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Künstliche Intelligenz hilft Chemikern beim Molekül-Puzzle

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Wer in einem Labor neue Stoffe entwickelt, steht oft vor einer kniffligen Frage: Was ist am Ende tatsächlich entstanden? Die Antwort darauf zu finden, kann selbst für erfahrene Chemiker viel Zeit kosten. Forschende der Friedirch-Schiller-Universität Jena haben nun eine Künstliche Intelligenz entwickelt, die dabei hilft. Das System mit dem Namen „SECS“ analysiert Messdaten aus dem Labor und erstellt innerhalb weniger Minuten Vorschläge, welche Molekülstruktur dahintersteckt. Dabei arbeitet die KI wie ein Puzzle-Profi: Sie setzt einzelne Hinweise aus verschiedenen Messverfahren zusammen und prüft, welche chemische Struktur am besten dazu passt. Besonders hilfreich ist das bei neuen oder komplizierten Verbindungen. Selbst wenn Messdaten durch Verunreinigungen gestört sind, liefert das System oft zuverlässige Ergebnisse. In Tests lag die KI in mehr als 80 Prozent der Fälle sofort richtig und erreichte damit eine Trefferquote, die mit der von Fachleuten vergleichbar ist.

Entwickelt wurde die Software von Forschenden der Friedrich-Schiller-Universität Jena gemeinsam mit Partnern aus Berlin und der Schweiz. Die Ergebnisse wurden jetzt in der Fachzeitschrift „Nature Communications“ veröffentlicht. Die Entwickler sehen das System nicht als Ersatz für Fachleute, sondern als Unterstützung bei der Auswertung. Besonders bei komplexen oder verunreinigten Proben könne die KI eine hilfreiche zweite Meinung liefern und auf mögliche Fehler in der Interpretation hinweisen. Der Quellcode sowie eine Testversion der Anwendung sind frei zugänglich. 

Foto: FSU/Nicole Nerger (Adrian Mirza (l.) und Dr. Kevin Jablonka haben ein KI-Modell entwickelt)

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