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Anordnung von Molekülen mittels künstlicher Intelligenz

Artificial-Intelligence-driven Variable Assembly of Molecules

Oliver Hofmann (ORCID: 0000-0002-2120-3259)
  • Grant-DOI 10.55776/FG3400
  • Förderprogramm Forschungsgruppen
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.06.2025
  • Projektende 31.05.2030
  • Bewilligungssumme 1.190.703 €

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (30%); Mathematik (10%); Physik, Astronomie (60%)

Keywords

    Scanning Tunneling Micropscopy, Quantum Corrals, Machine Learning, Scattering Theory, Surface Science, Structure Search

Abstract

Das Projekt Künstliche Intelligenz-gesteuerte variable Montage von Molekülen auf Oberflächen (AI-VAMOS) ist ein wegweisender Schritt, um die Gestaltung und den Bau winziger Strukturen auf atomarer Ebene zu revolutionieren. Stellen Sie sich vor, man könnte neue Materialien, Computergeräte oder sogar Moleküle Atom für Atom mit höchster Präzision erschaffen. AI-VAMOS will dies durch den Einsatz modernster Künstlicher Intelligenz (KI) und fortschrittlicher Mikroskopie ermöglichen. Das Team möchte die Herstellung hochkomplexer Strukturen mit einem sogenannten Rastertunnelmikroskop (STM) automatisieren. Dieses Gerät kann einzelne Atome oder Moleküle auf einer Oberfläche bewegen und positionieren. Durch die Kombination von STM-Technologie mit KI soll es möglich werden, Strukturen zu erschaffen, die zu schnelleren, energieeffizienteren Computern und innovativen Materialien führen können, die mit herkömmlichen Methoden nicht hergestellt werden können. Das Projekt nutzt KI, um das STM zu lehren, Moleküle auf einer Oberfläche selbstständig zu bewegen. Mit fortschrittlichen maschinellen Lerntechniken wie Deep Reinforcement Learning lernt das System aus Experimenten und passt seine Strategien an, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Die KI wird das Mikroskop steuern, um Moleküle mit atomarer Präzision zu platzieren und dabei Herausforderungen wie unvorhersehbare Molekülbewegungen und komplexe Oberflächeninteraktionen zu überwinden. Diese Technologie könnte Folgendes ermöglichen: 1. Revolutionäre Computertechnologie: Entwicklung von sogenannten Quanten-Corrals Strukturen, die Elektronen manipulieren, um logische Operationen auszuführen und die Grundlage für zukünftige Computertechnologien bilden könnten. 2. Neue Materialien: Design von Materialien mit einzigartigen Eigenschaften, von besseren Halbleitern bis hin zu stärkeren, leichteren Verbundwerkstoffen. 3. Wissenschaftliche Durchbrüche: Fortschritte im Verständnis der Wechselwirkungen von Molekülen auf atomarer Ebene, die neue Entdeckungen in Physik, Chemie und Materialwissenschaften ermöglichen. Ein Team von Expertinnen und Experten aus verschiedenen Disziplinen Physik, Chemie, Mathematik und KI treibt dieses Projekt voran. Sie kombinieren ihr Wissen, um sicherzustellen, dass die Technologie sicher und effizient ist. Die Auswirkungen dieses Projekts gehen weit über wissenschaftliche Labore hinaus. Indem es einfacher wird, auf atomarer Ebene zu arbeiten, könnten Innovationen in Bereichen wie Energie, Medizin und Elektronik angestoßen werden. Es ist ein Schritt in Richtung der Vision des Physikers Richard Feynman, einzelne Atome zu manipulieren, um dadurch Neuartiges zu erschaffen.

Konsortium
  • Bettina Könighofer, Technische Universität Graz
    Konsortiumsmitglied (01.06.2025 -)
  • Jussi Behrndt, Technische Universität Graz
    Konsortiumsmitglied (01.06.2025 -)
  • Leonhard Grill, Universität Graz
    Konsortiumsmitglied (01.06.2025 -)
  • Markus Aichhorn, Technische Universität Graz
    Konsortiumsmitglied (01.06.2025 -)
  • Oliver Hofmann, Technische Universität Graz
    Konsortiumsmitglied (01.06.2025 -)
  • Oliver Hofmann, Technische Universität Graz
    Koordinator:in (01.06.2025 -)
Forschungsstätte(n)
  • Technische Universität Graz
Internationale Projektbeteiligte
  • Nils Jansen, Ruhr-Universität Bochum - Deutschland
  • Jernej Mravlje, Jozef Stefan Institute - Slowenien
  • Vladimir Lotoreichik, Czech Academy of Sciences - Tschechien

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