Seit über einem Jahrzehnt nutzt Rafael Gómez-Bombarelli, Associate Professor für Materialwissenschaft und Ingenieurwesen am MIT, künstliche Intelligenz (KI) zur Entdeckung neuer Materialien. Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologien hat sich sein Blickfeld erweitert: Heute sieht er in der KI eine treibende Kraft für eine tiefgreifende Transformation der Wissenschaft. Gómez-Bombarelli identifiziert zwei entscheidende Wendepunkte: den ersten Mitte der 2010er Jahre, als Darstellungslernen und generative KI erstmals in der Wissenschaft Anwendung fanden, und den zweiten, der nun beginnt – die Integration von Sprache, mehreren Modalitäten und der Entwicklung einer allgemeinen wissenschaftlichen Intelligenz. Diese neue Ära ermöglicht es, Sprache, Materialstrukturen und Syntheserezepte gemeinsam zu modellieren und zu analysieren. Sein Labor kombiniert physikalische Simulationen mit maschinellem Lernen und generativer KI, um Materialien für Batterien, Katalysatoren, Kunststoffe und OLEDs zu entwickeln. Dabei hat er mehrere Unternehmen gegründet, darunter Lila Sciences, das eine Plattform für wissenschaftliche Superintelligenz in Lebenswissenschaften, Chemie und Materialwissenschaften entwickelt. Sein Ziel: Die Forschung schneller, effizienter und produktiver zu gestalten. Gómez-Bombarelli wuchs in Spanien auf und zeigte früh ein Talent für Chemie – er gewann 2001 die Chemie-Olympiade. Während seines Studiums an der Universität Salamanca begann er experimentell zu arbeiten, wurde aber bald von der Simulation und Programmierung fasziniert. Nach einem Postdoc in Schottland, wo er Quanteneffekte in biologischen Systemen erforschte, wechselte er 2014 zu Alán Aspuru-Guzik an die Harvard University. Dort gehörte er zu den Pionieren der Anwendung von neuronalen Netzen und generativer KI auf Moleküle. Er und sein Team führten Hunderttausende von Simulationen durch, um neue Materialien zu identifizieren. 2016 gründeten sie ein Unternehmen, das später auf OLEDs spezialisierte. Gómez-Bombarelli bezeichnete diese Zeit als die herausforderndste Phase seiner Karriere – nicht nur wegen der hohen Anforderungen, sondern auch weil er den enormen Aufwand eines Labors bei Aspuru-Guzik sah. Trotz seiner Bedenken wurde er 2018 durch dessen Überzeugungskraft für eine Stelle am MIT gewonnen. Heute leitet Gómez-Bombarelli ein rein rechnerisch arbeitendes Labor mit rund 25 Doktoranden und Postdocs. Sie entwickeln Werkzeuge, die KI mit physikalischen Modellen verbinden, wodurch sich ein synergetischer Effekt ergibt: Je mehr Daten, desto besser werden sowohl die Simulationen als auch die KI-Modelle. Sein Labor arbeitet eng mit experimentellen Gruppen und Industriepartnern zusammen, etwa über das MIT Industrial Liaison Program, um praktische Anforderungen zu verstehen. Mit der zunehmenden Akzeptanz von KI in der Wissenschaft – beispielsweise durch Initiativen wie das Genesis-Programm des US-Energieministeriums – sieht er eine klare Richtung: KI wird nicht nur unterstützen, sondern die Forschung grundlegend beschleunigen. Die Fähigkeit großer Sprachmodelle, wissenschaftliche Texte zu verstehen und zu generieren, eröffnet neue Möglichkeiten, Forschung zu automatisieren und zu koordinieren. Gómez-Bombarelli betont, dass die Forschungskultur am MIT, geprägt von Zusammenarbeit statt Wettbewerb, ihn inspiriert hat – und dass er nun selbst Studenten ermutigt, sich für Professuren zu bewerben. In der Branche wird Gómez-Bombarellis Ansatz als wegweisend angesehen. Seine Fähigkeit, zwischen Grundlagenforschung, industrieller Anwendung und technologischer Innovation zu vermitteln, macht ihn zu einer zentralen Figur im Aufbruch der KI-gestützten Wissenschaft. Unternehmen wie Meta, Google DeepMind und Microsoft setzen zunehmend auf KI-basierte Simulationen, was die Tragweite seiner frühen Arbeiten unterstreicht. Lila Sciences wird als potenzieller Schlüsselakteur für die nächste Generation wissenschaftlicher Forschung gesehen. Gómez-Bombarelli selbst steht für eine visionäre, menschenzentrierte KI-Philosophie: nicht nur die Effizienz zu steigern, sondern die Wissenschaft selbst zu erweitern – mit dem Ziel, eine bessere Zukunft schneller zu erreichen.