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Materialinformatik ist die Anwendung von Informatik, Data Science und künstlicher Intelligenz zur Charakterisierung, Kategorisierung, Auswahl und Entwicklung von Werkstoffen.
Vor der Einführung der Materialinformatik erstellten Ingenieur*innen und Wissenschaftler*innen Materiallisten und erfassten diese Informationen in Handbüchern oder einfachen Datenbanken. Wenn sie Informationen zu einem bestimmten Material benötigten, schlugen sie von Hand nach.
Die Anwendung von Informatik bietet verbesserte Methoden zur Erfassung und Organisation von Materialeigenschaftsdaten, zur Verfolgung der Vergangenheit und Verwendung dieser Daten, zur Optimierung und Automatisierung der Materialsuche und sogar zur Unterstützung der Entwicklung neuer Materialien. Materialwissenschaft im gesamten Unternehmen profitiert von der Anwendung von Data Science, Informatik und künstlicher Intelligenz (KI) auf eine Materialinformatiklösung.
Zu Beginn der industriellen Revolution erfuhren Ingenieur*innen, dass das Verständnis und Dokumentieren der Eigenschaften verschiedener Materialien ein wesentlicher Bestandteil der Produktentwicklung war. Bei der Entscheidung, welche Materialien in einer Maschine verwendet werden sollen, mussten Ingenieur*innen die Dichte, Steifigkeit, Festigkeit und Kosten jedes Materials kennen, das sie verwenden wollten. Im Laufe der Zeit wurde die Auflistung der Materialeigenschaften standardisiert, wodurch die gemeinsame Nutzung von Daten möglich wurde.
Bevor es Computer gab, wurden diese Informationen in Datenblättern oder Handbüchern erfasst, und Ingenieur*innen suchten die Eigenschaften manuell nach, fassten sie in Tabellen zusammen und nahmen ihre Materialauswahl entsprechend vor. Erfahrenere Ingenieur*innen verließen sich auf Vorkenntnisse und bevorzugte Materialien, die sie zuvor verwendet hatten. Bei der Einführung von Computern wurden diese Listen in durchsuchbaren Datenbanken digitalisiert, der Prozess blieb jedoch manuell.
Als die Zahl der verfügbaren Materialien zunahm und der Bereich der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik heranreifte, begann man, moderne Informationstechnik auf Materialdaten anzuwenden, was zur Entwicklung der Materialinformatik führte.
Zu den Schlüsseltechnologien, die in den letzten Jahren Forscher*innen, Ingenieur*innen und Werkstoffherstellern zur Verfügung gestellt wurden, gehören:
Anstatt sich bei der Materialsuche auf Versuch und Irrtum oder Vorkenntnisse zu verlassen, haben Ingenieur*innen für Materialforschung und Materialentwicklung jetzt Zugriff auf die neuesten Methoden für Suche, Optimierung und Analyse. Man kann ohne spezifische Fachkenntnisse in Materialwissenschaft mit einem Konstruktionsziel beginnen und Materialinformatik verwenden, um die richtigen Materialien für die Anwendung zu finden.
Der Workflow und die Funktionalität eines beliebigen Materialinformatiksystems können in zwei Teile unterteilt werden. Erstens geht es darum, wie Datensätze gewonnen und strukturiert werden. Zum Zweiten geht es um die Verwendung des Systems für die Materialforschung oder das Materialdesign. Selbst wenn man ein gebrauchsfertiges System erwirbt, ist es wichtig, zu verstehen, wie es entwickelt wurde, um sicherzustellen, dass die Materialinformatiksysteme die aktuellen Fähigkeiten voll ausschöpfen und die nächste Generation von Fortschritten in der Materialwissenschaft und Informatik problemlos integrieren können.
