Neue Materialien sind zentral für aktuelle Herausforderungen wie Energieverteuerung, Ressourcensicherheit und bezahlbare Medizin. Das Fraunhofer-Institut für Silicatforschung ISC setzt daher auf digitale Ansätze zur Beschleunigung der Materialentwicklung. Dazu zählen Methoden wie maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz.
Mit dem Quantencomputing-Unternehmen Algorithmiq hat das Institut ein Memorandum of Understanding zur Zusammenarbeit unterzeichnet. Ziel ist es, zusätzliche Beschleunigungspotenziale zu erschliessen und den Materialraum umfassender zu analysieren.
Grenzen klassischer Methoden
Die Entwicklung neuer Materialien ist traditionell zeitaufwändig. Zahlreiche Versuchsreihen sind notwendig, um gewünschte Eigenschaften zu erreichen. Digitale Simulationen helfen, ungeeignete Varianten früh auszusortieren und vielversprechende Kandidaten zu identifizieren.
Allerdings stossen klassische Rechenmethoden an Grenzen: Die Simulation quantenmechanischer Vielteilchensysteme erfordert selbst auf Hochleistungscomputern sehr lange Rechenzeiten. Quantencomputing könnte hier neue Möglichkeiten eröffnen, etwa bei der Suche nach ressourcenschonenden Hochleistungs-Magnetmaterialien.
Hybride Ansätze im Fokus
Algorithmiq entwickelt quantenbasierte Algorithmen für Molekülsimulationen. Diese sollen Eigenschaften und Dynamik von Molekülen präziser und effizienter berechnen als klassische Verfahren. Zum Einsatz kommen hybride Ansätze, bei denen Quanten- und klassische Computer zusammenarbeiten.
Der Quantencomputer übernimmt komplexe Quanteneffekte, während klassische Rechner Optimierung und Auswertung steuern. So sollen auch auf heutiger, noch fehleranfälliger Hardware verlässliche Ergebnisse erzielt werden.
Erweiterung auf Materialforschung
Das Unternehmen will seine bisher vor allem im Life-Science-Bereich eingesetzten Ansätze auf die chemische Materialentwicklung ausweiten. Dafür bringt das Fraunhofer ISC seine Expertise in Materialsynthese und Digitalisierung ein.
Prof. Dr. Miriam Unterlass erklärt: «Zunächst lassen sich mit Simulationen unsere weissen Flecken im Materialraum einfacher identifizieren – also Materialien, die wir zwar nicht unbedingt gesucht haben, deren Eigenschaften aber vielversprechend sein können».
Sie ergänzt: «Auch in Zukunft brauchen wir die Kreativität von Forscherinnen und Forschern, um gesellschaftlich relevante Innovationen zu schaffen. Doch das Handwerkszeug wird digitaler, und neben der realen Synthese wird der digitale Zwilling eine grosse Bedeutung gewinnen, mit dem sich Materialsynthese, Produkteigenschaften und Rückgewinnung durch Recycling über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg vorhersagen lassen, ohne jeden einzelnen Labor-Schritt nachvollziehen zu müssen.»
Fokus auf Software und Anwendung
Algorithmiq sieht die Weiterentwicklung von Algorithmen als entscheidend für den industriellen Einsatz von Quantencomputing. Prof. Dr. Sabrina Maniscalco betont: «Zu lange konzentrierte sich der globale Diskurs rund um Quantencomputing fast ausschliesslich auf die Hardware. Doch Hardware allein genügt nicht. Ohne wesentliche Fortschritte bei Algorithmen und Software drohen Quantencomputer wissenschaftlich beeindruckend zu bleiben, ohne echten industriellen Mehrwert zu liefern. Bei Algorithmiq bauen wir die algorithmische Schicht, die Quantencomputer tatsächlich nützlich macht – für Chemie, Life Sciences, neue Materialien und darüber hinaus.»
Ein erstes Treffen auf Leitungsebene zur Definition gemeinsamer Projekte ist für Juni 2026 geplant.