{"id":16591,"date":"2026-06-23T09:04:59","date_gmt":"2026-06-23T07:04:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/?p=16591"},"modified":"2026-06-23T09:56:57","modified_gmt":"2026-06-23T07:56:57","slug":"wie-kuenstliche-intelligenz-die-chemische-forschung-veraendert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wie-kuenstliche-intelligenz-die-chemische-forschung-veraendert\/","title":{"rendered":"Wie K\u00fcnstliche Intelligenz die chemische Forschung ver\u00e4ndert"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_73 ez-toc-wrap-center counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-white ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wie-kuenstliche-intelligenz-die-chemische-forschung-veraendert\/#Grundlagen_fuer_den_Einsatz_von_kuenstlicher_Intelligenz_in_der_Chemie\" title=\"Grundlagen f\u00fcr den Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Chemie\">Grundlagen f\u00fcr den Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Chemie<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wie-kuenstliche-intelligenz-die-chemische-forschung-veraendert\/#Kuenstliche_Intelligenz_in_der_modernen_chemischen_Forschung\" title=\"K\u00fcnstliche Intelligenz in der modernen chemischen Forschung\">K\u00fcnstliche Intelligenz in der modernen chemischen Forschung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wie-kuenstliche-intelligenz-die-chemische-forschung-veraendert\/#Anwendungen_im_Labor\" title=\"Anwendungen im Labor\">Anwendungen im Labor<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wie-kuenstliche-intelligenz-die-chemische-forschung-veraendert\/#Chancen_Risiken_und_Sicherheitsaspekte\" title=\"Chancen, Risiken und Sicherheitsaspekte\">Chancen, Risiken und Sicherheitsaspekte<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wie-kuenstliche-intelligenz-die-chemische-forschung-veraendert\/#Zukunftsperspektiven_fuer_den_Einsatz_Kuenstlicher_Intelligenz_in_der_Chemie\" title=\"Zukunftsperspektiven f\u00fcr den Einsatz K\u00fcnstlicher Intelligenz in der Chemie\">Zukunftsperspektiven f\u00fcr den Einsatz K\u00fcnstlicher Intelligenz in der Chemie<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ver\u00e4ndert die Gegenwart in vielen Bereichen. Vor allem die Industrie erlebt einen tiefgreifenden Wandel. In der chemischen Forschung ver\u00e4ndert KI grundlegend die Art und Weise, wie Wissenschaftler forschen, experimentieren und neue Substanzen entwickeln. Prozesse, die k\u00fcrzlich noch Monate oder Jahre dauerten, lassen sich heute deutlich beschleunigen. Doch wo wird K\u00fcnstliche Intelligenz bereits eingesetzt, welche Chancen er\u00f6ffnen sich in der chemischen Forschung und welche Risiken sind damit verbunden?<\/strong><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Grundlagen_fuer_den_Einsatz_von_kuenstlicher_Intelligenz_in_der_Chemie\"><\/span>Grundlagen f\u00fcr den Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Chemie<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">K\u00fcnstliche Intelligenz (KI), englisch als Artificial Intelligence (AI) bezeichnet, ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie beschreibt Computersysteme, die kognitive F\u00e4higkeiten des Menschen imitieren und dadurch Aufgaben \u00fcbernehmen k\u00f6nnen, die bislang menschliche Intelligenz erfordern. Hierzu z\u00e4hlen Aufgaben wie Muster erkennen, Entscheidungen treffen und somit auch komplexe Probleme l\u00f6sen.<\/p>\n<div class=\"box info  \"><div class=\"box-inner-block\"><i class=\"fa tie-shortcode-boxicon\"><\/i>\n\t\t\tDie meisten KI-Systeme basieren auf maschinellem Lernen (englisch: Machine Learning, ML). Dabei lernt die AI aus Daten, ohne dass alle Regeln explizit programmiert werden m\u00fcssen. Gro\u00dfe Datenmengen werden analysiert, Zusammenh\u00e4nge erkannt und daraus Vorhersagen oder Probleml\u00f6sungen abgeleitet.\n\t\t\t<\/div><\/div>\n<p style=\"text-align: justify;\">Im Zusammenspiel von experimenteller Chemie und AI bedeutet dies beispielsweise: Je mehr experimentelle Daten einem System zur Verf\u00fcgung stehen und verarbeitet werden, desto genauer k\u00f6nnen chemische Eigenschaften vorhergesagt oder sogar Synthesewege vorgeschlagen werden.