Funktion bestimmt Form
Neuer KI-Algorithmus generiert innovative Substanzen auf Basis von gewünschten Eigenschaften
In der Medizin, in der Batterieforschung oder in der Materialwissenschaft – überall sind Wissenschaftler*innen auf der Suche nach innovativen Substanzen. Dabei können die Forscher*innen oft sehr detailliert die gewünschten chemischen und physikalischen Eigenschaften bis auf die atomare Ebene vorhersagen. Allein der Raum aller potenziellen chemischen Verbindungen ist so riesig, dass es Jahre dauern würde, bis die geeignete Substanz gefunden wird. Eine interdisziplinäre Forschergruppe des Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) an der Technischen Universität Berlin hat jetzt einen KI-Algorithmus entwickelt, der mithilfe von KI sogenanntes inverses chemisches Design umsetzt und so gezielt Moleküle auf Basis ihrer gewünschten Eigenschaften generiert. Ihre Publikation „Inverse design of 3d molecular structures with conditional generative neural networks” erschien jetzt in dem renommierten Magazin Nature Communications.
Die Suche nach geeigneten Molekülen für spezielle medizinische oder industrielle Anwendungen ist ein extrem aufwändiger und teurer Prozess. „Rein hypothetisch existieren unfassbar viele mögliche Strukturen, von denen aber nur ein winziger Bruchteil die speziellen chemischen oder physikalischen Eigenschaften hat, die in einer bestimmten Anwendung gefragt sind”, erläutert Dr. Kristof Schütt, BIFOLD Junior Fellow an der TU Berlin. In den letzten Jahren wurde eine Fülle von Methoden entwickelt, die in der Lage sind, die chemischen Eigenschaften und energetischen Zustände von gegebenen Substanzen mit Hilfe von KI vorherzusagen. Selbst mit diesen effizienten Methoden erweist sich die Suche nach Molekülen mit spezifischen Eigenschaften in der Praxis als schwierig, da nach wie vor eine überwältigende Anzahl an Kandidaten durchsucht werden muss.