Bevor ein Materialinformatiksystem für Materialforschung verwendet werden kann, muss es mit Datensätzen gefüllt werden, die die von ihm verwalteten Materialien beschreiben. Diese Daten müssen zudem so organisiert sein, dass ein konsistenter Zugriff möglich ist. Zu den wichtigsten Aspekten jedes Materialinformatik-Tools gehören:
Die wichtigste Komponente eines effektiven Tools für die Materialuntersuchung und Werkstoffauswahl ist der Datensatz, der jedes Material und seine Variationen darstellt. Sofern verfügbar, können Daten erworben, von staatlichen oder akademischen Quellen bezogen oder von Materiallieferanten bereitgestellt werden. Neuere Plattformen für Materialinformatik können große Sprachmodelle (LLM, Large Language Model) nutzen, um ältere Daten, die in Datenblättern, Laborberichten, Handbüchern und älteren Datenbanken gespeichert sind, in nutzbare Datensätze zu extrahieren und zu digitalisieren. Wenn Daten nicht verfügbar oder unvollständig sind, insbesondere für neue oder moderne Werkstoffe, muss eine Organisation Tests durchführen, um Experimentaldaten zu erhalten, oder vorhandene Informationen aus ähnlichen Materialien verwenden, um fehlende Eigenschaften zu berechnen oder zu schätzen.
Die Struktur der Datensätze ist der erste Schritt, um eine Materialdatenbank in ein Tool zu verwandeln, das Datenanalysen, Berechnungen und künstliche Intelligenz nutzt. Die gewählte Datenstruktur muss Tools für die Eingabe, Verwaltung, Suche und den Zugriff auf Daten sowohl innerhalb des Systems als auch über externe Tools unterstützen.
Zu den wichtigsten Überlegungen, die von der Datenstruktur unterstützt werden müssen, gehören:
Letztendlich ist das Ziel eines Materialinformatiksystems, den Benutzenden bei Speicherung, Verwaltung, Verständnis, Auswahl oder Entwicklung von Materialien zu helfen. Daher ist die Benutzeroberfläche der Schlüssel zur Nutzung jeder Plattform. Sie muss intuitiv und gleichzeitig leistungsstark genug sein, um komplexe Studien zum Materialhandel zu verarbeiten.
Beispielsweise sollte sie erfahrenen FuE-Ingenieur*innen die Funktionen bieten, die sie benötigen, um Familien von fortschrittlichen Verbundwerkstoffen für eine Tiefraumsonde zu erforschen, aber auch von Produktentwickler*innen verwendet werden können, die Polymere für Verbraucherprodukte vergleichen.
Eine starke Benutzeroberfläche umfasst auch intelligente Suchwerkzeuge, mit denen Benutzende nach Eigenschaften filtern und zugehörige Materialien identifizieren können. Visualisierungstools ermöglichen es Benutzenden, Unterschiede zwischen Materialien oder Abweichungen in Materialdaten zu vergleichen.
Eines der häufigsten Instrumente für die systematische Werkstoffauswahl sind Ashby-Diagramme. Dieses Streudiagramm zeigt zwei oder mehr Materialeigenschaften auf eine Weise an, die es Ingenieur*innen ermöglicht, Eigenschaften zu vergleichen und schnell datenbasierte Entscheidungen über Materialien zu treffen.
Die Daten, die aus einem Materialinformatiksystem abgerufen werden, müssen leicht auf andere Tools übertragen werden können, die Ingenieur*innen und Forscher*innen im Rahmen ihrer nativen Benutzeroberflächen verwenden. Eine Plattform sollte in der Lage sein, sich direkt mit CAD- (Computer-Aided Design, rechnergestützte Konstruktion), Simulations-, Fertigungs-, Lieferketten- und Qualitätssicherungstools zu verbinden.
Dies kann erreicht werden durch:
Eine richtig konstruierte plattformübergreifende Integration bietet Konstruktions-, Fertigungs- und Simulationsingenieur*innen im gesamten Unternehmen einen mühelosen Zugriff auf eine zentrale Quelle für Fakten und Informationen zu Materialien.
Robuste Datenstrukturen in Kombination mit großen, hochwertigen Datensätzen ermöglichen Datenanalysen für Vergleich, Einstufung, Optimierung und die Anwendung von maschinellem Lernen, wie Deep Learning und vorausschauende Analysen. Simulation kann auch chemische Analysen, Metamaterialkonstruktion und prädiktive Modellierung unterstützen. Dies ist besonders nützlich, wenn ein Materialinformatiksystem für ein Projekt verwendet wird, das sich auf die Synthese neuer Materialien konzentriert.
