Die Geschichte der industriellen Entwicklung lässt sich auch als Geschichte der Werkstoffe erzählen. Stein, Bronze, Eisen, Stahl, Silizium – immer wieder haben neue Materialien den technischen Fortschritt ermöglicht und ganze Wirtschaftszweige verändert. Doch die nächste Materialrevolution könnte sich von den bisherigen unterscheiden. Denn erstmals steht der Mensch vor der Möglichkeit, Materialien nicht nur zu entdecken und zu verbessern, sondern ihre Eigenschaften auf atomarer Ebene gezielt zu entwerfen.
Ein besonders eindrucksvolles Beispiel dafür sind die sogenannten Metal-Organic Frameworks, kurz MOFs. Sie wirken auf den ersten Blick unscheinbar: kristalline Pulver, die aus Metall-Ionen oder Metall-Clustern und organischen Molekülen aufgebaut sind. Doch aus diesen Bausteinen entsteht ein dreidimensionales, hochporöses Netzwerk mit einer gewaltigen inneren Oberfläche. Ein Teelöffel eines solchen Materials kann – auf seine innere Oberfläche umgerechnet – eine Fläche von der Größenordnung eines Fußballfeldes besitzen. Das eigentlich Revolutionäre an MOFs liegt jedoch nicht allein in ihrer Porosität.
Ihre Struktur lässt sich modular verändern
Andere Metalle, andere organische Bausteine, andere Porengrößen – und schon verändern sich die Eigenschaften des Materials. Die Chemie liefert damit gewissermaßen einen Baukasten, aus dem sich Materialien für bestimmte Aufgaben konstruieren lassen. Ein MOF kann Moleküle aufnehmen, voneinander trennen oder an seiner Oberfläche chemische Reaktionen ermöglichen. Deshalb werden diese Materialien unter anderem für die Speicherung und Trennung von Gasen, die Abscheidung von Kohlendioxid, die Katalyse und sogar die Gewinnung von Wasser aus trockener Luft untersucht. Damit wird aus einem scheinbar unscheinbaren Pulver ein möglicher Schlüsselwerkstoff für mehrere Zukunftstechnologien.
Das Material wird zum Baukasten
Die entscheidende Frage lautet nun: Wie findet man unter den theoretisch denkbaren Strukturen jene, die tatsächlich die gewünschten Eigenschaften besitzen? Genau hier beginnt die Verbindung zur künstlichen Intelligenz. Die Zahl möglicher Kombinationen ist enorm. Wer einen Werkstoff mit bestimmten Eigenschaften sucht, müsste theoretisch unzählige Kombinationen von Elementen und Molekülen untersuchen. Im klassischen Labor würde dies Jahre oder Jahrzehnte dauern. Selbst leistungsfähige Computersimulationen stoßen bei der Zahl möglicher Varianten an Grenzen.
Vom Entdecken zum Entwerfen
Algorithmen können dagegen große Datenmengen durchsuchen, Muster erkennen und Zusammenhänge zwischen Struktur und Eigenschaften herstellen. Sie können Kandidaten auswählen, die besonders vielversprechend erscheinen, bevor ein Chemiker überhaupt eine Probe im Labor herstellt. Damit verändert sich der Forschungsprozess fundamental. Nicht mehr der Forscher stellt zunächst eine Substanz her und untersucht anschließend ihre Eigenschaften. Zunehmend kann er umgekehrt vorgehen: Er definiert die gewünschte Eigenschaft – etwa die Fähigkeit, ein bestimmtes Gas besonders selektiv zu binden – und lässt sich mögliche Strukturen berechnen. Das ist eine der wichtigsten Veränderungen, die sich derzeit in der Materialwissenschaft vollzieht.
MOFs zeigen, wohin die Reise geht
Die Bedeutung der MOFs reicht deshalb weit über eine einzelne Materialklasse hinaus. Sie sind ein besonders anschauliches Beispiel für eine Entwicklung, die sich auch bei anderen Advanced Materials beobachten lässt: Werkstoffe werden immer stärker auf eine bestimmte Funktion hin maßgeschneidert.
Für die Energiewirtschaft könnten Materialien interessant sein, die Wasserstoff oder andere Gase kompakter speichern. Für die Industrie sind hochselektive Filter interessant, die Kohlendioxid aus Abgasen abtrennen. Für die Wasserwirtschaft werden Materialien untersucht, die selbst bei geringer Luftfeuchtigkeit Wasser aufnehmen können. Und in der Chemie können poröse Strukturen als winzige Reaktionsräume dienen.
