KI und Physik entwickeln Blaupause für effizientere Wasserstoffspeicher Ein Forschungsteam der Tohoku-Universität in Japan hat einen entscheidenden Fortschritt für die Entwicklung fester Wasserstoffspeicher erzielt. Die Studie, veröffentlicht in Chemical Science, kombiniert eine kuratierte experimentelle Datenbasis mit KI-gestützter symbolischer Regression, um rationale Entwurfsrichtlinien für interstitielle Metallhydride zu erstellen. Diese Festkörper könnten die sichere Speicherung großer Mengen erneuerbarer Energie ermöglichen, indem sie Wasserstoff in ihren Kristallgittern aufnehmen und bei Bedarf kontrolliert freisetzen. Bisher limitierte die praktische Nutzung den Zielkonflikt zwischen Speicherdichte und erforderlichem Druck. Das Team organisierte Druck-Zusammensetzungs-Temperatur-Daten aus der DigHyd-Datenbank und analysierte sie mit dem Tool GoodRegressor. Das Modell identifizierte präzise die physikalischen Parameter, die das Materialverhalten steuern. Dabei zeigte sich, dass Wasserstoffkapazität und Gleichgewichtsdruck bei Raumtemperatur von unterschiedlichen Materialeigenschaften abhängen. Die Kapazität korreliert primär mit dem mittleren Radius der Metallatome und der Wärmeleitfähigkeit des Gitters. Optimale Werte liegen bei einem Atomradius von etwa 1,47 Angstrom und einer relativ weichen Kristallstruktur, die die Aufnahme von Wasserstoffatomen begünstigt. Im Gegensatz dazu wird der Freigasedruck maßgeblich durch elastische Eigenschaften wie den Schermodul und die Poisson-Zahl bestimmt. Eine gezielte Anpassung der Gittersteifigkeit ermöglicht es, den Druck nahe dem atmosphärischen Normaldruck zu halten. Die Forscher um Distinguished Professor Hao Li vom Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR) und Associate Professor Seong-Hoon Jang vom Unprecedented-scale Data Analytics Center liefern damit keine bloßen Black-Box-Vorschläge, sondern eine erklärbare physikalische Blaupause. Wissenschaftler können nun gezielt die Geometrie und Gitterflexibilität zur Steigerung der Kapazität sowie die Steifigkeit zur Druckregulierung anpassen. Auf Basis dieses Modells wurden konkrete Entwicklungsansätze für BCC-Legierungen, Laves-Phasen sowie LaNi5- und TiFe-Typ-Materialien abgeleitet. Die vorgeschlagenen Zusammensetzungen unterliegen noch der experimentellen Validierung, reduzieren jedoch den Entwicklungsprozess erheblich und minimieren trial-and-error-Ansätze. Die Methode markiert einen Paradigmenwechsel in der Materialforschung für die Energiespeicherung. Durch die transparente Verknüpfung von Datenanalyse und physikalischen Prinzipien lässt sich der Suchraum für neue Legierungen drastisch eingrenzen. Die Autoren sehen großes Potenzial für die Übertragung des Ansatzes auf weitere Energiespeicher-Materialklassen, darunter ionische Hydride und hydridbasierte Festkörperelektrolyte, was die Entwicklung skalierbarer und sicherer Wasserstofftechnologien nachhaltig beschleunigen könnte.