Microsoft Research hat zwei revolutionäre KI-Tools entwickelt, die das Potenzial haben, die Materialforschung grundlegend zu verändern. Was steckt hinter MatterGen und MatterSim, und wie könnten sie die Entwicklung neuer Materialien beschleunigen?
Der Schlüssel zu innovativen Materialien
MatterGen und MatterSim sind die neuen Stars in der Welt der Materialentwicklung. Während MatterGen neue Molekülstrukturen generiert, überprüft MatterSim deren Eigenschaften durch präzise Simulationen unter realistischen Bedingungen. Im Kern steht ein speziell entwickelter Diffusions-Algorithmus, der in der Lage ist, dreidimensionale Moleküle zu erschaffen, die exakt auf die Anforderungen von Chemie, Mechanik oder Elektronik abgestimmt sind.
Das Besondere: Traditionelle Screening-Methoden, die bestehende Materialien lediglich durchsuchen, werden durch die zielgerichtete Generierung ersetzt. Dieser Ansatz bringt nicht nur Effizienz, sondern auch Präzision in die Materialforschung.
Vom virtuellen Entwurf ins Labor
Microsoft konnte die Fähigkeiten von MatterGen bereits praktisch unter Beweis stellen. Gemeinsam mit dem Shenzhen Institute of Advanced Technology wurde das von MatterGen entworfene Material TaCr2O6 erfolgreich synthetisiert. Beeindruckend: Die real gemessenen Eigenschaften stimmten zu 80 % mit den KI-Vorhersagen überein.
MatterSim ergänzt diesen Prozess, indem es die simulierten Bedingungen auf ein extremes Niveau bringt: Von Temperaturen zwischen 0 und 5.000 Kelvin bis hin zu einem Druck von bis zu 10 Millionen Atmosphären. Dank der Kombination aus maschinellem Lernen und Quantenmechanik bietet es eine fundierte Grundlage für die Validierung der Materialeigenschaften.
Ein Schritt in die Zukunft: MatterGen auf GitHub
Microsoft hat den Quellcode von MatterGen unter einer MIT-Lizenz auf GitHub veröffentlicht und macht gleichzeitig Trainingsdaten zugänglich. Die Tools sind auch Teil der Azure Quantum Elements Plattform und bieten Unternehmen Unterstützung bei der Entwicklung neuer Materialien – von Batterien über Magnete bis hin zu Brennstoffzellen.
Die Entwicklung ist Teil von Microsofts Initiative „AI for Science“, die vor zweieinhalb Jahren gestartet wurde und darauf abzielt, wissenschaftliche Durchbrüche mit künstlicher Intelligenz zu beschleunigen. Die Ergebnisse wurden in einem aktuellen Nature-Paper vorgestellt, was das wissenschaftliche Potenzial dieser Tools untermauert.