Mit digitalen Strategien vom Modellsystem zum High-Tech-Material

Viele technologische Innovationen werden erst durch Durchbrüche in der Materialforschung ermöglicht. Zur Lösung unserer aktuellen gesellschaftlichen Herausforderungen sind beispielsweise leistungsfähige Hartmagnete für Elektromotoren und Windturbinen, neue Materialien für Batterien, effiziente Halbleiter für Solarzellen sowie beständige Strukturwerkstoffe für eine zuverlässige und umweltfreundliche Infrastruktur notwendig. Typischerweise dauert es jedoch vom ersten Konzept für Materialien mit verbesserten Eigenschaften oder neuen Funktionalitäten bis zu deren Markteinführung 10 bis 20 Jahre.

Dies ist der Komplexität moderner Materialien geschuldet, die aus vielen unterschiedlichen Elementen bestehen und im Herstellungsprozess gezielt mit einer bestimmten Mikrostruktur versehen werden. Ein weiterer Grund sind die immer anspruchsvolleren Anforderungsprofile, welche nicht nur die Einsatzbedingungen (etwa extreme Temperaturen, hohe, oftmals zyklische mechanische Belastungen, korrosive Umgebungen) beinhalten, sondern auch wirtschaftlichen und politischen Erfordernissen genügen müssen.

Diese Anforderungen lassen sich mit den heute verfügbaren Konzepten der theoretischen Festkörperphysik nur bedingt angehen. Dabei werden einzelne Phänomene unter idealisierten Bedingungen untersucht. Derartige Modelle sind für ein grundlegendes Verständnis wertvoll, erfordern aber für eine Vorhersage von Materialverhalten unter realen Belastungen enorme methodische Erweiterungen und Neuentwicklungen.

Integrierte Entwicklungsumgebung für das Materialdesign

Wie ist es möglich, schneller neue High-Tech-Materialien zu entwickeln und das Wissen verschiedener Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zu bündeln? Dafür hat die Abteilung Computergestütztes Materialdesign am Max-Planck-Institut für Eisenforschung (MPIE) mit pyiron [1] eine Integrierte Entwicklungsumgebung für die Materialsimulation und -verarbeitung entwickelt. Diese stellt Forscherinnen und Forschern weltweit ein modernes, digitales Workflow-Management basierend auf einem flexiblen Baukastensystem zur Verfügung, mit dem sich komplexe Algorithmen koppeln und hochgradig automatisiert abarbeiten lassen. Mit pyiron ist ein interaktives Arbeiten an Materialmodellen möglich, und die Auswirkungen unterschiedlichster Modelle und Hypothesen auf die Vorhersagequalität und letztendlich auf die technologisch relevanten Materialeigenschaften lassen sich direkt überprüfen. Damit lassen sich nun etwa quantenmechanische Berechnungen auf reale Gitterdefekte anwenden und so hochduktile Magnesiumlegierungen für den Leichtbau entwickeln. Mithilfe von maschinellem Lernen und Big-Data-Konzepten wurde es weiterhin möglich, automatisch große experimentell gewonnene Datensätze zu klassifizieren und systematisch vorhandene Gitterdefekte zu identifizieren.

Das Ziel bei der Entwicklung von pyiron war es, den Forscherinnen und Forschern alle routinemäßigen technischen Aspekte abzunehmen, so dass sie sich vollständig ihren wissenschaftlichen Fragestellungen widmen können. Bisher setzte der Einsatz moderner Simulationstools eine umfassende Kenntnis der jeweiligen Befehlssätze voraus. Forscherinnen und Forscher sind daher meistens Spezialisten für wenige Softwarepakete. pyiron basiert hingegen auf einem hohen Abstraktionslevel, mit dem sich allein auf der Basis anerkannter Fachbegriffe komplexe Simulationsprotokolle entwickeln und Softwarelösungen ohne die Kenntnis der jeweiligen technischen Syntax einsetzen lassen.

Diese Errungenschaften haben die Art und Weise der Materialforschung zunächst am MPIE und zunehmend auch in anderen Gruppen weltweit revolutioniert. Nun lassen sich fundamentale physikalische Prinzipien auf reale Materialien anwenden. In multi-physikalischen Ansätzen können mehrere physikalische Eigenschaften in einem kombinierten Materialmodell berücksichtigt werden. Große chemische und strukturelle Parameterräume lassen sich systematisch durchsuchen, um optimale Materialeigenschaften für reale Anwendungen zu identifizieren.

Ein Beispiel, wie sich mehrere Eigenschaften einer wichtigen Stahlkomponente automatisch für eine Vielzahl an chemischen Zusammensetzungen unter Realbedingungen testen lassen, ist in der Abbildung 1 zu sehen. Durch die Kombination verschiedener Software-Tools in pyiron kann die gegenseitige Beeinflussung dieser Eigenschaften herausgearbeitet, und die optimale Zusammensetzung für stabile Strukturmaterialien, die beispielsweise resistent gegen Wasserstoffversprödung sind, ermittelt werden.

Kulturwandel in der Materialforschung

Der Einsatz von pyiron hat weiterhin die Zusammenarbeit innerhalb der Forschergruppen und zwischen verschiedenen Teildisziplinen auf eine neue Ebene gehoben. Simulationsprotokolle und Materialmodelle sind nun leicht verständlich und direkt reproduzierbar. Ihre Wiederverwendbarkeit garantiert einen effizienten Wissenstransfer, erleichtert den Einstieg für neue Kolleginnen und Kollegen und verhindert einen Know-How-Verlust bei deren Ausscheiden.

Standardisierte Vokabularien und Ontologien, die physikalische Beziehungen und Prozesszusammenhänge formal beschreiben, sind auch Grundlage für Data Mining, etwa mittels maschinellem Lernen. Hierzu müssen alle Informationen in computerverständlicher Form vorliegen. Die Entwicklung und Verwendung von Ontologien in automatisierten pyiron-Workflows ist ein aktuelles Forschungsgebiet am MPIE.

Die mit pyiron entwickelte Expertise wurde in die Nationale Forschungsdateninfrastruktur eingebracht und das Konsortium für Materialwissenschaft und Werkstofftechnik (NFDI-MatWerk) mitinitiiert. So lässt sich eine für die Materialwissenschaft einheitliche, nachhaltige digitale Infrastruktur entsprechend den FAIR-Prinzipien (engl.: findable, accessible, interoperable, reusable) entwickeln und zur Verfügung stellen.

Die am MPIE entwickelten Digitalisierungsstrategien beschleunigen somit weit über das Institut hinaus die Materialentwicklung und ermöglichen neue Forschungsansätze für reale Materialien unter wirklichkeitsgetreuen Anwendungsbedingungen.