Die Materialwissenschaft könnte die wichtigste Technologie des nächsten Jahrzehnts sein. Bei allen großen Herausforderungen der nächsten zehn Jahre stehen Werkstoffe im Mittelpunkt. Um eine neue, saubere Energiezukunft zu schaffen, brauchen wir effizientere Sonnenkollektoren, Windturbinen und Batterien. Die Hersteller benötigen neue Materialien, um fortschrittlichere Produkte herstellen zu können. Wir müssen auch Materialien ersetzen, bei denen es zu Versorgungsengpässen kommt, z. B. bei den Seltenen Erden.
Traditionell war die Entwicklung neuer Werkstoffe ein langsamer und mühsamer Prozess. Um die gewünschten Eigenschaften zu finden, mussten die Forscher oft Hunderte oder gar Tausende von Materialien nacheinander testen. Das machte die Materialforschung für die meisten Industrien unerschwinglich.
Heute befinden wir uns jedoch mitten in einer Materialrevolution. Wissenschaftler nutzen leistungsstarke Simulationstechniken und Algorithmen des maschinellen Lernens, um Innovationen rasch voranzutreiben und sogar bisher ungeahnte Möglichkeiten zu entdecken. In den nächsten zehn Jahren werden die rasanten Fortschritte in der Materialwissenschaft enorme Auswirkungen haben.
Der Ursprung der Materialrevolution2005 war Gerd Ceder Professor für Materialwissenschaften am MIT und arbeitete an Berechnungsmethoden zur Vorhersage neuer Materialien. Traditionell arbeiteten Materialwissenschaftler hauptsächlich durch Versuch und Irrtum, um Materialien mit wirtschaftlich wertvollen Eigenschaften zu identifizieren. Ceder arbeitete daran, diesen Prozess mithilfe ausgeklügelter Computermodelle, die die Physik von Werkstoffen simulieren, zu automatisieren.
Die Dinge änderten sich, als ein leitender Angestellter von Duracell, damals ein Geschäftsbereich von Procter & Gamble, anfragte, ob Ceder die von ihm entwickelten Methoden nutzen könne, um in großem Maßstab Möglichkeiten zu erforschen, neue Materialien für Alkalibatterien zu entdecken und zu entwickeln. Also stellte er ein Team von einem halben Dutzend junger Leute zusammen und gründete ein Unternehmen, um diese Vision in die Tat umzusetzen.
Das erste Projekt lief gut, und das Team konnte eine Reihe neuer Materialien patentieren lassen, die es zuvor noch nicht gegeben hatte. Dann rief ein anderes Unternehmen an, was zu einem weiteren Projekt und mehr führte. Doch trotz des anfänglichen Erfolgs erkannte Ceder, dass es ein Problem gab. Obwohl die Projekte des Teams erfolgreich waren, war die Gesamtwirkung begrenzt.
"Wir begannen zu erkennen, dass wir all diese wertvollen Daten generierten und sie in den Kellern der Unternehmen aufbewahrten. Wir wollten mehr öffentliche Wirkung erzielen“, sagt Ceder.
Die Geburt des Materials-Projekts2008 nahm Kristin Perssons Mann eine Stelle in Kalifornien an, und sie verließ Ceders Gruppe am MIT, um als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lawrence Berkeley National Laboratory (LBL) zu arbeiten. Doch statt um den Verlust einer wichtigen Kollegin zu trauern, sah das Team die Chance, seine Arbeit auf Hochtouren zu bringen.
"Am MIT haben wir so ziemlich alles zusammen gehackt", sagt Ceder. „Alles funktionierte, aber es war ein wenig fehlerhaft und hätte nie den Rahmen unseres kleinen Teams gesprengt. Aber in einem National Lab hatten sie die Ressourcen, um es richtig aufzubauen und eine Plattform zu schaffen, die die Dinge wirklich vorantreiben konnte. “Also machte sich Persson an die Arbeit, bekam ein kleines Stipendium und stellte ein Team zusammen, das die Arbeit an den Materialien mit Hochleistungs-Supercomputing im Labor kombinieren konnte.
"Bei LBL gab es Weltklasse-Computerwissenschaftler", sagt Persson. "Also begannen wir eine aktive Zusammenarbeit mit Leuten, die auf dem neuesten Stand der Informatik waren, aber nichts über Materialien und unsere kleine Gruppe von "Material-Hackern" wussten. Es war diese interdisziplinäre Zusammenarbeit, die uns wirklich geholfen hat, schnell Fuß zu fassen. “
Die traditionelle Materialwissenschaft könnte eine Klasse von Legierungen, z.B. für die Automobilindustrie, verwenden und Dinge wie Gewicht oder Zugfestigkeit berechnen. In der Literatur gibt es vielleicht ein paar hundert solcher Materialien. Aber mit dem System, das sie bei LBL gebaut haben, konnten sie Tausende berechnen. Das bedeutete, dass die Ingenieure exponentiell schneller in Frage kommende Materialien identifizieren, in der Praxis testen und bessere Produkte entwickeln konnten.
