Japanische Forscher entwickeln KI-System zur Entdeckung neuartiger Energiematerialien durch automatisierte Datenanalyse

Wissenschaftler des Instituts für fortgeschrittene Materialforschung (WPI-AIMR) an der Universität Tohoku haben mit DIVE (Descriptive Interpretation of Visual Expression) einen bahnbrechenden KI-gestützten Workflow vorgestellt. Dieses innovative System wurde speziell entwickelt, um die Suche nach zukunftsweisenden Energiematerialien zu beschleunigen, indem es die Analyse wissenschaftlicher Publikationen vollständig automatisiert und optimiert.

Die Entwickler weisen darauf hin, dass vollautonome Lösungen, die experimentelle Daten zuverlässig mit der Entdeckung neuer Materialien verknüpfen können, sich derzeit noch in einem frühen Stadium befinden. DIVE fungiert als Antwort auf diese technologische Herausforderung und ermöglicht es, Informationen effizient zu extrahieren und zu strukturieren, die für herkömmliche Analysemethoden oft unzugänglich bleiben.

Ein herausragendes Merkmal von DIVE ist die Fähigkeit, präzise experimentelle Daten direkt aus Grafiken und Abbildungen zu gewinnen, die in wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlicht werden. Diese Funktion transformiert visuelle Forschungselemente in maschinenlesbare, strukturierte Datensätze, die unmittelbar für komplexe computergestützte Analysen zur Verfügung stehen.

Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung hat das System bereits mehr als 4.000 wissenschaftliche Arbeiten verarbeitet und dabei über 30.000 einzelne Datensätze zusammengetragen. Diese enorme Informationsmenge erlaubt umfassende vergleichende Analysen und das Aufspüren von Gesetzmäßigkeiten, die bei einer manuellen Auswertung durch menschliche Forscher kaum zu identifizieren wären.

In Testläufen mit Materialien für die Feststoff-Wasserstoffspeicherung stellte DIVE seine Überlegenheit gegenüber existierenden Lösungen unter Beweis. Die Genauigkeit bei der Datenextraktion lag um 10 bis 15 % höher als bei kommerziell verfügbaren KI-Modellen und übertraf spezialisierte Open-Source-Systeme sogar um mehr als 30 %.

Das System verfügt über eine intuitive Dialogschnittstelle, über die Forscher spezifische Parameter festlegen können. Innerhalb weniger Minuten liefert die KI eine Auswahl geeigneter Materialien, darunter auch solche, die in der Literatur zuvor noch nicht explizit beschrieben wurden. Dies ermöglicht den modernen Ansatz des sogenannten "Inverse Design", bei dem gewünschte Eigenschaften vorgegeben werden und das System die passenden Materialzusammensetzungen ermittelt.

Die DIVE-Technologie ist nahtlos in die Digital Hydrogen Platform (DigHyd) integriert, die als weltweit größte Datenbank für die Speicherung von Wasserstoff in Feststoffen gilt. Diese Plattform stellt die erste spezialisierte digitale Forschungsumgebung dar, die ein fundamentales Fundament für das gezielte Design neuer Wasserstoffmaterialien schafft.

Laut Professor Hao Li vom WPI-AIMR ist ein tiefgreifendes Verständnis der Materialeigenschaften der entscheidende Faktor für den Erfolg einer sauberen Wasserstoffwirtschaft. Das übergeordnete Ziel besteht darin, Energielösungen zu entwickeln, die sicher, erschwinglich und für die breite Anwendung im globalen Massenmarkt geeignet sind.

Professor Li betonte zudem, dass DIVE den Weg von der rein wissenschaftlichen Entdeckung bis zur praktischen technologischen Umsetzung erheblich verkürzen kann. Die Synergie zwischen DIVE und DigHyd bildet eine kontinuierliche Datenpipeline, die täglich durch neue Forschungsergebnisse aus der internationalen Wissenschaftsgemeinschaft erweitert wird.

Durch die signifikante Beschleunigung des wissenschaftlichen Zyklus trägt das System maßgeblich dazu bei, die Vision einer nachhaltigen Energieversorgung Realität werden zu lassen. Die Kombination aus künstlicher Intelligenz und spezialisierten digitalen Plattformen markiert einen Wendepunkt in der Materialforschung für den globalen Energiesektor und die Wasserstofftechnologie.