Materialwissenschaft
KI und Hochleistungscomputer beschleunigen Forschung
Forschende gehen davon aus, ihre Arbeit mit einer Kombination aus künstlicher Intelligenz (KI) und Cloud Computing auf ein Tempo beschleunigen zu können, das bis vor kurzem unmöglich erschien. Details veröffentlichte Microsoft kürzlich in einem Blog-Post.
Die Zusammenarbeit zwischen Microsoft und dem Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) kann als Beispiel dafür gelten, wie KI und Hochleistungscomputer die wissenschaftliche Forschung revolutionieren könnten. Die beiden Organisationen arbeiten daran, KI-Tools zu entwickeln, die Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen helfen, neue Materialien zu entdecken, die etwa für die Entwicklung von nachhaltigen Energien, neuen Medikamenten und andere Anwendungen wichtig sind.
500.000 Materialien untersucht
Im Rahmen dieser Bemühungen setzte das Quantum-Team von Microsoft KI ein, um rund 500.000 stabile Materialien in wenigen Tagen zu identifizieren. Dies ist viel schneller, als es mit herkömmlichen Methoden für die Analyse von Materialien möglich gewesen wäre. Diese Methoden sind oft zeitaufwändig und erfordern eine große Menge an Rechenleistung. Die Zusammenarbeit zwischen Microsoft und dem PNNL führte zur Entdeckung eines neuen Batteriematerials, das innerhalb weniger Wochen gefunden wurde. Das Material verwendet sowohl Lithium als auch Natrium und einige andere Elemente. Dadurch wird der Lithiumgehalt erheblich reduziert, möglicherweise um bis zu 70 Prozent.
Inklusive überraschenden Erkenntnissen
Die Forschenden gaben an, dass diese Vorgehensweise sehr wertvoll ist und einige Überraschungen zutage gefördert hat. So hatte man bisher angenommen, dass Natrium- und Lithium-Ionen nicht zusammen in einem Festkörperelektrolytsystem verwendet werden können. Die neuen Tests haben jedoch gezeigt, dass sich die Ionen gegenseitig zu helfen scheinen. Weiter geben sich die Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen davon überzeugt, dass die Kombination aus KI und Hochleistungscomputern wissenschaftliche Entdeckungen in Zukunft erheblich beschleunigen könnte.
Ausblick:
Die Möglichkeiten für die wissenschaftliche Forschung sind vielfältig. KI kann beispielsweise eingesetzt werden, um:
- neue Hypothesen zu generieren und zu testen,
- große Datenmengen zu analysieren,
- komplexe Modelle zu entwickeln,
- Experimente zu planen und durchzuführen.
So könnten beide Technologien dazu beitragen, einige der drängendsten Probleme der Welt zu lösen, wie den Klimawandel, die Energieknappheit und die Gesundheitsversorgung.
Konkrete Beispiele:
Hier sind einige konkrete Beispiele dafür, wie sowohl KI als auch Hochleistungscomputer schon heute in der Forschung eingesetzt werden:
Medizin: KI wird eingesetzt, um neue Medikamente und Behandlungen zu entwickeln. So hat beispielsweise ein KI-System von Google DeepMind neue potenzielle Wirkstoffe gegen Krebs identifiziert.
Energie: KI wird eingesetzt, um neue Energiequellen und -speicherlösungen zu entwickeln. So hat beispielsweise ein KI-System von Siemens neue Materialien für Batterien entwickelt, die eine höhere Energiedichte und eine längere Lebensdauer aufweisen.
Umwelt: KI wird eingesetzt, um Umweltprobleme wie den Klimawandel und die Verschmutzung zu lösen. So hat beispielsweise ein KI-System von IBM neue Methoden entwickelt, um den Ausstoß von Treibhausgasen zu reduzieren.
Weitere Potenziale:
Die Kombination von KI und Hochleistungscomputern hat das Potenzial, die wissenschaftliche Forschung in folgenden Bereichen zu beschleunigen:
Materialwissenschaften: KI kann eingesetzt werden, um neue Materialien mit gewünschten Eigenschaften zu entwickeln. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung neuer Technologien, wie beispielsweise nachhaltiger Energiequellen, neuer Medikamente und neuer Werkstoffe.
Biowissenschaften: KI kann eingesetzt werden, um neue Erkenntnisse über die Biologie zu gewinnen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung neuer Behandlungen für Krankheiten und die Verbesserung der Lebensqualität.
Physik: KI kann eingesetzt werden, um neue physikalische Phänomene zu entdecken. Dies ist von entscheidender Bedeutung für das Verständnis des Universums und die Entwicklung neuer Technologien.
