Neue Methode am Paul Scherrer Institut könnte Materialsimulationen verbessern
Villigen – In vielen kristallographischen Datenbanken fehlen ausgerechnet jene Atome, die für das Verständnis von Materialeigenschaften besonders wichtig sein können: Wasserstoffatome. Da sie in der Röntgenbeugung nur schwer sichtbar sind, bleiben ihre Positionen häufig unvollständig oder müssen indirekt modelliert werden. Ein Forschungsteam des Paul Scherrer Instituts (PSI) hat nun ein Verfahren vorgestellt, das solche Lücken mithilfe von Methoden der künstlichen Intelligenz automatisiert schließen soll.
Die unter dem Namen XtalPaint entwickelte Methode basiert auf sogenannten Diffusionsmodellen, die ursprünglich aus der Bildverarbeitung stammen. Dort werden sie unter anderem für das sogenannte „Inpainting“ eingesetzt – das Rekonstruieren fehlender Bildbereiche. Übertragen auf die Materialwissenschaft soll das Verfahren fehlende Atompositionen in Kristallstrukturen ergänzen, während bereits bekannte Strukturen weitgehend unverändert bleiben.
Als Grundlage dient ein von Microsoft entwickeltes Modell, das für die Anwendung auf kristallographische Daten angepasst wurde. Nach Angaben der Forschenden wurde die Methode in Tests an bekannten Strukturen geprüft, bei denen die Positionen der Wasserstoffatome künstlich entfernt wurden. In rund 87 Prozent der Fälle habe das Modell die ursprünglich experimentell bestimmten Positionen wiedergefunden. In weiteren Fällen habe es energetisch günstigere Konfigurationen vorgeschlagen.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich das Verfahren nicht nur auf Wasserstoff beschränken muss. Auch leichtere Elemente wie Lithium oder Natrium, die für Batteriematerialien relevant sind, könnten sich auf ähnliche Weise rekonstruieren lassen. Damit zielt die Entwicklung auf einen Bereich, der für die Materialforschung zunehmend an Bedeutung gewinnt: die präzisere Simulation komplexer Strukturen für Energieanwendungen.
Fachleute verweisen seit längerem darauf, dass unvollständige strukturelle Daten ein limitierender Faktor für computergestützte Materialentwicklung sind. Gerade Wasserstoff spielt dabei eine besondere Rolle, da seine Positionen entscheidend für Eigenschaften wie Leitfähigkeit, Stabilität oder Speicherfähigkeit sein können.
Gleichzeitig bleibt offen, wie robust solche KI-gestützten Rekonstruktionen außerhalb der Testumgebung sind. Während die Modelle auf Basis vorhandener Daten plausible Strukturen erzeugen können, ist die physikalische Validierung im Einzelfall weiterhin notwendig. Auch die Frage, in welchem Maß solche Verfahren systematische Fehler in Datenbanken fortschreiben oder korrigieren, ist bislang nicht abschließend geklärt.
Die Ergebnisse wurden im Fachjournal npj Computational Materials veröffentlicht. Das PSI kündigte an, die Methode als Open-Source-Software bereitzustellen. Damit soll sie in bestehende Datenbanken integriert und in der Materialforschung breiter nutzbar gemacht werden.
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