Substanzen – etwa in der Batterieforschung oder der Materialwissenschaft. Ein neuer KI-Algorithmus ist nun in der Lage, gezielt Moleküle auf Basis gewünschter Eigenschaften zu generieren.
Forscher können oftmals sehr detailliert die gewünschten chemischen und physikalischen Eigenschaften einer gewünschten Substanz bis auf die atomare Ebene vorhersagen. Allerdings ist der Raum aller potenziellen chemischen Verbindungen so riesig, dass es Jahre dauern würde, bis sich die geeignete Substanz findet.
Eine interdisziplinäre Forschergruppe des Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) an der Technischen Universität Berlin hat sich mit diesem Problem befasst. Die Wissenschaftler entwickelten einen KI-Algorithmus, der sogenanntes inverses chemisches Design umsetzt und damit gezielt Moleküle auf Basis ihrer gewünschten Eigenschaften generiert. Eine entsprechende Publikation zu diesem Thema erschien nun im Fachmagazin „Nature Communications“.
Komplexer Prozess
Die Suche nach geeigneten Molekülen für spezielle medizinische oder industrielle Anwendungen ist extrem aufwendig und teuer. „Rein hypothetisch existieren unfassbar viele mögliche Strukturen, von denen aber nur ein winziger Bruchteil die speziellen chemischen oder physikalischen Eigenschaften hat, die in einer bestimmten Anwendung gefragt sind“, erklärt Dr. Kristof Schütt, BIFOLD Junior Fellow an der TU Berlin.
Beim inversen Moleküldesign drehen die BIFOLD-Wissenschaftler die Struktur-Eigenschafts-Beziehung um: Nicht die Struktur gibt die Eigenschaften vor, sondern umgekehrt. Der dafür genutzte KI-Algorithmus basiert auf einem sogenannten tiefen generativen neuronalen Netz, in dessen Entwicklung Vorwissen über grundsätzliche physikalische Gegebenheiten eingeflossen ist. Es lernt anhand einiger tausend Beispielmoleküle die komplexen Zusammenhänge zwischen chemischen Strukturen und ihren Eigenschaften.
„Danach können verschiedene Eigenschaftsprofile vorgeben werden und das generative neuronale Netz, schlägt dazu eine überschaubare Menge an passenden Molekülen und Verbindungen vor“, so Schütt. Nur diese Kandidaten müssten dann von Chemikern untersucht werden. Die Wissenschaftler konnten zudem demonstrieren, dass dieses inverse chemische Design auch dann funktioniert, wenn das gesuchte Eigenschaftsprofil nur teilweise von den Beispielmolekülen abgedeckt wird. In Zukunft könnten derartige Algorithmen im Zusammenspiel mit anderen KI-getriebenen Ansätzen und quantenchemischen Methoden die Suche nach neuen Molekülen und Materialien stark beschleunigen.
Aufklappen für Details zu Ihrer Einwilligung
Stand vom 30.10.2020
Es ist für uns eine Selbstverständlichkeit, dass wir verantwortungsvoll mit Ihren personenbezogenen Daten umgehen. Sofern wir personenbezogene Daten von Ihnen erheben, verarbeiten wir diese unter Beachtung der geltenden Datenschutzvorschriften. Detaillierte Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.
Einwilligung in die Verwendung von Daten zu Werbezwecken
Ich bin damit einverstanden, dass die Vogel IT-Medien GmbH, Max-Josef-Metzger-Straße 21, 86157 Augsburg, einschließlich aller mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen (im weiteren: Vogel Communications Group) meine E-Mail-Adresse für die Zusendung von redaktionellen Newslettern nutzt. Auflistungen der jeweils zugehörigen Unternehmen können hier abgerufen werden.
Der Newsletterinhalt erstreckt sich dabei auf Produkte und Dienstleistungen aller zuvor genannten Unternehmen, darunter beispielsweise Fachzeitschriften und Fachbücher, Veranstaltungen und Messen sowie veranstaltungsbezogene Produkte und Dienstleistungen, Print- und Digital-Mediaangebote und Services wie weitere (redaktionelle) Newsletter, Gewinnspiele, Lead-Kampagnen, Marktforschung im Online- und Offline-Bereich, fachspezifische Webportale und E-Learning-Angebote. Wenn auch meine persönliche Telefonnummer erhoben wurde, darf diese für die Unterbreitung von Angeboten der vorgenannten Produkte und Dienstleistungen der vorgenannten Unternehmen und Marktforschung genutzt werden.
Falls ich im Internet auf Portalen der Vogel Communications Group einschließlich deren mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen geschützte Inhalte abrufe, muss ich mich mit weiteren Daten für den Zugang zu diesen Inhalten registrieren. Im Gegenzug für diesen gebührenlosen Zugang zu redaktionellen Inhalten dürfen meine Daten im Sinne dieser Einwilligung für die hier genannten Zwecke verwendet werden.
Recht auf Widerruf
Mir ist bewusst, dass ich diese Einwilligung jederzeit für die Zukunft widerrufen kann. Durch meinen Widerruf wird die Rechtmäßigkeit der aufgrund meiner Einwilligung bis zum Widerruf erfolgten Verarbeitung nicht berührt. Um meinen Widerruf zu erklären, kann ich als eine Möglichkeit das unter https://support.vogel.de abrufbare Kontaktformular nutzen. Sofern ich einzelne von mir abonnierte Newsletter nicht mehr erhalten möchte, kann ich darüber hinaus auch den am Ende eines Newsletters eingebundenen Abmeldelink anklicken. Weitere Informationen zu meinem Widerrufsrecht und dessen Ausübung sowie zu den Folgen meines Widerrufs finde ich in der Datenschutzerklärung, Abschnitt Redaktionelle Newsletter.