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Neuronale Netze rechnen chemische Simulationen in Rekordzeit
Wien (universität) - Forschern an den Universitäten Wien und Göttingen ist es gelungen, eine
auf künstlicher Intelligenz aufbauende Methode zur Vorhersage von molekularen Infrarotspektren zu entwickeln.
Diese chemischen "Fingerabdrücke" konnten von gängigen Vorhersagetechniken bislang nur für
kleine Moleküle in hoher Qualität simuliert werden. Mit Hilfe der neuen Technik, die auf neuronalen Netzwerken
ähnlich dem menschlichen Gehirn basiert und damit lernfähig ist, konnte das Team um Philipp Marquetand
von der Fakultät für Chemie der Universität Wien Simulationen durchführen, die zuvor nicht
möglich waren. Das Potenzial dieser neuen Strategie wurde nun in der aktuellen Ausgabe der Fachzeitschrift
"Chemical Science" publiziert.
Drastische Fortschritte in der Forschung zu künstlicher Intelligenz haben im letzten Jahrzehnt zu einer großen
Reihe von faszinierenden Entwicklungen in diesem Bereich geführt. Selbstständig fahrende Autos, aber
auch alltägliche Anwendungen wie Suchmaschinen und Spam-Filter veranschaulichen die vielseitige Einsetzbarkeit
von Methoden aus dem Gebiet der künstlichen Intelligenz.
Infrarotspektroskopie ist eine der wertvollsten experimentellen Methoden, um Einblick in die Welt der Moleküle
zu erhalten. Infrarotspektren sind chemische Fingerabdrücke, welche Aufschluss über die Zusammensetzung
und Eigenschaften von Substanzen und Materialien geben. In vielen Fällen sind diese Spektren sehr komplex
– eine detaillierte Analyse macht computergestützte Simulationen unumgänglich. Während quantenchemische
Rechnungen im Prinzip eine äußerst exakte Vorhersage von Infrarotspektren ermöglichen, wird ihre
Anwendbarkeit in der Praxis durch den mit ihnen verbundenen hohen Rechenaufwand erschwert. Aus diesem Grund können
verlässliche Infrarotspektren nur für relativ kleine chemische Systeme berechnet werden.
Eine internationale Gruppe von Forschern unter der Leitung von Philipp Marquetand von der Fakultät für
Chemie der Universität Wien hat nun einen Weg gefunden, diese Simulationen mittels künstlicher Intelligenz
zu beschleunigen. Zu diesem Zweck werden sogenannte künstliche neuronale Netzwerke verwendet, mathematische
Modelle des menschlichen Gehirns. Diese sind in der Lage, die komplexen quantenmechanischen Beziehungen, die zur
Modellierung von Infrarotspektren nötig sind, anhand einiger weniger Beispiele zu lernen. Auf diese Art und
Weise können die Wissenschafter Simulationen innerhalb weniger Minuten durchführen, die sonst selbst
mit modernen Supercomputern Jahrtausende in Anspruch nehmen würden – ohne dabei an Verlässlichkeit einzubüßen.
"Wir können nun endlich chemische Problemstellungen simulieren, die mit den bis dato verwendeten Simulationstechniken
nicht zu bewältigen waren", sagt der Erstautor der Studie, Michael Gastegger.
Aufgrund der Ergebnisse dieser Studie sind die Forscher zuversichtlich, dass ihre Methode zur Spektrenvorhersage
in Zukunft weitreichenden Einsatz in der Analyse von experimentellen Infrarotspektren finden wird.
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