Forscher der University of New Hampshire haben künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, um neue funktionelle magnetische Materialien schneller zu entdecken und eine umfangreiche, durchsuchbare Datenbank mit 67.573 magnetischen Materialien aufzubauen – darunter 25 bisher unbekannte Verbindungen, die auch bei hohen Temperaturen magnetisch bleiben. Diese Entwicklung könnte die Abhängigkeit von seltenen Erden verringern, die derzeit für leistungsstarke Dauermagnete in Elektrofahrzeugen, Windkraftanlagen und Elektronikgeräten benötigt werden. Die neue Datenbank, benannt als Northeast Materials Database, ermöglicht es Wissenschaftlern weltweit, schnell auf umfassende Informationen über magnetische Eigenschaften und Temperaturstabilität zuzugreifen. Die KI-Plattform wurde entwickelt, um wissenschaftliche Publikationen zu lesen und entscheidende experimentelle Daten zu extrahieren, wie z. B. die magnetischen Eigenschaften und die Curie-Temperatur eines Materials. Diese Informationen wurden anschließend in maschinelle Lernmodelle eingespeist, die vorhersagen konnten, ob eine Verbindung magnetisch ist und wie stabil sie bei Erwärmung bleibt. Da die experimentelle Suche nach neuen magnetischen Materialien traditionell extrem zeitaufwendig und kostspielig ist – besonders bei der Untersuchung von Millionen möglicher Elementkombinationen – stellt die KI-gestützte Methode einen entscheidenden Durchbruch dar. Suman Itani, Doktorandin im Fach Physik und Hauptautor der Studie, betont, dass die Technologie nicht nur die Entwicklung nachhaltiger Magnete beschleunigt, sondern auch die Kosten für Elektromobilität und erneuerbare Energien senken und die US-amerikanische Fertigungsindustrie stärken könnte. Jiadong Zang, Professor für Physik und Mitautor, sieht in der KI-gestützten Datenbank einen Meilenstein in der Materialforschung, der es erlaubt, langfristig nach nachhaltigen Alternativen zu den teuren und importabhängigen seltenen Erden zu suchen. Auch Yibo Zhang, Postdoktorand in Physik und Chemie, sieht breite Anwendungsmöglichkeiten: Die zugrundeliegende KI-Technologie könnte künftig auch für die Digitalisierung von Bibliothekssammlungen genutzt werden, etwa durch die Umwandlung von Bildern in strukturierte, durchsuchbare Texte. Die Forschung, veröffentlicht in Nature Communications, markiert einen Paradigmenwechsel in der Materialwissenschaft, bei dem KI nicht nur Daten analysiert, sondern aktiv zur Entdeckung neuer Materialien beiträgt. Experten schätzen die Bedeutung des Projekts hoch: Die Kombination aus KI und umfassender Datensammlung könnte die Entwicklungszeit für neue Magnete von Jahrzehnten auf Jahre verkürzen. Unternehmen wie Tesla, Siemens oder General Electric könnten von der schnelleren Verfügbarkeit effizienter, seltener-Erden-freier Magnete profitieren. Zudem könnte die Datenbank als Modell für andere wissenschaftliche Disziplinen dienen, etwa in der Katalyse oder Halbleiterforschung. Die Entwicklung unterstreicht, dass KI in der Materialforschung nicht länger nur ein Hilfsmittel ist, sondern ein zentraler Treiber für Innovation.