Ein Vorteil der Anwendung der Informationswissenschaft auf die Materialwissenschaft ist die Fähigkeit, eine robuste Rückverfolgbarkeit über den gesamten Prozess hinweg zu erreichen. Von der Nachverfolgung der Standards für Materialprüfungen bis hin zur Aufzeichnung, wer welche Daten wann hinzugefügt oder geändert hat, sorgt die Rückverfolgbarkeit für ein zusätzliches Maß an Sicherheit und Rechenschaftspflicht für die Datensätze im System.
Benutzende von Materialinformatiksystemen folgen im Allgemeinen drei Arten von Workflows: Auswählen eines Materials, Suchen von Daten zu einem bekannten Material und Verwalten von Materialdaten.
Wenn Ingenieur*innen oder Wissenschaftler*innen Materialien auswählen möchten, führen sie in der Regel drei Schritte aus:
Der Ausgangspunkt für eine datengestützte Untersuchung von Materialoptionen ist die Definition der Anforderungen an dieses Material. Benutzende müssen verstehen, wie ihr Materialinformatiksystem diese Anforderungen definiert oder welche Materialeigenschaften sie beeinflussen. Anforderungen sind nicht nur mechanische Eigenschaften wie Dichte oder Steifigkeit. Dazu gehören auch Faktoren wie Kosten, Verfügbarkeit, erforderliche Behandlungen, Handhabung, Nachhaltigkeitsziele und gesetzliche Beschränkungen.
Benutzende nutzen dann die Funktionen des Systems, um Materialien zu untersuchen, zu durchsuchen, zu vergleichen und vorherzusagen, die ihren Anforderungen am besten entsprechen. Da sich viele Anforderungen widersprechen können, funktioniert eine einfache Suche nach erforderlichen Wertebereichen selten. Durch die Nutzung von Big-Data-Funktionen in einem Materialinformatiksystem können Ingenieur*innen mithilfe eines datengesteuerten Werkstoffauswahlprozesses das passendste Material finden.
Nachdem ein Material ausgewählt wurde, muss die Auswahl durch Tests oder Simulation überprüft werden. Dies kann mit einfachen Berechnungen innerhalb des Materialinformatiksystems oder durch eine Simulation erfolgen, bei der die daraus abgeleiteten Daten verwendet werden. In Fällen, in denen virtuelle Tests durch Simulation nicht praktikabel sind, müssen physische Tests durchgeführt werden. Die Ergebnisse weiterer Tests sollten dann wieder in das System eingegeben werden, um Modelle für maschinelles Lernen zu verbessern. Nutzende sollten auch nachverfolgen, wie, wann und wo sie Materialdaten aus der Materialinformatikplattform für Qualitäts- und Rückverfolgbarkeitszwecke verwenden.
Wenn Benutzende auf Daten zu einem bekannten Material zugreifen möchten, durchsucht man im Allgemeinen den Datensatz des Systems mit einer Kennung wie einem Namen, einer Standardnummer oder interner Nomenklatur. Sobald es gefunden wurde, extrahiert man die Informationen im bevorzugten Format, um sie einfach zu verwenden. Die extrahierten Datendateien sollten auch einige Informationen zur Datenquelle enthalten.
Der endgültige Workflow ist einer der wichtigsten: die Verwaltung von Materialdaten. Bei diesem Prozess werden relevante Datensätze gesucht und auf intuitive und nachvollziehbare Weise bearbeitet. Er kann auch Schritte enthalten, um verwandte Daten zu verknüpfen und ungenaue oder ersetzte Daten als unbrauchbar zu kennzeichnen.
Die Materialinformatik hat erhebliche Fortschritte gemacht, von einfachen Datenbanken bis hin zu den aktuellen Suites KI-fähiger, integrierter Tools. Unternehmen jeder Größe können die Vorteile der Materialinformatik nutzen, indem sie über die neuesten Trends auf dem Laufenden bleiben und das richtige Tool für Werkstoffintelligenz für ihre Anforderungen einsetzen.
Der bedeutendste Trend in der Materialinformatik ist die anhaltende Nutzung von Rahmenwerken für maschinelles Lernen und Deep Learning (DL). Diese Technologien und große Sprachmodelle lassen die KI-basierte Materialforschung zu einer Realität werden, die Benutzenden erhebliche Vorteile bringen kann.
