Wissenschaft

Algorithmus der Atome: KI sagt das Verhalten von Molekülen vorher

Maschinelles Lernen könnte völlig neue Möglichkeiten für die Entwicklung von Medikamenten, aber auch von Batterien und digitalen Displays eröffnen.

Selbstlernende Algorithmen haben in den letzten Jahren eine ganze Reihe an Technologien revolutioniert. Dazu gehören zum Beispiel die Suche im Internet, Textanalysen und maschinelle Übersetzung sowie die intelligente Sprach- und Bilderkennung. Doch auch in der Medizin halten datenbasierte Computermodelle zunehmend Einzug – und eröffnen dort vollkommen neue Wege.

Ein interdisziplinäres Team von Wissenschaftlern der Technischen Universität Berlin, der New York University (NYU) und der University of California zeigt in einer aktuellen Studie auf, welches Potenzial Künstliche Intelligenz (KI) für naturwissenschaftliche Disziplinen birgt. Die Forscher haben einen Lernalgorithmus entwickelt, der genau vorhersehen kann, wie sich die einzelnen Atome eines Moleküls verhalten werden. Dies war zuvor nur durch aufwendige Quantenberechnungen möglich.

algorithmus macht berechnungen überflüssig

Für ihren Versuch verwendeten sie das einfach aufgebaute Molekül Malonaldehyd. Dieses fällt beispielsweise bei der Oxidation von mehrfach ungesättigten Fettsäuren an. Die Forscher trainierten den Algorithmus mit bestehenden Daten zu dem hochreaktiven Stoff. Anschließend konnten sie zeigen, dass dieser in der Lage ist, das komplexe Verhalten der einzelnen Atome auf Basis der gelernten Informationen genau vorherzusagen.

Der Algorithmus sagt vorher, wie sich die Atome des Moleküls bewegen werden.
Der Algorithmus sagt vorher, wie sich die Atome des Moleküls bewegen werden. Bild: NYU – Leslie Vogt(Montage)

„Indem wir Muster im molekularen Verhalten identifizieren, schaffen wir eine neue Wissensbasis über Atom-Interaktionen. Diese wiederum hilft uns, neue Phänomene vorherzusehen“, erklärt Mark Tuckerman, Professor für Chemie und Mathematik an der New York University und einer der Hauptautoren der Studie. Den Wissenschaftlern zufolge eröffnen solch intelligente Computermodelle bahnbrechende Möglichkeiten für die medizinische Forschung. Sie könnten beispielsweise die Entwicklung wirksamerer und besser verträglicher Medikamente erleichtern.

Doch auch technische Bereiche wie die Entwicklung von Akkus, Solarzellen oder digitalen Displays sollen künftig davon profitieren. Indem sich das Verhalten von Molekülen genau vorhersehen lässt, werden langwierige und komplizierte Berechnungen überflüssig. Doch die Vereinfachung komplexer Prozesse sei erst der Anfang, betont Klaus-Robert Müller von der TU Berlin. KI ließe sich nicht nur dazu nutzen, um aus Daten zu lernen. Vielmehr könnten KI-Modelle direkt untersucht werden, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Wissenschaft voranzutreiben.

Cover-Foto: Flickr – Ralf Steinberger(Montage)

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