Aber wieder einmal hatten sie das Gefühl, dass die Wirkung ihrer Arbeit begrenzt war. Schließlich verbringen nur wenige Ingenieure aus der Privatwirtschaft Zeit in nationalen Laboratorien. "Unsere frühere Arbeit überzeugte uns, dass wir an der Schwelle zu etwas viel Größerem standen", erinnert sich Persson. So entstand The Materials Project, eine riesige Online-Datenbank, auf die weltweit zugegriffen werden kann.
Eine massive MaterialinitiativeDas Materials Project ging Anfang 2011 online und zog einige Tausend Besucher an. Seitdem hat es sich wie ein Virus ausgebreitet und zählt heute mehr als 50.000 Nutzer, täglich kommen 50 bis 100 hinzu. Seine Wirkung ist sogar noch größer. Der Erfolg des Projekts erregte die Aufmerksamkeit von Tom Kalil, dem damaligen stellvertretenden Direktor des Büros für Wissenschafts- und Technologiepolitik im Weißen Haus, der das Potenzial für eine viel umfassendere Initiative erkannte.
Im Sommer 2011 kündigte die Obama-Administration die Materials Genome Initiative (MGI) an, um die Arbeit von Behörden wie dem Energieministerium, der NASA, dem Energieministerium und anderen zu koordinieren und die LBL-Arbeit zu erweitern und zu ergänzen. Zusammengenommen führen diese Bemühungen zu einer Revolution in der Materialwissenschaft, deren Auswirkungen auf den privaten Sektor gerade erst begonnen haben.
Das MGI basiert auf drei Säulen. Die erste sind computergestützte Ansätze, mit denen sich Materialeigenschaften genau vorhersagen lassen, wie es das Team von Gerd Ceder getan hat. Die zweite sind Experimente mit hohem Durchsatz, um Materialbibliotheken zu erweitern, und die dritte sind Programme, die in der wissenschaftlichen Literatur nach existierenden Materialien suchen und den Austausch von Materialdaten fördern.
In einem Projekt wurden beispielsweise Algorithmen des maschinellen Lernens auf experimentelle Werkstoffdaten angewandt, um Formen einer superfesten Legierung namens Metallglas zu identifizieren. Obwohl Wissenschaftler seit langem wissen, dass diese Legierung als Alternative zu Stahl und als Schutzbeschichtung nützlich sein kann, ist sie so selten, dass nur relativ wenige Formen bekannt waren. Mit den neuen Methoden konnten die Forscher ihre Arbeit jedoch 200 Mal schneller erledigen und in einem einzigen Jahr 20 000 Formen identifizieren!
Eine echte Materialrevolution schaffenThomas Edison sagte einmal, dass er 10.000 fehlgeschlagene Experimente nicht als Fehlschläge ansah, sondern als 10.000 Dinge, die nicht funktionierten. Das ist richtig, aber auch unglaublich langweilig, zeitaufwändig und teuer. Die neuen Methoden haben jedoch das Potenzial, diese 10.000 Fehlschläge zu automatisieren, was eine Revolution in der Materialwissenschaft darstellt.
Beim Joint Center for Energy Storage Research (JCESR), einer Initiative der US-Regierung zur Entwicklung der nächsten Generation fortschrittlicher Batterien, besteht die größte Herausforderung derzeit nicht darin, potenzielle Batteriechemikalien zu identifizieren, sondern die Materialien, aus denen diese Chemikalien hergestellt werden. Früher wäre das ein unüberwindbares Problem gewesen, heute nicht mehr.
„Mit Hochleistungscomputersimulationen, Materialgenomik und anderen Techniken, die in den letzten zehn Jahren entwickelt wurden, können wir oft bis zu 99 Prozent der Möglichkeiten ausschließen, die nicht funktionieren“, sagt George Crabtree, Direktor des JCESR. "Das bedeutet, dass wir unsere Anstrengungen auf das verbleibende eine Prozent konzentrieren können, das ein ernsthaftes Potenzial haben könnte, und dass wir für viel weniger Geld viel weiter und viel schneller vorankommen können.
Auch in der Industrie macht sich die Arbeit schnell bemerkbar. Greg Mulholland, Präsident von Citrine Informatics, einem Unternehmen, das maschinelles Lernen für die Materialentwicklung einsetzt, erklärt: „Wir haben eine enorme Zunahme der Unternehmen und Branchen erlebt, die mit uns Kontakt aufnehmen, und ein neues Gefühl der Dringlichkeit. Unternehmen, die bereits in der Vergangenheit in die Materialforschung investiert haben, wollen alles von gestern. Andere, die das noch nicht getan haben, sind auf dem besten Weg, auf dem neuesten Stand zu sein. "
Jim Warren, Direktor der Materials Genome Initiative, glaubt, dass dies erst der Anfang ist. "Wenn man neue Materialien für Hunderttausende oder Millionen Dollar statt für Dutzende oder Hunderte Millionen Dollar entdecken kann, wird man eine enorme Ausweitung der Anwendungsfälle und der Branchen sehen, die davon profitieren", sagte er mir.
Wie wir aus der digitalen Revolution gelernt haben, hat eine Effizienzsteigerung um den Faktor 10 einen transformativen wirtschaftlichen Effekt. Fast jeder, mit dem ich in der Werkstoffindustrie gesprochen habe, ist der Meinung, dass die Geschwindigkeit des Fortschritts in den nächsten zehn Jahren leicht zu erreichen ist. Willkommen zur Werkstoffrevolution.
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