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Mensch und Maschine mit derselben Erkenntnis

Im Labor: Nikolaus Resch, Gareth Parkinson, Michele Riva, Ulrike Diebold und Florian Kraushofer (von links) © TU Wien

Iridiumoxidkristalle spielen für die Elektrochemie eine wichtige Rolle. Das Material ist ein hervorragender Katalysator und kann etwa für die Herstellung von Energieträgern wie Wasserstoff verwendet werden. Aber die Ausrichtung der Atome auf der Oberfläche ist eine ganz andere als man bisher angenommen hat. Zu dieser Erkenntnis kam eine Gemeinschaftsarbeit aus menschlicher Forschung und künstlicher Intelligenz an der TU Wien und der TU München, die nun im Fachjournal „Physical Review Letters" publiziert wurde.

„Wenn ein Kristall langsam wächst, dann bildet er normalerweise eine Oberfläche aus, die energetisch besonders günstig ist", sagt Florian Kraushofer aus der Forschungsgruppe von Prof. Ulrike Diebold (Institut für Angewandte Physik, TU Wien). Nicht alle möglichen Atom-Anordnungen sind stabil. In manchen Fällen verschieben sich die Atome an der Oberfläche oder ordnen sich um. „Man braucht oft sehr aufwändige Simulationsrechnungen auf Supercomputern, um zu ermitteln, welche geometrische Konfiguration die stabilste ist", erklärt Kraushofer. „Bei Iridiumoxid dachte man, das sei das die sogenannte 110-Richtung – das hatten die Rechnungen so ergeben. Doch überraschenderweise kamen wir bei unseren Messungen zu einem ganz anderen Ergebnis."

Auch ein Team rund um Karsten Reuter von der TU München beschäftigte sich mit Iridiumoxid, und zwar mittels künstlicher Intelligenz. „Die Machine-Learning Algorithmen ergaben ebenfalls, dass die stabile Richtung der Iridiumoxid-Oberfläche eine andere ist als bisher gedacht", sagt Reuter. Es folgten weitere Untersuchungen – unter anderem noch aufwändigere Computersimulationen – die zum gleichen Ergebnis kamen.

„Man muss also alle bisherigen Ergebnisse über Iridiumdioxid völlig neu überdenken", sagt Ulrike Diebold. „Die Orientierung der Oberfläche spielt nämlich auch für das chemische und physikalische Verhalten des Materials eine entscheidende Rolle."

Für Diebold ist das Ergebnis auch ein wichtiger Beweis dafür, dass neue Forschungsmethoden aus dem Bereich Machine Learning für die Wissenschaft höchst wertvoll sein können – speziell für die Materialforschung.
„Menschliche Intelligenz wird sich dadurch nicht ersetzen lassen – genauso wenig, wie sie bisher durch Computersimulationen ersetzt werden konnte", ist Diebold überzeugt. „Aber Machine Learning Algorithmen werden uns helfen, auf gute Ideen zu kommen, die uns selbst nicht unbedingt eingefallen wären."

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