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Hierbei ist das sogenannte Modelltraining entscheidend. Dabei wird ein AI-System mit tausenden bis Millionen von Datens\u00e4tzen trainiert, etwa mit Informationen \u00fcber Molek\u00fclstrukturen, Reaktionsbedingungen und deren Ergebnisse. W\u00e4hrend dieser Trainingsphase lernt die AI, welche strukturellen Merkmale eines Molek\u00fcls zu bestimmten Eigenschaften f\u00fchren. Dadurch erg\u00e4nzen sich Chemie und KI ideal: Die <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/was-ist-chemietechnik\/\">Chemie<\/a> liefert strukturierte Daten, w\u00e4hrend die KI die relevanten Zusammenh\u00e4nge und Eigenschaften daraus ableitet.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Kuenstliche_Intelligenz_in_der_modernen_chemischen_Forschung\"><\/span>K\u00fcnstliche Intelligenz in der modernen chemischen Forschung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Wie wird K\u00fcnstliche Intelligenz heute in der chemischen Forschung eingesetzt? Die praktischen Anwendungen von Machine Learning in der Forschung sind vielf\u00e4ltig. Ein Beispiel ist das Hochdurchsatzscreening (englisch High Throughput Screening, HTS), bei dem Tausende Experimente, etwa Molek\u00fclsynthesen unter variierenden Bedingungen, in kurzer Zeit durchgef\u00fchrt werden. High Throughput Screening Automation in Kombination mit AI erm\u00f6glicht es, automatisch besonders vielversprechende Kandidaten f\u00fcr weiterf\u00fchrende Untersuchungen schnell zu identifizieren. Prozesse und Analysen, die zuvor einen enormen Zeitaufwand erforderten, lassen sich durch intelligente Algorithmen deutlich effizienter und zielgerichteter gestalten.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Besonders bedeutsam ist die Strukturvorhersage von Biomolek\u00fclen wie Enzymen oder Oligonukleotiden. Moderne KI-Modelle k\u00f6nnen die dreidimensionale Struktur dieser komplexen Molek\u00fcle in wenigen Sekunden bis Minuten vorhersagen, wodurch aufwendige Experimente reduziert werden. Das ist vor allem in der Entwicklung von Medikamenten wichtig, wo die genaue r\u00e4umliche Anordnung der Atome ma\u00dfgeblich \u00fcber Wirksamkeit und Nebenwirkungen entscheiden kann.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Auch die Optimierung von Materialeigenschaften ist ein zentrales Einsatzfeld von K\u00fcnstlicher Intelligenz in der Chemie. Unternehmen nutzen ML-Algorithmen, um Materialien mit spezifischen Eigenschaften zu entwickeln. Dazu z\u00e4hlen etwa <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/elastomere-duroplaste-und-thermoplaste\/\">Polymere<\/a> mit definierten mechanischen Eigenschaften oder <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/katalysatoren-in-der-kunststoffproduktion\/\">Katalysatoren<\/a> mit verbesserter Effizienz.<\/p>\n<div class=\"box success  \"><div class=\"box-inner-block\"><i class=\"fa tie-shortcode-boxicon\"><\/i>\n\t\t\tDar\u00fcber hinaus profitiert auch die zeitintensive Literaturrecherche von k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Wissenschaft. Moderne KI-gest\u00fctzte Systeme finden und durchsuchen wissenschaftliche Publikationen, extrahieren Schl\u00fcsselinformationen und stellen Zusammenh\u00e4nge zwischen verschiedenen Forschungsbereichen her. Dies beschleunigt die Forschungsprozesse und f\u00f6rdert interdisziplin\u00e4res Denken. KI in den Naturwissenschaften intensiviert somit auch die interdisziplin\u00e4re Zusammenarbeit.\n\t\t\t<\/div><\/div>\n<p style=\"text-align: justify;\">Die daraus entwickelten Werkstoffe finden anschlie\u00dfend Anwendung in zahlreichen Kunststoffprodukten, etwa in technischen <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/de\/schlaeuche\">Schl\u00e4uchen<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/de\/dichtungen\">Dichtungen<\/a> oder <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/de\/filtration\">Filtern<\/a>, aber auch in <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/de\/halbzeuge\">Halbzeugen<\/a> sowie <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/de\/befestigungselemente\">Befestigungselementen<\/a>.