KI sagt Flammwiderstand neuer Materialien zuverlässig voraus

Forscher des IMDEA Materials Institute haben ein KI-gestütztes Verfahren entwickelt, das die Brandschutzeigenschaften von Epoxidharzen präzise vorhersagen kann. Epoxidharze zählen zu den am häufigsten eingesetzten Polymeren in Bau-, Automobil-, Elektronik- und Luftfahrtindustrie, ihr verbrennungsfreundliches Verhalten stellt jedoch ein erhebliches Sicherheitsrisiko dar. Bisheriger Standard ist die schrittweise Integration phosphorbasierter Flammschutzadditive, ein Prozess, der traditionell von langwierigen, kostenintensiven und experimentell anfälligen Trial-and-Error-Methoden geprägt ist. Die neue Studie, veröffentlicht in der Fachzeitschrift Polymer Degradation and Stability, adressiert diese Engpässe durch ein Machine-Learning-Modell, das auf Daten von 510 Epoxidharz-Verbundproben mit phosphorbasierten Flammschutzmitteln trainiert wurde. Das System analysiert molekulare Strukturen, Materialformulierungen sowie weitere Variablen und leitet daraus zwei zentrale Kenngrößen der Brandresistenz ab: die UL-94-Bewertung zur Klassifizierung des Brennverhaltens unter definierten Zündquellenbedingungen sowie den Sauerstoffindex, der die minimale Sauerstoffkonzentration für die Aufrechterhaltung der Verbrennung angibt. Die Kombination beider Parameter ermöglicht eine umfassende Abschätzung des realen Brandverhaltens. Ein wesentlicher Innovationsschritt liegt zudem im entwickelten Bewertungsrahmen, der die KI-Ergebnisse in ein einheitliches, semantisch strukturiertes System überführt. Werkstoffe werden darin in vier Leistungsstufen von exzellent bis unzureichend eingestuft, was Ingenieurinnen und Materialdesignern eine klare, datenbasierte Entscheidungsgrundlage bietet. Die Validierung durch externe Fallstudien bestätigt die Robustheit und Praxistauglichkeit des Ansatzes. Dr. Qiong Tan, verantwortliche Wissenschaftlerin im Postdoc-Programm der Marie Skłodowska-Curie-Aktionen, betont die transformative Wirkung: Die Methode beschleunigt die Identifizierung sicherer Materialien erheblich und reduziert Entwicklungszyklen. Prof. De Yi Wang leitet die Forschungsgruppe für Hochleistungspolymere und Flammschutzmittel am Institut, die das Datenbankspektrum künftig auf weitere Polymerklassen und Additivtypen erweitern will. Anwendungen reichen von der Verbesserung der Sicherheit elektrischer Komponenten und Batteriepacks für Elektrofahrzeuge über Luftfahrtinnenraumverkleidungen bis hin zu fortschrittlichen Baumaterialien. Die KI-Strategie markiert somit einen bedeutenden Schritt hin zu einer effizienteren, ressourcenschonenden Werkstoffentwicklung mit unmittelbarer Relevanz für die Brandschutzindustrie.