KI hilft, Plastikverschmutzung zu verringern – neuer Kunststoff viermal robuster

Ein Forscherteam hat eine KI-basierte Methode entwickelt, um Kunststoff robuster zu machen. Das Team – bestehend aus Wissenschaftlern des MIT und der Duke University – nutzte ein Machine-Learning-Modell, um ein Additiv zu finden, das Kunststoffe in Kombination mit einem bestimmten Polymer deutlich reißfester macht.

Die Entdeckung wurde am 1. August in der Fachzeitschrift ACS Central Science veröffentlicht. Grundlage dieser Innovation ist ein zunächst widersprüchlich klingender Befund aus einer früheren Studie: Wenn man gezielt „schwache Bindungen“ in die chemische Struktur eines Polymers einbaut, kann das Material insgesamt robuster werden. Der Grund: Ein sich ausbreitender Riss muss viele dieser schwachen Bindungen überwinden, anstatt einfach durch ein gleichförmiges Material zu reißen – es wird mehr Energie absorbiert, was den Schaden begrenzt. Die große Herausforderung bestand aber darin, aus Tausenden potenziellen Kandidaten die perfekte „schwache Verbindung“ zu finden.

Um dieses Problem zu lösen, setzten die Forschenden ein KI-Modell ein. Sie trainierten es mit Computerdaten zu rund 400 eisenhaltigen Verbindungen, sogenannten Ferrocen-Verbindungen. Das trainierte Modell konnte dann in kurzer Zeit die Eigenschaften Tausender weiterer Ferrocen-Moleküle vorhersagen – und so gezielt die besten Kandidaten auswählen.

Anschließend wählten die Wissenschaftler einen Top-Kandidaten aus der KI-Auswahl aus und stellten damit einen Kunststoff her. Das Ergebnis: ein Polymer, das viermal widerstandsfähiger ist als Varianten mit herkömmlichen Vernetzern.

Wenn Materialien robuster sind, bedeutet das, dass ihre Lebensdauer länger ist. Sie können über einen längeren Zeitraum verwendet werden – und das könnte langfristig die Kunststoffproduktion verringern“, erklärt Ilia Kevlishvili, Hauptautor der Studie.