Auch in der Medizin und Sensorik eröffnet das Konzept neue Möglichkeiten. Bestimmte MOFs können so verändert werden, dass sie mit Biomolekülen oder bestimmten Gasen reagieren. Andere werden als Trägermaterialien für Wirkstoffe untersucht. In der Elektronik und Energietechnik wiederum geht es um leitfähige Strukturen, Energiespeicherung und optoelektronische Anwendungen. Das Entscheidende ist immer dasselbe: Die Funktion steckt in der Struktur.
Der Nobelpreis für einen neuen Blick auf Materie
Die Entwicklung der MOFs steht deshalb exemplarisch für einen Wandel in der Chemie. Omar M. Yaghi, einer der Pioniere dieser Materialklasse, beschrieb den Ausgangspunkt seiner Forschung als die Idee, Materialien mit atomarer Präzision aus Bausteinen aufzubauen. Diese Vorstellung ist bemerkenswert. Über Jahrhunderte bestand die Kunst der Materialentwicklung vor allem darin, vorhandene Materialien zu bearbeiten, zu mischen und ihre Eigenschaften zu verbessern. Die moderne Chemie beginnt dagegen zunehmend damit, die Architektur eines Materials selbst zu bestimmen.
Der Werkstoff wird programmierbar
Das erinnert an die Entwicklung der Computertechnik. Auch dort bestand der Fortschritt irgendwann nicht mehr allein darin, größere oder schnellere Maschinen zu bauen. Entscheidend wurde die Fähigkeit, Strukturen gezielt zu entwerfen. In der Materialwissenschaft beginnt etwas Ähnliches. Nicht im Sinne einer Software, sondern in dem Sinne, dass seine Eigenschaften durch die gezielte Anordnung seiner Bausteine bestimmt werden können.
Die Industrie wartet allerdings nicht auf Visionen
Zwischen einer faszinierenden Struktur im Labor und einem industriell nutzbaren Produkt liegt allerdings ein weiter Weg. Gerade MOFs zeigen, wie schwierig der Übergang von der Grundlagenforschung zur industriellen Produktion sein kann. Viele organische Linker sind aufwendig und teuer herzustellen. Klassische Syntheseverfahren verwenden teilweise Lösungsmittel, die aus Umwelt- und Arbeitsschutzgründen problematisch sind. Nicht jede MOF-Struktur ist ausreichend stabil gegenüber Feuchtigkeit, Säuren, Hitze oder mechanischer Belastung.
Hinzu kommt ein scheinbar banales, aber entscheidendes Problem: Im Labor entsteht häufig ein feines Pulver. In einer industriellen Filteranlage kann man damit wenig anfangen. Das Material muss zu Pellets, Granulaten oder Beschichtungen verarbeitet werden, ohne seine winzigen Poren zu zerstören. Und schließlich muss die Produktion reproduzierbar sein. Schon geringe Veränderungen bei Temperatur, Mischungsverhältnis oder Reaktionszeit können die Kristallstruktur beeinflussen. Was im Forschungslabor als interessante Variation gilt, ist in der industriellen Produktion ein Qualitätsproblem. Hier entscheidet sich letztlich, ob aus einer wissenschaftlichen Sensation eine Technologie wird.
Der Wettlauf um die Skalierung
Deutschland besitzt dafür interessante Voraussetzungen. Die Verbindung aus Chemieindustrie, Maschinenbau und wissenschaftlicher Forschung ist eine Stärke des Standorts. In der Forschung sind unter anderem Dresden, Karlsruhe und München wichtige Zentren. Gleichzeitig beschäftigen sich Unternehmen mit der Frage, wie sich MOFs aus dem Labor in industrielle Prozesse überführen lassen.
Auch international wächst die Zahl der Unternehmen, die aus der Grundlagenforschung konkrete Anwendungen entwickeln.
Das Spektrum reicht von der Kohlendioxidabscheidung über Gasspeicherung und Gastransport bis zu Sensorik und industrieller Katalyse. Damit wird die Materialwissenschaft selbst zum Wettbewerbsfaktor. Denn wer eine neue Materialklasse nicht nur wissenschaftlich beherrscht, sondern auch kostengünstig herstellen, formen und in bestehende Produktionssysteme integrieren kann, besitzt einen erheblichen industriellen Vorteil. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht allein: Wer entdeckt den neuen Werkstoff? Sie lautet zunehmend: Wer kann ihn zuerst industriell beherrschen?
