Die Energieübertragung zwischen lichtabsorbierenden Molekülen, die an eine Tonoberfläche gebunden sind, steht im Mittelpunkt des Projekts.

Bild: Jacobs University

Neues Forschungsprojekt Maschinelles Lernen für molekulare Systeme

24.05.2022

Schwerpunktprogramme der Deutschen Forschungsgemeinschaft sollen spürbare Impulse zur Weiterentwicklung der Wissenschaft in wichtigen Themen geben. An einem neu aufgelegten Programm, zum Maschinellen Lernen für molekulare Systeme in Physik und Chemie sind Forschende der Jacobs University Bremen beteiligt.

Das Maschinelle Lernen, also die Fähigkeit mithilfe von Algorithmen wichtige Muster in Datenbeständen zu erkennen und Lösungen zu erzeugen, ist ein Forschungszweig von rasant wachsender Bedeutung. In Physik, Chemie und Biologie mit komplexen molekularen Strukturen, gerät das klassische Maschinelle Lernen an seine Grenzen.

Um molekulare Daten besser verstehen und nutzen zu können, müssen neue Modelle entwickelt werden. Das strebt das Schwerpunktprogramm „Nutzung und Entwicklung des Maschinellen Lernens für molekulare Anwendungen – Molekulares Maschinelles Lernen“ der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) an. Am Ende der sechsjährigen Förderzeit soll Software bereitstehen, die von Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen im Alltag genutzt werden kann und neue Anwendungen ermöglicht – etwa in der Pharmazie.

Multi-Fidelity-Ansatz

„Die Darstellung und Berechnung von Eigenschaften von Molekülen im Computer ist alles andere als trivial“, sagt Professor Zaspel. „Eine der wesentlichen Herausforderungen ist, dass wir erst neue Daten generieren müssen, anstatt wie sonst mit bestehenden Daten zu arbeiten. Das macht konzeptionell einen großen Unterschied.“

Die Forschungsgruppe wendet den sogenannten „Multi-Fidelity-Ansatz“ des Maschinellen Lernens an, der Daten unterschiedlichster Genauigkeit miteinander kombiniert.

Für die Datenproduktion sind komplizierte physikalische und quantenchemische Berechnungen nötig. „Dieser Prozess ist aufwendig, teuer und kann mehrere Tage in Anspruch nehmen“, erläutert Professor Kleinekathöfer. „Wir wollen auf Basis der Daten Modelle des Maschinellen Lernens entwickeln, die großskalige Berechnungen schneller und effizienter machen. Das wäre eine extreme Vereinfachung.“ Dieses Verfahren ist beispielsweise zur Verbesserung spezieller Solarzellen nutzbar.

Das Tandem Kleinekathöfer und Zaspel hat sich gemeinsam um das DFG-Projekt beworben. Für beide besteht der Reiz des Schwerpunktprogramms nicht nur darin, neue Erkenntnisse in ihren Spezialgebieten zu gewinnen, sondern im interdisziplinären Austausch mit Kolleginnen und Kollegen im ganzen Bundesgebiet.

Mehr als ein Dutzend Universitäten und Forschungseinrichtungen bringt das Programm zusammen, das von Professor Frank Glorius von der Universität Münster koordiniert wird. „Wir erhoffen uns ergiebige Synergien“, so Kleinekathöfer. An der Jacobs University ist das Programm verbunden mit der Schaffung von zwei Stellen für Doktoranden. Das Fördervolumen durch die DFG für die beiden Wissenschaftler beträgt knapp 500.000 Euro.

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