Einleitung
In den letzten Jahren hat der technische Fortschritt viele Aspekte der Forschung grundlegend verändert. Der Bereich der Materialwissenschaften ist keine Ausnahme. Die Chemie, insbesondere die rechnergestützte Chemie, spielt dabei eine wichtige Rolle. Forscher am MIT haben kürzlich eine neue neuronale Netzwerkarchitektur entwickelt, die wesentlich stärkere Vorhersagen im Bereich der Molekular- und Materialwissenschaften ermöglichen könnte. Diese Entwicklung könnte den Weg für neue Materialien und Technologien ebnen, die sowohl in der Forschung als auch in der Industrie von großer Bedeutung sein könnten.
Von Alchemie zu moderner Chemie
Vor hunderten von Jahren war die Materialgestaltung ein langsamer und oft frustrierender Prozess. Alchemisten versuchten, durch die Kombination verschiedener Substanzen Edelmetalle zu erschaffen. Heute wissen wir, dass alchemistische Praktiken nicht zur Erschaffung von Gold führen. Die letzten 150 Jahre Wissenschaft haben uns das Periodensystem gegeben und damit das Verständnis für die spezifischen Eigenschaften der Elemente vertieft. Heutzutage verwenden Wissenschaftler modernste Technologien wie Maschinenlernen und Quantenmechanik, um chemische Reaktionen und Materialeigenschaften vorherzusagen.
Coupled-Cluster Theorie und maschinelles Lernen
Die am häufigsten in der rechnergestützten Chemie verwendete Methode ist die Dichtefunktionaltheorie (DFT). Diese liefert oft gute Ergebnisse, hat aber ihre Grenzen. Daher haben Forscher am MIT begonnen, die sogenannte Coupled-Cluster Theorie (CCSD(T)) einzusetzen, die zwar genaue Ergebnisse liefert, jedoch sehr zeitaufwendig ist. Um die Effizienz zu verbessern, haben sie eine spezielle neuronale Netzarchitektur entwickelt, die schnell genaue Ergebnisse liefern soll. Diese Architektur ermöglicht es, mehr Informationen aus den Berechnungen herauszuholen und gleichzeitig die Rechenzeit drastisch zu reduzieren.
Das Multi-Task Electronic Hamiltonian Network (MEHnet)
Dabei handelt es sich um ein innovatives neuronales Netzwerk, das auf den Arbeiten von Assistant Professor Tess Smidt basiert. Die Architektur verbindet physikalische Modelle mit maschinellem Lernen und kann mehrere Eigenschaften von Molekülen gleichzeitig bewerten. Dazu gehören die polaren Eigenschaften und das optische Anregungspotential eines Moleküls. MEHnet nutzt eine spezielle E(3)-äquivariante Graphenstruktur, die es ermöglicht, Elektronenverteilungen umfassend zu modellieren und vorherzusagen.
Zukünftige Anwendungen und Potenziale
Die neue Methode könnte uns helfen, bisher unbekannte Moleküle und Materialien hervorzubringen, die in diversen Anwendungen zur Anwendung kommen könnten, von neuen Medikamenten bis hin zu effizienteren Halbleitern. Harvard Zhu, ein Materialwissenschaftler an der University of North Carolina, äußerte sich begeistert über die Kombination von maschinellem Lernen und Quantenmechanik.
Abschließende Gedanken
Die erforschten Techniken haben das Potenzial, jahrzehntelange Vorstellungen von der Materialwissenschaft in Frage zu stellen und drastisch zu verändern. Der quantenmechanische Ansatz, gepaart mit maschinellem Lernen, könnte dazu führen, eine Vielzahl von Problemen in der Materialwissenschaft effizienter zu lösen. Die Forscher, die von Honda und Mathworks unterstützt werden, haben bereits begonnen, ihre Modelle auf kleinere Moleküle anzuwenden und arbeiten darauf hin, den gesamten Periodensystembereich abzudecken. Wir stehen am Anfang einer neuen Ära der Materialforschung, die sowohl Größe als auch Komplexität zukünftiger molekularer Entdeckungen erheblich erweitern könnte.