Ein weiterer Trend ist eine bessere Integration sowohl innerhalb der Plattformen für Materialinformationen als auch zwischen diesen Plattformen und anderen Anwendungen wie Lieferketten-Tools, CAD-Software und Simulation. Fortgeschrittenere Unternehmen nutzen auch KI-Agenten, um Aufgaben im Zusammenhang mit Wartung und Erforschung von Materialdaten sowie der Integration in ihren Unternehmensworkflow zu automatisieren.
Data Science-Teams und Unternehmen, die Materialinformatik-Tools entwickeln, nutzen auch den besseren Zugriff auf Materialdaten, Cloud-basierte Technologiestacks und ausgefeiltere Visualisierungs- und Vergleichstools. Zusammen führen diese Trends zu einer präziseren, effizienteren und innovativeren Nutzung von Materialdaten.
Ingenieurteams können ihre Materialdatenmanagement- und Werkstoffauswahlprozesse mit Tools wie der Produktsammlung Ansys Granta für Materialinformationen, Werkstoffauswahl und Datenverwaltung verbessern, die datengesteuerte Werkstoffintelligenz für Benutzende von Konstruierenden bis hin zu Materialwissenschaftler*innen bereitstellt. Diese Tools ermöglichen es Unternehmen, Materialdaten zu erfassen und zu schützen und gleichzeitig die Materialbewertung und Werkstoffauswahl zu unterstützen.
Für Unternehmen, die ein umfassendes Materialinformationssystem benötigen, unterstützt eine Lösung wie die Materialdatenmanagementsoftware Ansys Granta MI Enterprise die Integration in Tools für CAD, rechnergestützte Entwicklung und Produktlebenszyklusmanagement (PLM). Konstruktionsteams profitieren von intuitiven Benutzeroberflächen und Nachverfolgung der zentralen Informationsquelle im gesamten Unternehmen. Für Unternehmen, die sich bei der Materialinformatik hauptsächlich für den Aspekt der Werkstoffauswahl interessieren, können spezialisierte Tools wie die Software Ansys Granta Selector zur Werkstoffauswahl Benutzenden dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, um Innovationen zu entwickeln, Materialprobleme zu lösen, Kosten zu senken und Materialentscheidungen zu validieren.
Unternehmen, die Materialinformatik implementieren, sollten auch internes Fachwissen aufbauen oder mit einem Partner zusammenarbeiten, um neue Materialien zu charakterisieren und zu erfassen, Werkstoffintelligenz auszutauschen und bewährte Verfahren für die Materialwissenschaft und die Verwendung von Materialdaten in nachgelagerten Anwendungen zu entwickeln. Ein branchenweit anerkannter Standard für diese Art von Partnerschaft ist das Ansys Granta Collaboration Team.
Die Materialinformatik geht über Datenverwaltung und -analyse hinaus, indem sie Simulation integriert. Bei der Simulation werden Berechnungsmethoden zur Unterstützung aller drei Phasen des Benutzer-Workflows verwendet: Definition, Auswahl und Entwicklung von Materialien. Da Materialeigenschaften grundlegende Elemente jeder Simulation sind, können Ingenieur*innen Analysen durchführen, um zu bestimmen, welche Eigenschaften benötigt werden, neue Materialkombinationen oder Verbundwerkstoffkonfigurationen entwickeln, die Auswirkungen von Nachbearbeitungsschritten berechnen und die Effektivität eines Materials überprüfen – und das alles ohne kostspielige physische Tests.
Die Kombination aus der Software Ansys Mechanical für strukturelle Finite-Elemente-Analyse und der Eigenschaftendatenbank Ansys Granta Materials Data for Simulation, einer optionalen Materialdatenbibliothek, die zusammen mit wichtigen Solvern von Ansys verfügbar ist, ist ein überzeugendes Beispiel dafür, wie Materialinformatik direkt in den Simulationsprozess integriert werden kann und umgekehrt. Ingenieur*innen können Materialien auswählen und ihre Leistung unter verschiedenen Lastbedingungen bewerten. Ein Optimierungsmodul und eine Benutzeroberfläche zur Entwicklung von Experimenten, wie z. B. die in der Software Mechanical integrierten Tools zur Untersuchung von Konstruktionen, können Ingenieur*innen auch dabei helfen, die Empfindlichkeit der Konstruktion gegenüber Änderungen von Materialeigenschaften zu beurteilen und sogar die Materialanforderungen für eine Konstruktion zu optimieren.
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