Wissenschaftler stehen an der Schwelle einer Revolution in der Kunststoffherstellung, und künstliche Intelligenz spielt dabei eine Schlüsselrolle. In der neuesten Forschung, die Spitzen-Chemie und fortschrittliche Computertechnologie vereint, hat ein Team der renommierten Institutionen MIT und Duke University eine innovative Strategie zur Herstellung deutlich haltbarerer und festerer Polymermaterialien entwickelt. Dieser Durchbruch verspricht nicht nur langlebigere Produkte, sondern öffnet auch die Tür zur Reduzierung des globalen Problems des Plastikmülls.

Mithilfe der Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens gelang es den Forschern, spezifische Moleküle, bekannt als Vernetzer (Crosslinkers), zu identifizieren, die, wenn sie einer Polymerstruktur hinzugefügt werden, die Reiß- und Bruchfestigkeit des Materials dramatisch erhöhen. Diese Moleküle gehören zu einer faszinierenden Klasse von Verbindungen, die als Mechanophore bezeichnet werden und deren einzigartiges Merkmal darin besteht, dass sie ihre Form oder andere Eigenschaften als Reaktion auf die Anwendung mechanischer Kraft verändern.

Heather Kulik, Professorin für Chemieingenieurwesen und Chemie am MIT und Hauptautorin der Studie, erläutert die Bedeutung dieser Entdeckung: "Solche Moleküle sind äußerst nützlich für die Herstellung von Polymeren, die als Reaktion auf Kraft stärker werden. Wenn man eine bestimmte Belastung auf sie ausübt, zeigen sie, anstatt zu reißen oder zu brechen, ein höheres Maß an Widerstandsfähigkeit." Dieser Ansatz stellt einen fundamentalen Wandel in unserer Denkweise über die Haltbarkeit von Materialien dar.

Revolution in der Materialwissenschaft: Die Rolle der Mechanophore

Polymere sind lange Molekülketten, die die Grundlage aller Kunststoffe bilden, die wir täglich verwenden. Ihre Festigkeit und Eigenschaften hängen oft davon ab, wie diese Ketten miteinander verbunden sind. Hier kommen die Vernetzer ins Spiel, die als Brücken zwischen den Polymerketten fungieren und ein komplexes Netzwerk schaffen. Traditionell wurde angenommen, dass stärkere Brücken zu einem stärkeren Material führen.

Die Arbeit, auf der diese neue Forschung basiert und die 2023 veröffentlicht wurde, zeigte jedoch etwas Kontraintuitives. Durch den Einbau absichtlich "schwacher" Bindungen in das Polymernetzwerk kann das gesamte Material deutlich widerstandsfähiger werden. Wenn ein Riss durch ein solches Material verläuft, weicht er instinktiv den stärkeren Bindungen aus und orientiert sich an den schwächeren Stellen. Paradoxerweise bedeutet dies, dass der Riss eine größere Gesamtzahl von Bindungen durchtrennen muss, um voranzukommen, was mehr Energie erfordert und das Material somit zäher und reißfester macht. Mechanophore sind perfekte Kandidaten für die Schaffung dieser "programmierten schwachen Glieder".

"Wir hatten eine neue mechanische Einsicht und eine neue Möglichkeit, aber das brachte auch eine große Herausforderung mit sich: Wie können wir uns bei all den möglichen Stoffzusammensetzungen auf diejenigen mit dem größten Potenzial konzentrieren?", betont Stephen Craig, Professor für Chemie an der Duke University und einer der Co-Autoren der Studie. Hier spielte die Zusammenarbeit mit dem Team von Professorin Kulik eine entscheidende Rolle.

Künstliche Intelligenz als entscheidendes Werkzeug für die Entdeckung

Die Entdeckung und Charakterisierung neuer Mechanophore mit traditionellen Methoden ist ein äußerst langsamer und aufwendiger Prozess. Die experimentelle Überprüfung nur eines einzigen Kandidatenmoleküls kann Wochen dauern, während Computersimulationen, obwohl schneller, immer noch Tage in Anspruch nehmen. Die Bewertung von Tausenden potenziellen Verbindungen auf diese Weise wäre eine fast unmögliche Mission. Die meisten bisher bekannten Mechanophore sind organische Verbindungen, doch das Team beschloss, einen weniger bekannten Bereich zu erforschen.

Sie konzentrierten sich auf Moleküle, die als Ferrocene bekannt sind. Dabei handelt es sich um organometallische Verbindungen, die ein Eisenatom "eingeklemmt" zwischen zwei kohlenstoffbasierten Ringen aufweisen. An diese Ringe können verschiedene chemische Gruppen gebunden sein, was ihre chemischen und mechanischen Eigenschaften verändert. Aufgrund ihrer einzigartigen Struktur wurde angenommen, dass sie ein großes Potenzial als Mechanophore haben, aber sie wurden für diesen Zweck selten untersucht.

Im Bewusstsein, dass ein drastisch schnellerer Ansatz erforderlich war, entwickelte das Team ein Modell für maschinelles Lernen, also ein neuronales Netz, um vielversprechende Ferrocene zu identifizieren. Ausgangspunkt war eine riesige Datenbank, bekannt als Cambridge Structural Database, die die Strukturen von 5000 verschiedenen Ferrocenen enthält, die bereits erfolgreich synthetisiert wurden. "Wir wussten, dass wir uns keine Sorgen um die Frage der Synthetisierbarkeit machen mussten, zumindest aus der Perspektive des Mechanophors selbst. Das ermöglichte es uns, einen wirklich großen Raum für die Forschung mit viel chemischer Vielfalt zu wählen, der gleichzeitig synthetisch realisierbar wäre", erklärt Ilia Kevlishvili, Postdoktorand am MIT und Hauptautor der in der Zeitschrift ACS Central Science veröffentlichten wissenschaftlichen Arbeit.