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/de\/schlaeuche\/harte-kunststoffschlaeuche-kunststoffrohre\/ptfe-schlaeuche\/ptfe-chemieschlauch-standard\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-16609 size-medium\" title=\"PTFE-Chemieschlauch - standard \" src=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/ptfe-chemieschlauch-standard-300x300.jpg\" alt=\"PTFE-Chemieschlauch - standard \" width=\"300\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/ptfe-chemieschlauch-standard-300x300.jpg 300w, https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/ptfe-chemieschlauch-standard-150x150.jpg 150w, https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/ptfe-chemieschlauch-standard.jpg 500w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a> <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/de\/schlaeuche\/gummischlaeuche-elastomerschlaeuche\/silikon-schlaeuche\/silikon-hochtemperatur-chemieschlauch\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-16611 size-medium\" title=\"Silikon-Hochtemperatur-Chemieschlauch\" src=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/silikon-hochtemperatur-chemieschlauch-300x300.jpg\" alt=\"Silikon-Hochtemperatur-Chemieschlauch\" width=\"300\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/silikon-hochtemperatur-chemieschlauch-300x300.jpg 300w, https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/silikon-hochtemperatur-chemieschlauch-150x150.jpg 150w, https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/silikon-hochtemperatur-chemieschlauch.jpg 500w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Anwendungen_im_Labor\"><\/span>Anwendungen im Labor<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Der Alltag im <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/de\/laborbedarf\">Labor<\/a> wird durch den Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz grundlegend ver\u00e4ndert. Autonome Labore, sogenannte Self-Driving Laboratories, sind in einigen Bereichen bereits Realit\u00e4t. Diese Systeme zur <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/laborautomatisierung-automated-liquid-handling\/\">Laborautomatisierung<\/a> planen, f\u00fchren durch und werten Experimente eigenst\u00e4ndig aus, um auf Basis der Ergebnisse die n\u00e4chsten 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 k\u00f6nnen 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 \u00fcber Nacht Experimente durchf\u00fchrt, auswertet und daraus Entscheidungen ableitet.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Auch in der Analytik vereinfacht K\u00fcnstliche Intelligenz die Interpretation von Messdaten erheblich. Besonders eindrucksvoll zeigt sich dies im Bereich der KI f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/die-kunst-der-analytischen-chemie-techniken-instrumente-und-anwendungen\/#Massenspektrometrie\">Massenspektrometrie<\/a>: Massenspektren sind h\u00e4ufig komplex und schwer zu interpretieren. ML-Algorithmen k\u00f6nnen jedoch innerhalb weniger Sekunden Muster erkennen und Substanzen identifizieren, f\u00fcr die ein erfahrener Analytiker mehrere Stunden ben\u00f6tigen w\u00fcrde. KI f\u00fcr die Massenspektrometrie beschleunigt die Analyse nicht nur, sondern macht sie auch pr\u00e4ziser.