GENT / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Chemie eröffnet neue Möglichkeiten, die Effizienz und Genauigkeit chemischer Prozesse zu steigern. Der Chemiker Maarten Dobbelaere erklärt, wie KI alte Techniken mit modernen Ansätzen verbindet, um die Forschung zu revolutionieren.
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren einen bemerkenswerten Einfluss auf die chemische Forschung ausgeübt. Maarten Dobbelaere, ein Chemiker, der sich intensiv mit der Anwendung von KI in der Chemie beschäftigt, betont, dass viele der effektivsten Techniken bereits vor Jahrzehnten entwickelt wurden. Diese alten Methoden, wie die Retrosynthese und die Ähnlichkeitssuche, wurden in den 1960er Jahren in Deutschland entwickelt und bieten heute, in Kombination mit modernen Deep-Learning-Algorithmen, neue Möglichkeiten.
Ein zentrales Thema in Dobbelaeres Forschung ist die Flowchemie, ein Bereich, der in der petrochemischen Industrie bereits weit verbreitet ist, aber in anderen chemischen Sektoren noch wenig Anwendung findet. Die Herausforderung besteht darin, Reaktionsbedingungen für organisch-chemische Reaktionen in kontinuierlichen Durchflussreaktoren vorherzusagen. Hierbei zeigt sich, dass KI nicht nur ein Werkzeug ist, das die menschliche Forschung erleichtert, sondern auch von menschlichem Fachwissen profitieren muss, um effektiv eingesetzt zu werden.
Die Entwicklung von KI in der Chemie verläuft in zwei Richtungen: Einerseits werden große Sprachmodelle wie ChatGPT genutzt, um experimentellen Forschern den Zugang zu KI zu erleichtern. Andererseits gibt es eine Rückbesinnung auf ältere Methoden des maschinellen Lernens, wie die bayessche Optimierung und das aktive Lernen. Diese Techniken sind adaptive Formen der statistischen Versuchsplanung und bieten eine solide Grundlage für die Entwicklung neuer chemischer Prozesse.
Ein wesentlicher Aspekt der modernen KI-Anwendung in der Chemie ist die Demokratisierung der Computerchemie. Durch den Einsatz von Chatbots und spezialisierten Softwarelösungen wird der Zugang zu komplexen chemischen Berechnungen erleichtert. Dies ermöglicht es Forschern, sich auf ihre Kernkompetenzen zu konzentrieren, während KI-Modelle die Datenverarbeitung übernehmen. Langfristig wird erwartet, dass KI in der Chemie nicht nur die Reaktionsplanung und Literatursuche beschleunigt, sondern auch nachhaltige und grüne Chemieprozesse unterstützt.
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