Die Forscher führten zunächst detaillierte Computersimulationen für etwa 400 dieser Verbindungen durch. Damit berechneten sie, welche Kraft erforderlich ist, um die Atome innerhalb jedes Moleküls zu trennen. Diese Daten wurden zusammen mit Informationen über die Struktur jeder Verbindung zum Training des maschinellen Lernmodells verwendet. Einmal trainiert, war das KI-Modell in der Lage, in unglaublich kurzer Zeit die Aktivierungskraft für die restlichen 4500 Verbindungen aus der Datenbank sowie für weitere 7000 hypothetische Verbindungen ähnlicher Struktur vorherzusagen.

Ferrocene im Rampenlicht: Unerwartete Helden

Die Analyse der von der künstlichen Intelligenz generierten Ergebnisse offenbarte zwei entscheidende strukturelle Merkmale, die am meisten zu den gewünschten Eigenschaften beitrugen, nämlich schwächere Bindungen, die die Reißfestigkeit erhöhen. Das erste Merkmal war das Vorhandensein von Wechselwirkungen zwischen den an die Ferrocenringe gebundenen chemischen Gruppen, was für Chemiker einigermaßen erwartet war.

Die zweite Entdeckung war jedoch völlig überraschend und nicht intuitiv. Das Modell zeigte, dass die Anwesenheit von großen, sperrigen Molekülen, die an beide Ferrocenringe gebunden sind, das Molekül als Reaktion auf die ausgeübte Kraft erheblich anfälliger für den Zerfall macht. Dies ist eine Erkenntnis, zu der ein Chemiker mit Standardmethoden nicht leicht gelangen und die ohne die Hilfe künstlicher Intelligenz nicht hätte entdeckt werden können. "Das war wirklich etwas Überraschendes", bestätigt Kulik.

Diese Einsicht zeigt die Stärke des KI-Ansatzes, der komplexe Muster und Korrelationen in großen Datenmengen erkennen kann, die weit über die menschliche Intuition hinausgehen. Künstliche Intelligenz hat nicht nur den Prozess beschleunigt, sondern auch völlig neue Designprinzipien für Molekülingenieure aufgedeckt.

Von der Theorie zur Praxis: Die Herstellung von super-festem Kunststoff

Nachdem das KI-Modell etwa 100 der vielversprechendsten Kandidaten identifiziert hatte, verlagerte sich die Forschung von der digitalen in die physische Welt. Das Labor von Professor Craig an der Duke University übernahm die Aufgabe, ein Polymermaterial zu synthetisieren, das einen dieser Kandidaten enthält, eine Verbindung namens m-TMS-Fc. In diesem Material fungiert m-TMS-Fc als Vernetzer, der die Polymerketten von Polyacrylat verbindet, einer Art von Kunststoff, die häufig in Klebstoffen, Beschichtungen und Textilien verwendet wird.

Die experimentellen Ergebnisse waren spektakulär. Indem sie Kraft auf jede Polymerprobe bis zum Bruchpunkt ausübten, bestätigten die Forscher, dass die schwache Bindung von m-TMS-Fc ein extrem festes und reißfestes Polymer erzeugt. Konkret erwies sich dieses neue Polymer als etwa viermal fester und reißfester als Polymere, die mit einem standardmäßigen, stärkeren Ferrocen-Vernetzer hergestellt wurden.

"Das hat wirklich große Auswirkungen, denn wenn wir an all den Kunststoff denken, den wir verwenden, und an die Anhäufung von Plastikmüll, bedeutet es, wenn man Materialien fester macht, dass ihre Lebensdauer länger sein wird. Sie werden länger nutzbar sein, was langfristig die Kunststoffproduktion reduzieren könnte", betont Kevlishvili. Langlebigere Produkte bedeuten weniger Abfall und weniger Belastung für die Umwelt.

Die Zukunft intelligenter Materialien und breitere Anwendungen

Das Team plant nun, seinen leistungsstarken, auf maschinellem Lernen basierenden Ansatz zur Identifizierung von Mechanophoren mit anderen wünschenswerten Eigenschaften zu nutzen. Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt. Stellen Sie sich Materialien vor, die unter Belastung ihre Farbe ändern und als eingebaute Schadenssensoren an kritischen Bauteilen in Flugzeugen oder Brücken fungieren. Oder Materialien, die als Reaktion auf Kraft katalytisch aktiv werden und chemische Reaktionen auf Abruf ermöglichen.

Solche "intelligenten" Materialien könnten auch in der Biomedizin Anwendung finden, zum Beispiel zur gezielten Medikamentenabgabe, bei der das Medikament nur am Ort mechanischer Belastung, wie bei sich durch Gewebe bewegenden Krebszellen, aus einem Polymerträger freigesetzt wird. In zukünftigen Studien planen die Forscher, sich auf Ferrocene und andere metallhaltige Mechanophore zu konzentrieren, die bereits synthetisiert wurden, deren Eigenschaften aber noch nicht vollständig verstanden sind.

"Übergangsmetall-Mechanophore sind relativ unerforscht und wahrscheinlich etwas schwieriger herzustellen", sagt Kulik. "Dieser computergestützte Arbeitsablauf kann weithin genutzt werden, um den Raum der von Menschen untersuchten Mechanophore zu erweitern." Die Zusammenarbeit zwischen Computerwissenschaft und experimenteller Chemie, finanziert von der National Science Foundation durch das Zentrum für die Chemie molekular optimierter Netzwerke (MONET), eröffnet ein neues Kapitel im Materialdesign und verspricht eine Zukunft, in der Materialien nicht nur stärker, sondern auch intelligenter und nachhaltiger sind.