KIT entwickelt KI-gestützte Suche nach neuen Materialien
Das Projekt ODDITY verbindet KI, reversible Chemie und autonome Labore. Der ERC fördert den Forschungsplan sechs Jahre lang mit 9,7 Millionen Euro.
Neue Materialien entstehen oft in langen Schleifen: Moleküle werden entworfen, synthetisiert, vermessen und anschließend neu bewertet. Das Forschungsprojekt ODDITY will diesen Prozess mit künstlicher Intelligenz, reversibler Chemie und automatisierten Laboren beschleunigen. Der Europäische Forschungsrat fördert das Vorhaben über sechs Jahre mit 9,7 Millionen Euro.
Federführend beteiligt sind Teams am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), am Forschungszentrum Jülich und an der Universität Oxford. Das Akronym ODDITY steht für „On-Demand Discovery by Molecular Ingenuity“. Im Mittelpunkt stehen funktionale Moleküle, die beispielsweise für Photovoltaik, Lichtsensoren oder elektronische Bauteile relevant sein könnten.
Von gewünschten Eigenschaften zum Molekül
Nach der Projektbeschreibung des KIT sollen KI-Modelle ausgehend von gewünschten Materialeigenschaften geeignete Molekülstrukturen vorschlagen. Dabei reicht ein theoretisch interessantes Molekül nicht aus. Der Entwurf muss sich chemisch herstellen lassen und in einem realen Bauteil die erwarteten Eigenschaften zeigen.
Dafür wollen die Forschenden Daten aus Simulationen, Labormessungen und Bauteiltests zusammenführen. Automatisierte Plattformen sollen Dünnschichten herstellen, charakterisieren und Bauteile in hohem Durchsatz prüfen. Die Resultate fließen anschließend zurück in die Modelle, die daraus den nächsten Versuch auswählen.
Das mögliche Suchfeld ist enorm. Laut KIT betrachtet das Projekt mehr als eine Billion denkbare Molekülstrukturen. Vollständig ausprobieren lässt sich ein solcher Raum nicht. Die KI soll deshalb vielversprechende Kandidaten priorisieren und zugleich aus negativen oder unerwarteten Versuchen lernen.
Was der ERC-Grant tatsächlich bestätigt
Der bewilligte Synergy Grant bestätigt die Förderung eines Forschungsplans, nicht dessen Resultate. Für die Ausschreibung 2026 gingen nach KIT-Angaben 957 Anträge ein; 48 Projekte wurden ausgewählt. Die Förderung schafft Zeit, Personal und Infrastruktur, belegt aber noch nicht, dass die Materialsuche von Jahren auf Wochen verkürzt werden kann.
Gerade bei generativer KI in der Chemie bleiben mehrere Prüfsteine: Sind vorgeschlagene Moleküle synthetisierbar? Lassen sich Messungen zwischen Laboren reproduzieren? Wie robust sind Modelle außerhalb ihrer Trainingsdaten? Und werden Energie- und Materialaufwand des automatisierten Experiments vollständig bilanziert?
Autonomie braucht nachvollziehbare Entscheidungen
Ein autonomes Labor trifft keine völlig unabhängigen wissenschaftlichen Entscheidungen. Menschen definieren Zielgrößen, Sicherheitsgrenzen, zulässige Ausgangsstoffe und Qualitätskriterien. Entscheidend ist deshalb, ob das System dokumentiert, warum es einen Versuch priorisiert und welche Unsicherheit das Modell ausweist.
ODDITY ergänzt damit eine breitere Entwicklung in der deutschen angewandten Forschung. Beim geplanten Robotik-Hub für die Logistik sollen KI-Systeme ebenfalls aus Tests unter realistischen Bedingungen lernen. In beiden Fällen entscheidet nicht die Ankündigung, sondern die später messbare Leistung über den Erfolg.
Einordnung: ODDITY ist ein neu gefördertes Forschungsvorhaben. Bis Ergebnisse, Datensätze oder Benchmarks vorliegen, sind Aussagen zu Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit Projektziele.
