Jonathan Bean, CEO & Co-Founder von Materials Nexus – Interview-Serie

Jonathan Bean ist der CEO & Co-Founder von Materials Nexus. Mit einer Ausbildung in beiden theoretischen und praktischen Ingenieurwissenschaften der Materialwissenschaft, erkannte Jonathan schnell die Möglichkeit für eine neue Materialmodellierungsplattform. Während seiner Zeit als Forscher an der University of Cambridge gründete er Materials Nexus, um die Einführung neuer Materialien zur Bekämpfung der Klimakrise zu beschleunigen.

Jonathan’s PhD-Forschung an der University of York konzentrierte sich auf fortschrittliche Modellierungstechniken für polykristalline Materialien.

Neben seiner Rolle bei Materials Nexus ist Jonathan Mentor bei Global Talent Mentoring und den Leaders in Innovation Fellowships der Royal Academy of Engineering. Er unterrichtet auch Materialwissenschaft für Ingenieure am Trinity College, Cambridge und ist ein Visiting Fellow an der London South Bank University.

Materials Nexus ist ein Unternehmen, das KI verwendet, um überlegene Materialien schneller als je zuvor zu entwickeln.

Können Sie die Geschichte hinter der Gründung von Materials Nexus teilen? Was inspirierte die Schaffung des Unternehmens und dessen Fokus auf KI-gesteuerte Materialentdeckung?

Letztendlich ist die Grenze dessen, was gebaut werden kann, die Materialien, die verwendet werden, um es zu bauen; das war meine Motivation, Materialwissenschaft zu studieren. Während meiner Zeit an der University of Cambridge, als ich mit meinem Co-Founder Robert Forrest zusammenarbeitete, inspirierte uns der Wunsch, unsere Forschung zu beschleunigen, und wir entwickelten Maschinelles-Lernen-Algorithmen. Dies wurde zur Grundlage der Technologie von Materials Nexus.

Es war klar, dass diese Forschung einen positiven Einfluss auf die Welt haben konnte und ihre Einführung beschleunigt werden musste. Ebenso wie die Leistung von Produkten durch Materialien begrenzt ist, ist auch unser Fortschritt auf dem Weg zur Netto-Null-Emission begrenzt. Dies inspirierte uns, das Unternehmen zu gründen.

Ein treibender Faktor für uns als Unternehmen ist es, den Zustand der Welt zu verbessern, umweltbedingt, geopolitisch und ethisch. Unser Ziel ist es, die Materialindustrie zu revolutionieren, indem wir neue Materialien entwerfen, die den wachsenden Bedürfnissen nach Nachhaltigkeit und Leistung gerecht werden.

Können Sie erklären, wie KI den Prozess der Materialentdeckung verändert, insbesondere im Kontext von Materials Nexus?

Ähnlich wie KI den Prozess der Arzneimittelentdeckung beeinflusst hat, verändert sie auch die Materialentdeckung; sie wandelt einen typischerweise trial-and-error-basierten Ansatz in einen intent-basierten Designprozess um. Aber im Gegensatz zur pharmazeutischen Forschung gibt es die zusätzliche Komplexität und ein breiteres Suchfeld über den gesamten Periodensystem. Bei Materials Nexus betrachten wir die gesamte Längenskala, von der Quantenebene bis zur Bulk-Ebene – dies bedeutet, dass wir nicht nur die Quantenmechanik für die Zusammensetzungsvorhersage nutzen, sondern auch Modellierungs- und Synthesetechniken. Dies ermöglicht es uns, nicht nur Materialien zu identifizieren, sondern auch physisch herzustellen, in einer Zeitspanne von Monaten anstelle von Jahrzehnten, und somit den R&D-Prozess erheblich zu beschleunigen.

Was sind die Hauptvorteile der Verwendung von KI im Vergleich zu herkömmlichen Trial-and-Error-Methoden bei der Entwicklung neuer Materialien?

Die Verwendung von KI für die Materialentdeckung bietet mehrere Vorteile: Geschwindigkeit, Kosteneffizienz und Nachhaltigkeit sind die wichtigsten. Unsere KI-gesteuerte Plattform kann große Datenmengen analysieren und Materialien genau vorhersagen, bevor wir ein Labor betreten, was den Prozess kosteneffizient und weniger verschwenderisch macht, da es den Bedarf an teuren und ressourcenintensiven Experimenten minimiert. Dies bedeutet, dass Prozesse, die normalerweise Tage im Labor dauern, auf unserer Plattform in Stunden durchgeführt werden können.

Dies schafft letztendlich eine neue Reihe von Möglichkeiten mit gezielter Material-“Entwurf” gegenüber Entdeckung. Es ist möglich, jeden Datensatz oder jedes Materialparameter wie CO2-Emissionen, Kosten oder Gewicht zu berücksichtigen und nach Zusammensetzungen zu suchen, die diesen spezifischen Bedürfnissen entsprechen, und den “Entdeckungs”-Prozess auf den Kopf zu stellen.

Wie spielt KI eine Rolle bei der Reduzierung der Umweltauswirkungen der Materialproduktion?