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Der Einsatz K\u00fcnstlicher Intelligenz in der chemischen Industrie zeigt sich insbesondere in der Produktion, bei der Prozessoptimierungen eine zentrale Rolle spielen. AI analysiert Produktionsdaten in Echtzeit und schl\u00e4gt Anpassungen der Prozesse vor, um beispielsweise die Ausbeute zu steigern oder den Energieverbrauch zu senken. Dadurch werden Prozesse effizienter, nachhaltiger und kostensparender. Auch die Qualit\u00e4tskontrolle und Fehlererkennung profitieren enorm. So k\u00f6nnen im Labor selbst kleinste Abweichungen in Produkteigenschaften erkannt werden, bevor messbare Probleme entstehen. Solche Systeme \u00fcberwachen kontinuierlich Produktions- und Laborparameter und warnen fr\u00fchzeitig vor m\u00f6glichen Qualit\u00e4tsabweichungen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Chancen_Risiken_und_Sicherheitsaspekte\"><\/span>Chancen, Risiken und Sicherheitsaspekte<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ob im Laboralltag oder in vielen anderen Bereichen \u2013 die Chancen durch k\u00fcnstliche Intelligenz sind immens. Ein wesentlicher Vorteil liegt in der Fehlerreduktion. W\u00e4hrend menschliche Erm\u00fcdung oder Unkonzentriertheit zu Fehlern f\u00fchren k\u00f6nnen, arbeiten AI-Systeme mit gleichbleibender Pr\u00e4zision. Dies verbessert nicht nur die Qualit\u00e4t von Forschungsergebnissen, sondern erh\u00f6ht auch die Sicherheit im Labor, da gef\u00e4hrliche Experimente von Robotern unter kontrollierten Bedingungen automatisiert durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Die Erh\u00f6hung der Effizienz geht zudem mit mehr <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/nachhaltigkeit-labor\/\">Nachhaltigkeit<\/a> einher, da Machine Learning in der Chemie helfen kann, Ressourcen gezielter zu nutzen. Indem KI-Systeme effizientere Synthesewegen finden, tragen sie dazu bei, Abf\u00e4lle zu reduzieren und Energieverbr\u00e4uche zu senken.<\/p>\n<figure id=\"attachment_16605\" aria-describedby=\"caption-attachment-16605\" style=\"width: 450px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-16605 size-full\" title=\"Das Berufsbild des Forschers wird sich \u00e4ndern: Statt Routinearbeit im Labor wird mehr Zeit in die Interpretation von Daten flie\u00dfen\" src=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/monitore-im-labor.jpg\" alt=\"Das Berufsbild des Forschers wird sich \u00e4ndern: Statt Routinearbeit im Labor wird mehr Zeit in die Interpretation von Daten flie\u00dfen\" width=\"450\" height=\"237\" srcset=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/monitore-im-labor.jpg 450w, https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/monitore-im-labor-300x158.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 450px) 100vw, 450px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-16605\" class=\"wp-caption-text\"><center>Das Berufsbild des Forschers wird sich \u00e4ndern: Statt Routinearbeit im Labor wird mehr Zeit in die Interpretation von Daten flie\u00dfen<\/center><\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Obwohl K\u00fcnstliche Intelligenz in der chemischen Industrie enorme Chancen bietet, m\u00fcssen Risiken und Gefahren kritisch betrachtet werden. Ein zentrales Problem sind falsche Prognosen, wenn ein ML-Modell auf unvollst\u00e4ndigen oder fehlerhaften Daten trainiert wurde. \u00dcbernimmt ein Chemiker nun ohne ausreichende \u00dcberpr\u00fcfung eine fehlerhafte Vorhersage, birgt dies immense Gefahren. Neben Verschwendungen von Ressourcen durch fehlerhaft geplante Experimente k\u00f6nnten auch durch falsche Synthesen toxische oder unerw\u00fcnschte Nebenprodukte entstehen.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Weitere Risiken und Gefahren von KI betreffen den Umgang mit Forschungsdaten, die oft vertraulich und wertvoll sind. Umso mehr m\u00fcssen Speicherung und Verarbeitung hohen Sicherheitsstandards entsprechen. Gleichzeitig m\u00fcssen die Gefahren von k\u00fcnstlicher Intelligenz hinsichtlich Datenschutz und Schutz geistigen Eigentums besonders ber\u00fccksichtigt werden. Schulungen k\u00f6nnen helfen zu verstehen, wie KI-Systeme funktionieren, wo ihre Grenzen liegen und wie Ergebnisse kritisch zu hinterfragen sind. Ohne dieses Verst\u00e4ndnis kann der Einsatz von KI in den Naturwissenschaften zu gro\u00dfen Risiken f\u00fchren.