ZÜRICH / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein interdisziplinäres Team der Empa hat einen Durchbruch in der Modellierung von amorphem Aluminiumoxid erzielt. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und innovativen Experimenten konnten die Forschenden die atomare Struktur dieses Materials erstmals präzise simulieren. Diese Erkenntnisse könnten die Entwicklung neuer Anwendungen, insbesondere im Bereich grüner Wasserstoff, erheblich vorantreiben.

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Amorphe Materialien stellen die Wissenschaft vor große Herausforderungen, da ihre ungeordnete Struktur schwer zu analysieren ist. Ein Forschungsteam der Empa hat nun jedoch einen bedeutenden Fortschritt erzielt, indem es amorphes Aluminiumoxid mithilfe von maschinellem Lernen und experimentellen Daten simulierte. Diese Arbeit könnte weitreichende Auswirkungen auf die Materialwissenschaft haben, insbesondere in der Entwicklung von High-Tech-Anwendungen.

Aluminiumoxid ist in der Materialwissenschaft gut bekannt, doch seine amorphe Form birgt noch viele Geheimnisse. Diese Form des Materials, die in Schutzbeschichtungen und Passivierungsschichten verwendet wird, bietet besondere Vorteile, die bisher nicht vollständig verstanden wurden. Die Fähigkeit des Materials, bei gleicher chemischer Zusammensetzung unterschiedliche Strukturen anzunehmen, macht es zu einem spannenden Forschungsobjekt.

Die Empa-Forscher unter der Leitung von Vladyslav Turlo und Simon Gramatte haben ein Modell entwickelt, das die atomare Anordnung in amorphen Al2O3-Schichten beschreibt. Dieses Modell kombiniert experimentelle Daten, Hochleistungssimulationen und maschinelles Lernen, um die Struktur des Materials auf atomarer Ebene zu verstehen. Eine der Stärken des Modells ist die Berücksichtigung von Wasserstoffatomen, die je nach Herstellungsmethode in unterschiedlichen Anteilen im Material vorhanden sind.

Die Erkenntnisse aus dieser Forschung könnten insbesondere für die Herstellung von grünem Wasserstoff von Bedeutung sein. Amorphes Aluminiumoxid könnte als Filtermaterial dienen, das Wasserstoff von Sauerstoff trennt. Das Modell der Empa-Forscher bietet ein besseres Verständnis dafür, wie der Wasserstoffgehalt im Material die Diffusion von gasförmigem Wasserstoff begünstigt. Diese Erkenntnisse könnten die Entwicklung effizienter Wasserstoffmembranen vorantreiben.

Die Arbeit der Empa zeigt, dass eine genaue Simulation von amorphen Materialien möglich ist und dass maschinelles Lernen den Prozess erheblich beschleunigen kann. Diese Fortschritte könnten nicht nur die Forschung an Aluminiumoxid, sondern auch an anderen amorphen Materialien vorantreiben. Die Fähigkeit, die Materialeigenschaften gezielt zu optimieren, eröffnet neue Möglichkeiten in der Materialwissenschaft und könnte zu bedeutenden technologischen Fortschritten führen.

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



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