Vor ziemlich genau einem Jahr konnte die KI-Software Alphafold der Google-Schwester Deepmind ein Problem lösen, das Biolog:innen über Jahrzehnte beschäftigt hatte. Die Deepmind-KI sagte mit überraschender Genauigkeit die Proteinfaltung voraus – ein Meilenstein. Die Wissenschaftler:innen selbst hatten zuvor mit der Lösung des Problems erst in einigen Jahren gerechnet. Jetzt könnte dem Londoner KI-Unternehmen, das wie Google zum Alphabet-Konzern gehört, eine weitere wissenschaftliche Sensation gelungen sein. Dieses Mal geht es um eine Methode der Chemie aus den 1960er-Jahren.

Konkret geht es um die Vorhersage der spezifischen Eigenschaften neuer Materialien. Dazu setzt man auf die Berechnung der Verteilung von Elektronen, die der Wiener Physiker und Nobelpreisträger Erwin Schrödinger in einer nach ihm benannten Gleichung beschrieben hat. Allerdings ist die Anwendung der Gleichung auf Elektronen in Molekülen nicht so einfach, da sich die Elektronen gegenseitig abstoßen, wie Deepmind schreibt. In den 1960er-Jahren fanden Pierre Hohenberg und Walter Kohn schließlich heraus, dass man nicht jedes Elektron einzeln bestimmen müsse, die Elektronendichte reiche aus. Daraus entwickelte Kohn die Dichtefunktionaltheorie (DFT), für die er 1998 mit dem Nobelpreis für Chemie ausgezeichnet wurde.

Bis heute dient die DFT als wichtiges Werkzeug zur Berechnung der Eigenschaften von Molekülen, wie Nature schreibt. Allerdings hat die Methode ihre Schwächen, muss bis zu einem gewissen Grad auf Annäherung setzen. Daher kommt es immer wieder zu falschen Ergebnissen, auch wenn die DFT zuverlässiger ist als Methoden, die auf den Grundlagen der Quantentheorie aufsetzen. Auch seien DFT-Berechnungen oft auf Supercomputer angewiesen. Daher haben theoretische Chemiker schon vor einigen Jahren begonnen, KI-Systeme darauf zu trainieren.

Der Deepmind-KI DM21 dürfte jetzt aber der größte Sprung gelungen sein. Ähnlich wie beim Training von Alphafold setzten die Deepmind-Macher:innen auf eine Mischung von physikalischen Gesetzmäßigkeiten und 1.161 korrekten Lösungen der Schrödinger-Gleichungen. Und das mit Erfolg: Die Ergebnisse seien so genau, dass der Materialwissenschaftler Anatole von Lilienfeld von der Universität sich beeindruckt zeigte und von einem „Kunststück“ sprach. „Das ist das Beste, was die wissenschaftliche Gemeinschaft bisher zustande gebracht hat“, so von Lilienfeld. Die KI-Lösung übertreffe bisherige Lösungen deutlich.

Deepmind hat DM21 auf GitHub veröffentlicht, um eine allgemeine Nutzung zu ermöglichen. Weitere Versionen des KI-Systems sollen folgen. Dann wolle Deepmind etwa auch an Kristallstrukturen von Materialien arbeiten.