Reichelt Chemietechnik Magazin
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Gegenwart in vielen Bereichen. Vor allem die Industrie erlebt einen tiefgreifenden Wandel. In der chemischen Forschung verändert KI grundlegend die Art und Weise, wie Wissenschaftler forschen, experimentieren und neue Substanzen entwickeln. Prozesse, die kürzlich noch Monate oder Jahre dauerten, lassen sich heute deutlich beschleunigen. Doch wo wird Künstliche Intelligenz bereits eingesetzt, welche Chancen eröffnen sich in der chemischen Forschung und welche Risiken sind damit verbunden?
Grundlagen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Chemie
Künstliche Intelligenz (KI), englisch als Artificial Intelligence (AI) bezeichnet, ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie beschreibt Computersysteme, die kognitive Fähigkeiten des Menschen imitieren und dadurch Aufgaben übernehmen können, die bislang menschliche Intelligenz erfordern. Hierzu zählen Aufgaben wie Muster erkennen, Entscheidungen treffen und somit auch komplexe Probleme lösen.
Im Zusammenspiel von experimenteller Chemie und AI bedeutet dies beispielsweise: Je mehr experimentelle Daten einem System zur Verfügung stehen und verarbeitet werden, desto genauer können chemische Eigenschaften vorhergesagt oder sogar Synthesewege vorgeschlagen werden.
Hierbei ist das sogenannte Modelltraining entscheidend. Dabei wird ein AI-System mit tausenden bis Millionen von Datensätzen trainiert, etwa mit Informationen über Molekülstrukturen, Reaktionsbedingungen und deren Ergebnisse. Während dieser Trainingsphase lernt die AI, welche strukturellen Merkmale eines Moleküls zu bestimmten Eigenschaften führen. Dadurch ergänzen sich Chemie und KI ideal: Die Chemie liefert strukturierte Daten, während die KI die relevanten Zusammenhänge und Eigenschaften daraus ableitet.
Künstliche Intelligenz in der modernen chemischen Forschung
Wie wird Künstliche Intelligenz heute in der chemischen Forschung eingesetzt? Die praktischen Anwendungen von Machine Learning in der Forschung sind vielfältig. Ein Beispiel ist das Hochdurchsatzscreening (englisch High Throughput Screening, HTS), bei dem Tausende Experimente, etwa Molekülsynthesen unter variierenden Bedingungen, in kurzer Zeit durchgeführt werden. High Throughput Screening Automation in Kombination mit AI ermöglicht es, automatisch besonders vielversprechende Kandidaten für weiterführende Untersuchungen schnell zu identifizieren. Prozesse und Analysen, die zuvor einen enormen Zeitaufwand erforderten, lassen sich durch intelligente Algorithmen deutlich effizienter und zielgerichteter gestalten.
Besonders bedeutsam ist die Strukturvorhersage von Biomolekülen wie Enzymen oder Oligonukleotiden. Moderne KI-Modelle können die dreidimensionale Struktur dieser komplexen Moleküle in wenigen Sekunden bis Minuten vorhersagen, wodurch aufwendige Experimente reduziert werden. Das ist vor allem in der Entwicklung von Medikamenten wichtig, wo die genaue räumliche Anordnung der Atome maßgeblich über Wirksamkeit und Nebenwirkungen entscheiden kann.
Auch die Optimierung von Materialeigenschaften ist ein zentrales Einsatzfeld von Künstlicher Intelligenz in der Chemie. Unternehmen nutzen ML-Algorithmen, um Materialien mit spezifischen Eigenschaften zu entwickeln. Dazu zählen etwa Polymere mit definierten mechanischen Eigenschaften oder Katalysatoren mit verbesserter Effizienz.
Die daraus entwickelten Werkstoffe finden anschließend Anwendung in zahlreichen Kunststoffprodukten, etwa in technischen Schläuchen, Dichtungen oder Filtern, aber auch in Halbzeugen sowie Befestigungselementen.
Anwendungen im Labor
Der Alltag im Labor wird durch den Einsatz künstlicher Intelligenz grundlegend verändert. Autonome Labore, sogenannte Self-Driving Laboratories, sind in einigen Bereichen bereits Realität. Diese Systeme zur Laborautomatisierung planen, führen durch und werten Experimente eigenständig aus, um auf Basis der Ergebnisse die nächsten Schritte festzulegen. Ein solches Self-Driving Laboratory kombiniert Maschinen und Roboter zur Probenvorbereitung und -analyse mit Algorithmen, die den gesamten Prozess steuern. Solche Systeme zur Laborautomatisierung können rund um die Uhr arbeiten und steigern dadurch die Effizienz in Forschung, Entwicklung und Produktion deutlich. Ein Wissenschaftler muss lediglich das Forschungsziel definieren, woraufhin das Self-Driving Laboratory beispielsweise über Nacht Experimente durchführt, auswertet und daraus Entscheidungen ableitet.
Auch in der Analytik vereinfacht Künstliche Intelligenz die Interpretation von Messdaten erheblich. Besonders eindrucksvoll zeigt sich dies im Bereich der KI für die Massenspektrometrie: Massenspektren sind häufig komplex und schwer zu interpretieren. ML-Algorithmen können jedoch innerhalb weniger Sekunden Muster erkennen und Substanzen identifizieren, für die ein erfahrener Analytiker mehrere Stunden benötigen würde. KI für die Massenspektrometrie beschleunigt die Analyse nicht nur, sondern macht sie auch präziser.