Die Nutzung von KI und Maschinellem Lernen schafft eine Vielzahl neuer Materialmöglichkeiten während der Entdeckungsphase. Bei Materials Nexus kann die Materialentdeckung mittels KI entweder bestimmte Elemente ausschließen, die einen hohen Umweltbedarf haben (z.B. seltene Erden), oder deren Zusammensetzung reduzieren. Es kann auch verwendet werden, um die Verarbeitungsbedingungen (z.B. Temperatur, Druck oder Reinheit des Erzes) zu untersuchen, die erforderlich sind, um das Material herzustellen, und energieeffiziente Methoden zu identifizieren. Diese beiden Aspekte können einen erheblichen Einfluss auf die primären Emissionen der Materialproduktion haben. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Umweltauswirkungen über die Produktion hinausgehen. Die Anwendung von überlegenen Materialien, sowohl leistungsfähigen als auch preisgünstigen, kann eine enorm positive sekundäre Umweltauswirkung haben, indem sie nachhaltige Technologien zugänglicher (z.B. preiswertere Elektrofahrzeuge), effizienter (z.B. bessere Computerchips für KI) und weniger toxisch in ihrer End-of-Life-Entsorgung (z.B. durch die Ersetzung von Fluorkohlenwasserstoffen) macht.

Wie gelang es Materials Nexus, in nur drei Monaten ein seltenerdmetallfreies Magnet zu entwickeln, und welche Auswirkungen hat dieser Durchbruch?

Unsere Plattform konnte über 100 Millionen potenzielle Zusammensetzungen von seltenerdmetallfreien Magneten analysieren, bevor wir ein Labor betraten. Dies bedeutete, dass wir, als wir zur Synthesephase übergingen, bereits eine genaue Vorhersage der Zusammensetzung und ihrer Eigenschaften hatten.

Die Auswirkungen dieses Magneten sind erheblich: Der Durchbruch geht über die Entdeckung dieses einzelnen Materials hinaus und signalisiert die Transformation von jahrhundertealten Materialdesignprozessen. Wenn unsere Plattform weiterentwickelt und intelligenter wird, werden wir in der Lage sein, Zusammensetzungen noch schneller vorherzusagen und in verschiedenen Materialbereichen. Mit 10¹⁰⁰ Zusammensetzungen von Elementen im Periodensystem sind die Möglichkeiten endlos.

Kann KI seltene Metalle in anderen Anwendungen außer Magneten ersetzen?

Die KI-gesteuerte Materialentdeckung hat das Potenzial, alternative Materialien für eine Vielzahl von Anwendungen außer Magneten zu identifizieren und zu entwickeln. In diesem Fall bestand das Ziel darin, eine alternative Magnetzusammensetzung zu finden, die seltene Erden ausschließt, aber unsere maschinellen Lernalgorithmen sind so konzipiert, dass sie auf jede Materialklasse angewendet werden können. Dies bedeutet, dass wir eine universelle Materialdesignplattform aufbauen.

Aktuell konzentrieren sich unsere Plattformfähigkeiten auf Legierungen und Keramiken, mit einem besonderen Fokus auf funktionale Materialien für Anwendungen in hochwirkungsvollen grünen Technologien wie Elektromotoren, Halbleitern, Supraleitern und grünem Wasserstoff, um nur einige zu nennen.

Wie fördert die Zusammenarbeit zwischen Materials Nexus, dem Henry Royce Institute und der University of Sheffield die Entwicklung neuer Materialien?

Unsere Zusammenarbeit mit strategischen Partnern im Innovationsökosystem des Vereinigten Königreichs, wie dem Henry Royce Institute und der University of Sheffield, bietet Zugang zu weltweit führenden Einrichtungen und Expertenwissen in speziellen Bereichen der Materialwissenschaft. Diese Partnerschaften ermöglichen es uns, die Synthese und das Testen unserer Vorhersagen zu beschleunigen.

Welche anderen Branchen könnten von der KI-gesteuerten Materialentdeckung profitieren, und wie?

Die KI-gesteuerte Materialentdeckung kann jeden Materialtyp beeinflussen. Bei Materials Nexus konzentrieren wir uns auf Materialien, die als besonders schwierig und teuer zu verbessern gelten, da sie den größten positiven Einfluss haben können. Jede Branche wird betroffen sein: Energie, Luftfahrt, Supercomputing, Transport, um nur einige zu nennen. Beispielsweise kann KI in der Energiebranche dazu beitragen, effizientere und nachhaltigere Materialien für Batterien und Solarzellen zu entwickeln. Im Supercomputing kann sie zur Schaffung neuer Halbleitermaterialien führen, die die Datenspeicher- und Verarbeitungsfähigkeiten verbessern. Durch die Beschleunigung der Entwicklung von Hochleistungsmaterialien kann KI die Innovation und Nachhaltigkeit in fast allen Branchen vorantreiben.

Welche zukünftigen Fortschritte in der KI für die Materialwissenschaft können wir erwarten, und wie werden sie verschiedene Branchen beeinflussen?

Unsere Arbeit wird weiterhin die Grenzen dessen erweitern, was möglich ist, und wir sind entschlossen, diese Barrieren zu durchbrechen. Überlegene Materialien bedeuten überlegene Innovation, um den Anforderungen der Herausforderungen von morgen gerecht zu werden. Die Zukunft ist nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Materials Nexus besuchen.