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Forschende der LMU entwickeln ein Werkzeug, das automatisierte chemische Synthese, Hochdurchsatz-Charakterisierung und datengetriebene Modellierung verbindet.
Der LMU-Forscher Professor Alexander Urban hat gemeinsam mit seinem Team ein Werkzeug entwickelt, das das Design neuer Materialien revolutionieren könnte. Synthesizer ist eine Plattform, die automatisierte chemische Synthese, Hochdurchsatz-Charakterisierung und datengetriebene Modellierung verbindet. Ziel ist es, das Wachstum von Nanokristallen so präzise zu steuern wie nie zuvor und so Materialien mit maßgeschneiderten optischen Eigenschaften zu erzeugen. Die Ergebnisse ihrer Arbeiten, die vom Exzellenzcluster e-conversion gefördert wurden, hat das LMU-Team jetzt in Advanced Materials veröffentlicht.
Im Unterschied zu bisherigen datengetriebenen Ansätzen verbindet Synthesizer erstmals die komplette Kette von der automatisierten Synthese über die optische Hochdurchsatz-Charakterisierung bis hin zur KI-gestützten Ableitung konkreter Designregeln in einer offenen, modularen Plattform. „Wir können heute Materialeigenschaften fast so komponieren wie eine Melodie – Ton für Ton, Parameter für Parameter“, sagt Alexander Urban. Genau das ermöglicht Synthesizer: Mit der Plattform lassen sich Varianten von Halid-Perowskiten automatisiert herstellen und charakterisieren, während ein KI-Modell lernt, welche chemischen Kombinationen zu bestimmten Farben, Helligkeiten oder Stabilitäten führen.
Die optischen Eigenschaften von Halid-Perowskiten, etwa Farbe, Helligkeit oder Emissionsbreite, entscheiden über ihren Einsatz in LEDs, Solarzellen oder Sensoren. „Schon kleinste Unterschiede in der Größe, Form und Struktur der Nanokristalle können die Lichtemission verschieben“, erklärt Nina Henke, Erstautorin und Doktorandin in Urbans Team. „Eine feine Abstimmung ist daher unverzichtbar, um Materialien für konkrete Anwendungen maßgeschneidert zu entwickeln.“
Turbo für die Entwicklung von Halid-Perowskiten
Das Besondere an Synthesizer: Die Plattform ist offen, flexibel und erweiterbar. Sie wurde ursprünglich für Halid-Perowskite entwickelt, eignet sich aber prinzipiell auch für andere Materialklassen. Forschende können damit in Zukunft Synthesen automatisieren, Parameter systematisch variieren und in kürzester Zeit wertvolle Datenmengen erzeugen. Das KI-Modell übersetzt diese Daten anschließend in konkrete Designregeln. Die Forschenden stellen im Fachmagazin jedoch nicht nur das Konzept vor, sondern veröffentlichen auch Synthesizer als frei verfügbare, modular anpassbare Plattform. „Unser Ziel ist es, die Materialforschung zu beschleunigen und präzise Vorhersagen zu ermöglichen“, erklärt Alexander Urban. „So lassen sich Kristalle mit gezielt eingestellten optischen und physikalischen Eigenschaften erzeugen und die Optoelektronik und Photonik weiter voranbringen.“ Die Synthesizer-Plattform ist mit bestehenden Systemen für die automatisierte Synthese kompatibel. Derzeit arbeitet das LMU-Team daran, ihre Entwicklung in die Laborroutine zu integrieren.
Prof. Alexander S. Urban
Center for NanoScience (CeNS)
Nanoinstitut München
Ludwig-Maximilians-Universität München
E-Mail: urban@lmu.de
Nina A. Henke et al.: Synthesizer: Chemistry-Aware Machine Learning for Precision Control of Nanocrystal Growth. Advanced Materials 2026. https://doi.org/10.1002/adma.202509472
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Chemie, Energie, Informationstechnik, Physik / Astronomie, Werkstoffwissenschaften
überregional
Forschungsergebnisse, Wissenschaftliche Publikationen
Deutsch
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