Wenn die KI zum Materialforscher wird
An diesem Punkt verändert künstliche Intelligenz die Spielregeln noch einmal. Wenn Algorithmen aus Millionen theoretischer Möglichkeiten diejenigen Strukturen herausfiltern können, die für eine bestimmte Anwendung besonders interessant sind, verkürzt sich der Weg vom Problem zum Material erheblich. Kombiniert man diese Verfahren mit automatisierten Laboren, können Computer nicht nur Vorschläge machen. Roboter können anschließend ausgewählte Materialien synthetisieren, testen und die Ergebnisse wieder in das Modell einspeisen.
Rechenleistung und reale Experimente
Das Labor wird dadurch zu einem lernenden System: Ein Algorithmus schlägt eine Struktur vor.
Eine Maschine stellt sie her. Ein Messgerät bestimmt ihre Eigenschaften. Die Daten gehen zurück an den Algorithmus. Dieser berechnet den nächsten Versuch. Aus Versuch und Irrtum wird ein zunehmend selbstlernender Entwicklungsprozess. Gerade für komplexe Materialklassen wie MOFs ist das von großer Bedeutung. Ihre strukturelle Vielfalt ist so groß, dass selbst ein sehr gut ausgebildeter Wissenschaftler nur einen kleinen Ausschnitt des möglichen Lösungsraums überblicken kann. Die Maschine besitzt keinen besseren chemischen Instinkt. Aber sie kann Millionen Möglichkeiten gleichzeitig betrachten.
Der eigentliche Rohstoff heißt Wissen
Damit verändert sich auch die Bedeutung von Forschungsdaten. Daten werden zu einem Rohstoff der Materialentwicklung. Je mehr Experimente dokumentiert sind, je genauer Strukturen und Eigenschaften erfasst werden und je besser Simulationen mit realen Messungen verbunden werden, desto leistungsfähiger können die Modelle werden. Das erklärt auch, warum die Verbindung von KI und Materialwissenschaft für Staaten und Unternehmen strategisch interessant ist. Wer über leistungsfähige Algorithmen verfügt, aber keinen Zugang zu hochwertigen experimentellen Daten hat, bleibt ebenso eingeschränkt wie ein hervorragendes Labor ohne moderne Auswertungsmethoden. Die neue Materialentwicklung braucht beides: Daten und Chemie und Algorithmen und Ingenieure.
Von MOFs zur Materialrevolution
MOFs sind dabei nur ein Beispiel. Ähnliche Entwicklungen zeichnen sich bei Batteriematerialien, Halbleitern, Katalysatoren, Legierungen, keramischen Verbundwerkstoffen und Polymeren ab. Immer häufiger lautet die Ausgangsfrage nicht mehr: Welche Materialien stehen uns zur Verfügung? Sondern: Welche Eigenschaften brauchen wir – und welche Materialstruktur könnte sie ermöglichen?
Das ist ein fundamentaler Perspektivwechsel
Er könnte die Entwicklung neuer Werkstoffe erheblich beschleunigen und gleichzeitig die Grenzen dessen verschieben, was technisch möglich ist. Aber er verändert auch die Anforderungen an Industrie und Forschung. Die Fähigkeit, einen Werkstoff zu entdecken, reicht nicht mehr. Entscheidend wird die gesamte Kette: von der Idee über Simulation und Laborversuch bis zur skalierbaren Produktion und zum wirtschaftlichen Einsatz. Genau hier entscheidet sich, ob aus einer wissenschaftlichen Möglichkeit eine industrielle Innovation wird.
Die Geschichte der Menschheit, wie eingangs schon bemerkt, kennt Steinzeit, Bronzezeit und Eisenzeit. Später kamen Stahl und Silizium hinzu. Vielleicht wird man eines Tages auf unsere Epoche zurückblicken und feststellen, dass eine neue Ära begann, als Menschen lernten, Materie nicht mehr nur zu bearbeiten, sondern ihre Eigenschaften gezielt zu entwerfen. MOFs zeigen, wie dieses Prinzip aussehen kann. Künstliche Intelligenz könnte dafür sorgen, dass der Prozess wesentlich schneller wird. Und damit wird eine Frage zunehmend dringlich, die weit über die Chemie hinausgeht: Wer die Materialien der Zukunft entwirft, entscheidet ein Stück weit darüber, welche Technologien morgen überhaupt möglich sind.