Die Abkürzung zum besseren Katalysator

Neue Katalysatoren gelten als Schlüssel für viele Technologien der Zukunft. Sie könnten helfen, grünen Wasserstoff effizienter herzustellen, Kohlendioxid in wertvolle Chemikalien umzuwandeln oder synthetische Kraftstoffe wirtschaftlicher zu produzieren. Doch die Suche nach geeigneten Materialien ist aufwendig. Forscher können chemische Elemente in zahllosen Kombinationen miteinander verbinden und schon kleinste Änderungen in der Zusammensetzung verändern die Eigenschaften eines Katalysators.

„Einen neuen Katalysator zu finden, gleicht der sprichwörtlichen Suche nach der Nadel im Heuhaufen“, sagt Karsten Reuter vom Fritz-Haber-Institut der Max-Planck-Gesellschaft. „Erschwert wird die Aufgabe dadurch, dass sich viele Katalysatoren während ihres Einsatzes verändern.“ Denn Struktur, Zusammensetzung und Form entwickeln sich unter Reaktionsbedingungen weiter und genau diese Veränderungen können darüber entscheiden, ob ein Material besonders leistungsfähig ist oder schnell altert.

Das Projekt ASCEND soll die Suche nach passenden Materialkombinationen grundlegend beschleunigen. Die Abkürzung steht für „Accelerated Solutions for Catalysis using Emerging Nanotechnology and Digital Innovation“. Koordiniert wird das Vorhaben vom Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB) und dem Fritz-Haber-Institut der Max-Planck-Gesellschaft. Über die kommenden fünf Jahre entwickeln sechs Partner aus Forschung und Industrie neue Ansätze, um die Suche nach leistungsfähigen Katalysatoren mithilfe von künstlicher Intelligenz, Automatisierung und modernen Nanotechnologien deutlich schneller zu machen. Dafür hat das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt 30 Millionen Euro bereitgestellt.

Von Versuch und Irrtum zu datengetriebener Forschung

„Wir verändern die Entwicklung von Katalysatoren von einem Trial-and-Error-Ansatz hin zu einem datengetriebenen Prozess“, sagt Michelle Browne vom HZB, die das Projekt gemeinsam mit Karsten Reuter leitet. Bislang suchen Forscher häufig durch eine Kombination aus Erfahrung, theoretischen Überlegungen und zahlreichen Experimenten nach geeigneten Materialien. ASCEND soll diesen Prozess grundlegend verändern. Statt einzelne Kandidaten nacheinander zu testen, wollen die Partner große Materialbibliotheken aufbauen und automatisiert untersuchen.

Eine wichtige Rolle spielt dabei die Herstellung der Katalysatoren. Statt Materialien in der klassischen Pulverform zu erzeugen, setzt das Projekt auf hauchdünne Schichten, die nur wenige Atomlagen dick sind. Diese lassen sich auf Trägermaterialien aufbringen und in großer Zahl parallel analysieren. Der Materialverbrauch sinkt, während sich die Zahl möglicher Experimente deutlich erhöht.

Gleichzeitig entstehen automatisierte Laborplattformen, die viele Arbeitsschritte selbstständig durchführen können. Künstliche Intelligenz soll dabei nicht nur Daten auswerten, sondern zunehmend auch die Planung neuer Experimente übernehmen. „Statt eines empirischen Suchprozesses werden enge Rückkopplungsschleifen zwischen Experimenten, Datenanalyse und KI einen deutlich schnelleren Lernprozess ermöglichen“, erklärt Reuter.

Aus Jahren werden Wochen

Ist der Ansatz erfolgreich, könnte sich die Entwicklung neuer Katalysatoren drastisch beschleunigen. „Sobald die entsprechenden Workflows etabliert sind, könnten wir die Katalysatorentwicklung von Jahren auf Wochen verkürzen“, sagt Browne. Ziel sind Materialien, die chemische Reaktionen effizienter, langlebiger und wirtschaftlicher machen und dabei möglichst ohne seltene oder problematische Rohstoffe auskommen.

Dazu tragen die Partner auf ganz unterschiedliche Weise bei. Siemens Energy steuert Erfahrungen aus elektrochemischen CO₂-Technologien bei, das Unternehmen Dunia Innovations ergänzt das Konsortium mit Know-how zu autonomen Laboren. BasCat, das gemeinsame Forschungslabor von BASF und der Technischen Universität Berlin, verfügt über langjährige Erfahrung bei der thermokatalytischen Umwandlung von Kohlendioxid in wertschöpfende Chemikalien. BASF bringt darüber hinaus ihre Expertise in der Thermokatalyse und der Laborautomatisierung ein. Auf wissenschaftlicher Seite liefert das Fritz-Haber-Institut seine Expertise in computergestützter Modellierung sowie KI-gestützter Versuchsplanung, während das HZB seine Erfahrungen mit Dünnschichttechnologien, Elektrochemie und Hochdurchsatzplattformen einbringt.

„Jeder Partner verfügt über entscheidendes Wissen für die Entwicklung neuer Katalysatoren“, sagt Browne. „Erst die Kombination dieser Kompetenzen ermöglicht es uns, die Entdeckung neuer Materialien von Jahren auf Wochen zu beschleunigen.“

Mehr als ein Forschungsprojekt

Für die HZB-Forscherin liegt der Erfolg von ASCEND aber nicht allein in neuen Materialien. „Wir wollen einen nachhaltigen Einfluss darauf haben, wie Katalysatoren entwickelt werden“, sagt sie. Dabei reicht die Vision der Projektbeteiligten weit über die Katalyseforschung hinaus. Die im Projekt entwickelten Methoden sollen künftig auch bei anderen industriellen Prozessen eingesetzt werden. Die Forscherinnen und Forscher hoffen, dass sich die in ASCEND entwickelten Ansätze auch außerhalb des Konsortiums etablieren und von anderen Forschungsgruppen sowie Unternehmen übernommen werden.

Langfristig könnte aus dem auf fünf Jahre angelegten Verbund sogar eine dauerhafte Forschungsplattform entstehen, auf der Wissenschaft und Industrie gemeinsam an KI-gestützter und automatisierter Materialforschung arbeiten. Gelingt das, könnte das Projekt nicht nur neue Katalysatoren hervorbringen. Es würde auch zeigen, wie künstliche Intelligenz, Automatisierung und moderne Materialwissenschaft zusammenwirken können, um wissenschaftliche Entdeckungen deutlich schneller in praktische Anwendungen zu überführen.

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