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KI-basiertes System polyBERT: Die Sprache der Polymere

Prof. Dr. Christopher Kuenneth an der Universität Bayreuth hat jetzt mit Forschungspartnern in Atlanta/USA ein digitales System zur raschen und präzisen Vorhersage von Polymereigenschaften entwickelt: "polyBERT" versteht die Sprache der Polymere.

von | 01.08.23

Prof. Dr. Christopher Kuenneth, Universität Bayreuth. Der Bildschirm zeigt die atomistische Struktur eines Polymers.
Foto: UBT / Chr. Wißler.
Die Sprache der Polymere
01.08.2023 Ι Prof. Dr. Christopher Kuenneth an der Universität Bayreuth hat jetzt mit Forschungspartnern in Atlanta/USA ein digitales System zur raschen und präzisen Vorhersage von Polymereigenschaften entwickelt: „polyBERT“ versteht die Sprache der Polymere.

Prof. Dr. Christopher Kuenneth, Professor für Computational Materials Science an der Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Universität Bayreuth, und Prof. Dr. Rampi Ramprasad am Georgia Institute of Technology in Atlanta haben ihr neues System „polyBERT“ genannt. Der Name soll an die interdisziplinäre Vernetzung der Kompetenzen erinnern, aus denen dieses digitale System hervorgegangen ist: Erkenntnisse, Konzepte und Techniken aus der Polymerchemie, der Linguistik und der natürlichen Sprachverarbeitung sowie der lernenden Künstlichen Intelligenz bilden die Grundlage für polyBERT.

polyBERT ist ein System, das die chemische Struktur von Polymeren wie eine chemische Sprache behandelt: Jedes Wort, das in dieser Sprache gebildet werden kann, ist eine eindeutige Bezeichnung für ein theoretisch mögliches Polymer. Molekulare Bausteine und Struktur des jeweiligen Polymers spiegeln sich in dieser Bezeichnung wider. Aufbauend auf neuen Erkenntnissen aus der Sprachwissenschaft und der Informatik, ist polyBERT von den Forschern in Bayreuth und Atlanta trainiert und zu einem lernenden System entwickelt worden.

polyBERT versteht die Sprache der Polymere

In einem ersten Schritt hat polyBERT die Bezeichnungen von rund 100 Millionen theoretisch möglicher Polymere gelernt. Es handelt sich hierbei um Kombinationen molekularer Einheiten, die in rund 13.000 Polymeren enthalten sind. Das Training hat dazu geführt, dass polyBERT die Polymersprache versteht und somit die Bausteine und Strukturen von rund 100 Millionen Polymeren richtig identifizieren kann. Dieses lernende digitale System kann die Polymersprache sogar selbständig anwenden. Das bedeutet: polyBERT ist imstande, weitere Bezeichnungen bisher unbekannter, aber theoretisch möglicher Polymere zu erzeugen.

automatische Erzeugung digitaler Fingerabdrücke

Mit der hohen chemischen Sprachkompetenz ist eine weitere Fähigkeit verknüpft: polyBERT übersetzt die Bezeichnungen der ihm bekannten Polymere automatisch in numerische Darstellungen, in sogenannte „Fingerabdrücke“. Jeder Fingerabdruck ist ein aus Zahlen bestehendes Codewort, an dem sich die Bausteine und die Struktur des jeweiligen Polymers eindeutig ablesen lassen. Diese automatische Erzeugung digitaler Fingerabdrücke ist weitaus weniger fehleranfällig, als wenn Menschen die Aufgabe übernehmen würden, jeder chemischen Struktur eines bekannten Polymers ein derartiges Codewort zuzuordnen.

Vorhersage von Polymereigenschaften

Neuartige informatorische Komponenten aus dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz bewirken, dass polyBERT mit hoher Präzision und einer bisher unerreichten Geschwindigkeit aus den 100 Millionen theoretisch möglicher Polymere genau diejenigen Polymere herausfiltern kann, die für bestimmte Anwendungsziele benötigt werden.

„polyBERT ist ein außerordentlich hochleistungsfähiges System zur raschen und präzisen Vorhersage von Polymereigenschaften. Unsere Forschungsarbeiten haben deshalb das Potenzial, das theoretische Design, die Synthese und die technologische Anwendung von Polymeren erheblich zu beschleunigen“, sagt Kuenneth.

Weitere Informationen

Originalpublikation:

Christopher Kuenneth, Rampi Ramprasad: polyBERT: a chemical language model to enable fully machine-driven ultrafast polymer informatics. Nature Communications (2023),

DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-39868-6

Bildquelle, falls nicht im Bild oben angegeben:

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