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz in der chemischen Industrie zeigt sich insbesondere in der Produktion, bei der Prozessoptimierungen eine zentrale Rolle spielen. AI analysiert Produktionsdaten in Echtzeit und schlägt Anpassungen der Prozesse vor, um beispielsweise die Ausbeute zu steigern oder den Energieverbrauch zu senken. Dadurch werden Prozesse effizienter, nachhaltiger und kostensparender. Auch die Qualitätskontrolle und Fehlererkennung profitieren enorm. So können im Labor selbst kleinste Abweichungen in Produkteigenschaften erkannt werden, bevor messbare Probleme entstehen. Solche Systeme überwachen kontinuierlich Produktions- und Laborparameter und warnen frühzeitig vor möglichen Qualitätsabweichungen.
Chancen, Risiken und Sicherheitsaspekte
Ob im Laboralltag oder in vielen anderen Bereichen – die Chancen durch künstliche Intelligenz sind immens. Ein wesentlicher Vorteil liegt in der Fehlerreduktion. Während menschliche Ermüdung oder Unkonzentriertheit zu Fehlern führen können, arbeiten AI-Systeme mit gleichbleibender Präzision. Dies verbessert nicht nur die Qualität von Forschungsergebnissen, sondern erhöht auch die Sicherheit im Labor, da gefährliche Experimente von Robotern unter kontrollierten Bedingungen automatisiert durchgeführt werden können. Die Erhöhung der Effizienz geht zudem mit mehr Nachhaltigkeit einher, da Machine Learning in der Chemie helfen kann, Ressourcen gezielter zu nutzen. Indem KI-Systeme effizientere Synthesewegen finden, tragen sie dazu bei, Abfälle zu reduzieren und Energieverbräuche zu senken.
Obwohl Künstliche Intelligenz in der chemischen Industrie enorme Chancen bietet, müssen Risiken und Gefahren kritisch betrachtet werden. Ein zentrales Problem sind falsche Prognosen, wenn ein ML-Modell auf unvollständigen oder fehlerhaften Daten trainiert wurde. Übernimmt ein Chemiker nun ohne ausreichende Überprüfung eine fehlerhafte Vorhersage, birgt dies immense Gefahren. Neben Verschwendungen von Ressourcen durch fehlerhaft geplante Experimente könnten auch durch falsche Synthesen toxische oder unerwünschte Nebenprodukte entstehen.
Weitere Risiken und Gefahren von KI betreffen den Umgang mit Forschungsdaten, die oft vertraulich und wertvoll sind. Umso mehr müssen Speicherung und Verarbeitung hohen Sicherheitsstandards entsprechen. Gleichzeitig müssen die Gefahren von künstlicher Intelligenz hinsichtlich Datenschutz und Schutz geistigen Eigentums besonders berücksichtigt werden. Schulungen können helfen zu verstehen, wie KI-Systeme funktionieren, wo ihre Grenzen liegen und wie Ergebnisse kritisch zu hinterfragen sind. Ohne dieses Verständnis kann der Einsatz von KI in den Naturwissenschaften zu großen Risiken führen.
Zukunftsperspektiven für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Chemie
Die Zukunft verspricht weitere beeindruckende Entwicklungen. Self-Driving Laboratories werden sich weiter verbreiten und noch autonomer agieren. Statt nur einzelne Experimente durchzuführen, könnten künftig komplette Forschungsprojekte eigenständig umgesetzt werden. Gleichzeitig wird die Integration der Robotik mit KI immer enger, da Roboter nicht mehr nur repetitive Abläufe übernehmen, sondern auch komplexe Aufgaben durchführen, die heute noch menschliches Handeln erfordern.
Auch die Entwicklung pharmazeutischer Wirkstoffe wird durch AI dramatisch beschleunigt. Bereits heute kann Künstliche Intelligenz potenzielle Medikamentenkandidaten in deutlich kürzerer Zeit identifizieren als traditionelle biophysikalische Methoden. In Zukunft könnten personalisierte Medikamente, die auf die genetische Ausstattung einzelner Patienten zugeschnitten sind, verstärkt in den Fokus rücken. Ermöglicht wird dies durch steigende Rechenleistung und verbesserte Algorithmen des Machine Learning in der Chemie. Auch die interdisziplinäre Forschung wird einen enormen Aufschwung erleben: KI in den Naturwissenschaften wird Brücken zwischen Biologie, Chemie, Physik und Materialwissenschaften schlagen. Algorithmen können dabei Erkenntnisse aus verschiedenen Disziplinen kombinieren und so völlig neue Forschungsansätze entwickeln.
Infolgedessen wird sich auch das Berufsbild der Forschenden verändern. Zukünftig wird voraussichtlich signifikant weniger Zeit für Routinearbeiten im Labor notwendig sein. Stattdessen wird mehr Zeit in die Interpretation von Daten fließen, das Stellen der richtigen und kritischen Fragen sowie in die kreative Problemlösung. Programmier- und Datenanalysefähigkeiten werden dabei ebenso zu Kernkompetenzen wie das tiefe Verständnis für AI-Systeme.
Bildquellen:
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Szene aus dem neuen KI-Laboralltag | © Gorodenkoff – stock.adobe.com
