Forscher der Flinders University in Australien und der Khalifa University in den Emiraten haben ein KI-System gebaut, das neue Halbleitermaterialien auf Gallium-Basis vorschlägt. Die Studie erschien in ACS Materials Letters, der Fachzeitschrift der American Chemical Society. Das System lieferte mehrere Materialzusammensetzungen, die in keiner bestehenden Datenbank stehen.
Trainiert wurde das Modell mit tausenden bekannten Halbleitermaterialien aus internationalen Datenbanken. Per Bayes-Optimierung sucht es gezielt nach Gallium-Verbindungen mit einer gewünschten Bandlücke und sortiert chemisch unmögliche Kombinationen vorher aus. Die Bandlücke entscheidet, wie ein Halbleiter mit Strom und Licht umgeht. Kleine Bandlücken eignen sich für Solarzellen, mittlere für LEDs und optische Bauteile, große für Hochleistungselektronik und strahlungsresistente Systeme.
Der Gewinn liegt im Tempo. Millionen möglicher Materialkombinationen einzeln im Labor oder per Simulation zu prüfen, ist langsam und teuer. Laut Studienleiter Vi-Khanh Truong lernt die künstliche Intelligenz die »versteckten chemischen Regeln«, nach denen sich Gallium-Materialien verhalten, und prüft jeden Vorschlag auf physikalische Stabilität, bevor sie ihn empfiehlt. Das ist ein konkretes Beispiel dafür, wie KI in der Forschung arbeitet, jenseits von Chatbots und Textgenerierung.
Noch sind die Vorschläge Kandidaten, keine fertigen Chips. Sie müssen im Labor hergestellt und vermessen werden. Gallium zählt zu den kritischen Rohstoffen, Gallium-Arsenid steckt schon heute in Hochfrequenz-, Hochgeschwindigkeits- und Infrarot-Schaltungen. Sollte sich die Methode bestätigen, verkürzt sie den Weg von der Idee zum getesteten Material erheblich.
Quellen
- Flinders University: AI speeds up discovery of next-gen computer chips and electronic materials
- ACS Materials Letters: Bayesian optimization-guided discovery of gallium-containing semiconductors with targeted band gaps
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