LONDON (IT BOLTWISE) – Ein interdisziplinäres Forschungsteam hat einen bedeutenden Fortschritt in der Modellierung von amorphem Aluminiumoxid erzielt. Dank innovativer Experimente und maschinellem Lernen konnten die Forscher die atomare Struktur dieses Materials erstmals präzise simulieren.

Amorphes Aluminiumoxid, bekannt für seine Anwendung in Schutzbeschichtungen und Membranen, ist auf atomarer Ebene bisher wenig verstanden. Ein Forschungsteam der Empa hat nun durch den Einsatz von maschinellem Lernen und innovativen Experimenten einen Durchbruch erzielt. Diese Fortschritte ermöglichen es, die ungeordnete Struktur von Aluminiumoxid mit hoher Genauigkeit zu modellieren, was neue Einblicke in seine atomaren Geheimnisse bietet.

Aluminiumoxid, oft als die „Fruchtfliege“ der Materialwissenschaft bezeichnet, ist in seiner kristallinen Form gut erforscht. Die amorphe Variante hingegen stellt eine Herausforderung dar, da sie keine regelmäßige Struktur aufweist. Dies erschwert sowohl die Untersuchung als auch die Modellierung. Die Forscher der Empa haben jedoch ein Modell entwickelt, das experimentelle Daten mit Hochleistungssimulationen und maschinellem Lernen kombiniert, um die atomare Anordnung in amorphen Al2O3-Schichten zu verstehen.

Ein bemerkenswerter Aspekt des Modells ist die Berücksichtigung von Wasserstoffatomen, die je nach Herstellungsmethode in unterschiedlichen Anteilen im Aluminiumoxid enthalten sind. Mithilfe der HAXPES-Spektroskopiemethode konnten die Forscher den chemischen Zustand von Aluminium in den Dünnschichten charakterisieren und die Verteilung des Wasserstoffs ableiten. Diese Erkenntnisse sind entscheidend, da der Wasserstoffgehalt die Materialeigenschaften, wie die Dichte und Durchlässigkeit, beeinflusst.

Die neuen Erkenntnisse über die atomare Struktur von amorphem Aluminiumoxid eröffnen Potenziale für Anwendungen in der Herstellung von grünem Wasserstoff. Das Material könnte als effektives Filtermedium dienen, um Wasserstoff von Sauerstoff zu trennen. Die Forscher planen, auf Basis ihrer Modellierungen gezielt Aluminiumoxid-Membranen zu entwickeln, die die Diffusion von Wasserstoff begünstigen. Diese Entwicklungen könnten die Effizienz und Nachhaltigkeit in der Wasserstoffproduktion maßgeblich verbessern.

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Maschinelles Lernen entschlüsselt atomare Geheimnisse von Aluminiumoxid-Dünnschichten
Maschinelles Lernen entschlüsselt atomare Geheimnisse von Aluminiumoxid-Dünnschichten (Foto: DALL-E, IT BOLTWISE)



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