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Zukunftsperspektiven_fuer_den_Einsatz_Kuenstlicher_Intelligenz_in_der_Chemie\"><\/span>Zukunftsperspektiven f\u00fcr den Einsatz K\u00fcnstlicher Intelligenz in der Chemie<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Die Zukunft verspricht weitere beeindruckende Entwicklungen. Self-Driving Laboratories werden sich weiter verbreiten und noch autonomer agieren. Statt nur einzelne Experimente durchzuf\u00fchren, k\u00f6nnten k\u00fcnftig komplette Forschungsprojekte eigenst\u00e4ndig umgesetzt werden. Gleichzeitig wird die Integration der Robotik mit KI immer enger, da Roboter nicht mehr nur repetitive Abl\u00e4ufe \u00fcbernehmen, sondern auch komplexe Aufgaben durchf\u00fchren, die heute noch menschliches Handeln erfordern.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/de\/befestigungselemente\/schrauben\/sechskantschrauben\/sechskantschraube-din-933-aus-pa\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-16613 size-medium\" title=\"Sechskantschraube (DIN 933) aus PA \" src=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/sechskantschraube-din-933-aus-pa-300x300.jpg\" alt=\"Sechskantschraube (DIN 933) aus PA \" width=\"300\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/sechskantschraube-din-933-aus-pa-300x300.jpg 300w, https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/sechskantschraube-din-933-aus-pa-150x150.jpg 150w, https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/sechskantschraube-din-933-aus-pa.jpg 500w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a> <a href=\"https:\/\/www.rct-online.de\/de\/befestigungselemente\/isolierhuelsen\/isolierhuelse-aus-pa-m10-m12\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-16615 size-medium\" title=\"Isolierh\u00fclse aus PA (M10 - M12) \" src=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/isolierhuelse-aus-pa-m10-m12-300x300.jpg\" alt=\"Isolierh\u00fclse aus PA (M10 - M12) \" width=\"300\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/isolierhuelse-aus-pa-m10-m12-300x300.jpg 300w, https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/isolierhuelse-aus-pa-m10-m12-150x150.jpg 150w, https:\/\/www.rct-online.de\/magazin\/wp-content\/uploads\/2029\/06\/isolierhuelse-aus-pa-m10-m12.jpg 500w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Auch die Entwicklung pharmazeutischer Wirkstoffe wird durch AI dramatisch beschleunigt. Bereits heute kann K\u00fcnstliche Intelligenz potenzielle Medikamentenkandidaten in deutlich k\u00fcrzerer Zeit identifizieren als traditionelle biophysikalische Methoden. In Zukunft k\u00f6nnten personalisierte Medikamente, die auf die genetische Ausstattung einzelner Patienten zugeschnitten sind, verst\u00e4rkt in den Fokus r\u00fccken. Erm\u00f6glicht wird dies durch steigende Rechenleistung und verbesserte Algorithmen des Machine Learning in der Chemie. Auch die interdisziplin\u00e4re Forschung wird einen enormen Aufschwung erleben: KI in den Naturwissenschaften wird Br\u00fccken zwischen Biologie, Chemie, Physik und Materialwissenschaften schlagen. Algorithmen k\u00f6nnen dabei Erkenntnisse aus verschiedenen Disziplinen kombinieren und so v\u00f6llig neue Forschungsans\u00e4tze entwickeln.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Infolgedessen wird sich auch das Berufsbild der Forschenden ver\u00e4ndern. Zuk\u00fcnftig wird voraussichtlich signifikant weniger Zeit f\u00fcr Routinearbeiten im Labor notwendig sein. Stattdessen wird mehr Zeit in die Interpretation von Daten flie\u00dfen, das Stellen der richtigen und kritischen Fragen sowie in die kreative Probleml\u00f6sung. Programmier- und Datenanalysef\u00e4higkeiten werden dabei ebenso zu Kernkompetenzen wie das tiefe Verst\u00e4ndnis f\u00fcr AI-Systeme.<\/p>\n<pre><strong>Bildquellen:<\/strong>\r\nBeitragsbild | \u00a9 Alis \u2013 stock.adobe.com\r\n<span data-olk-copy-source=\"MessageBody\">Szene aus dem neuen KI-Laboralltag <\/span>| \u00a9 Gorodenkoff \u2013 stock.adobe.com<\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ver\u00e4ndert die Gegenwart in vielen Bereichen. Vor allem die Industrie erlebt einen tiefgreifenden Wandel. In der chemischen Forschung ver\u00e4ndert KI grundlegend die Art und Weise, wie Wissenschaftler forschen, experimentieren und neue Substanzen entwickeln. 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