Universitäten entwickeln Algorithmus

Wenn sich KI auf Schrödingers Spuren begibt

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

KI-Verfahren finden in der Forschung zunehmend Verwendung.
KI-Verfahren finden in der Forschung zunehmend Verwendung. (Bild: Gerd Altmann / Pixabay / Pixabay)

Die Universität Warwick, die Universität Luxemburg und die Technische Universität Berlin haben gemeinsam einen KI-Algorithmus entwickelt. Er bestimmt die chemische Struktur einer Substanz anhand ihrer gewünschten Eigenschaften.

In der Forschung kommt Künstliche Intelligenz (KI) immer häufiger zum Einsatz, um wissenschaftliche Entdeckungen zu unterstützen. So auch in der Chemie: Dort hilft KI bei der Vorhersage der Ergebnisse von Experimenten oder Simulationen. Dazu muss die KI aber die grundlegenden Gesetze der Physik systematisch miteinbeziehen können.

Ein interdisziplinäres Team von Chemikern, Physikern und Informatikern hat jetzt einen KI-Algorithmus entwickelt, der die notwendige Struktur einer Substanz anhand der gewünschten chemischen Eigenschaften bestimmt. Diese Fähigkeit könnte bei der Entwicklung neuartiger Medikamente und Materialien eine wichtige Rolle spielen.

Immense Zeitersparnis

Der Algorithmus kann die Quantenzustände eines Moleküls berechnen. Diese sogenannte Wellenfunktion bestimmt alle Eigenschaften des Moleküls. Die KI musste dazu grundlegende Physikkenntnisse erwerben und Gleichungen aus der Quantenmechanik lösen – dazu zählt auch die bekannte Schrödingergleichung. Sollen derartige Gleichungen auf herkömmliche Weise gelöst werden, sind dazu enorme Rechnerkapazitäten und Monate an Zeit erforderlich. „Genau hier liegt normalerweise der Engpass bei der rechnergestützten Entwicklung neuer, speziell für medizinische und industrielle Anwendungen entwickelter Moleküle“, so Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Professor für maschinelles Lernen an der TU Berlin.

Träume werden wahr

Laut den Wissenschaftlern kann der neue Algorithmus sogar auf einem Notebook oder Smartphone innerhalb von Sekunden genaue Vorhersagen treffen. „Diese interdisziplinäre Arbeit ist ein wichtiger Fortschritt, denn sie zeigt, dass KI-Methoden die schwierigsten Aspekte der quantenchemischen Simulation erlernen können. Dazu gehört auch das sogenannte inverse Design, das besonders für die Medikamentenherstellung ein langjähriger Traum der Pharmakologie und der Chemie ist“, erklärt Prof. Dr. Müller. Von inversem Design spricht man, wenn man eine bestimmte chemische Eigenschaft eines Moleküls vorgibt und aus diesen Vorgaben die entsprechende molekulare Struktur entwirft und optimiert.

Die Wissenschaftler publizierten die Ergebnisse ihrer Forschung im Rahmen der Arbeit „Unifying machine learning and quantum chemistry with a deep neural network for molecular wavefunction“ im Fachmagazin Nature Communications.

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