Tensor AI hat den Zuschlag in der Ausschreibung QUADRANT für die Forschung und Entwicklung in unserem Materialforschungsprojekt QCMineral erhalten.
Zusammen mit dem Forschungsteam des DLR, und mit Fraunhofer IAO und Fraunhofer IPA im Unterauftrag, entwickelt das Quanten-Startup für uns hybride quanten-klassische Simulationsmethoden zur präzisen Ab-Initio-Simulation von Perovskite-Redoxmaterialien. Vielversprechende industrielle Anwendungen sind die Energiespeicherung und die Synthese von solaren Brennstoffen.
Zeitraubende Entwicklungsarbeit
Die klassische Materialentwicklung ist eine mühevolle und zeitraubende Aufgabe, bei der Hunderte Materialproben hergestellt, untersucht und meist wieder verworfen werden. Die Computer-gestützte Materialentwicklung verspricht eine starke Beschleunigung dieses Prozesses, da die Eigenschaften neuer Materialien vorab präzise berechnet werden können, bevor sie aufwändig im Labor hergestellt und analysiert werden müssen. Allerdings ergibt die Dichtefunktionaltheore (DFT) bei korrelierten Materialien wie Redox-Oxiden nicht die erforderliche chemische Genauigkeit. Hier versprechen Quantencomputer mit ihren neuartigen Algorithmen einen Durchbruch.
Im Projekt QCMineral untersuchen das DLR-Institut für Future Fuels und das DLR-Institut für Frontier Materials auf der Erde und im Weltraum dieses Potenzial anhand der Entwicklung von speziellen Redoxmaterialien für die Energiespeicherung und der thermochemischen Herstellung flüssiger Brennstoffe und Wasserstoff aus Wasser, Kohlendioxid und Sonnenenergie. Neue Materialien, die mithilfe von Quantencomputern designt wurden, könnten zum Beispiel die Wirkungsgrade bei der Brennstoffherstellung oder die Energiedichten neuer Energiespeicher drastisch erhöhen: eine Voraussetzung für die industrielle und gesellschaftliche Nutzung dieser zukunftsweisenden Energietechnologien.
Neben Redoxmaterialien arbeitet QCMineral aber auch an innovativen Glas-Anwendungen und suchte dazu Unternehmen für die Entwicklung, Durchführung und Bewertung von atomistischen Materialsimulationen glasartiger und glaskeramischer SiO2-basierter Funktionswerkstoffe mithilfe von Quantencomputern. Die öffentliche Ausschreibung dazu ist abgeschlossen.
Intensiver Technologietransfer
Das DLR-Institut für Future Fuels arbeitet seit Jahrzehnten an der Herstellung von Brennstoffen aus Sonnenlicht, Luft und Wasser. In einigen Projekten können sich Fortschritte in QCMineral direkt niederschlagen.
Die Anwendung von fortgeschrittenen Simulationsverfahren, darunter Tensornetzwerken, und der Einsatz von Quantencomputern können einen entscheidenden Vorteil in der Erforschung neuer Materialien bringen. Tensornetzwerke ermöglichen eine strukturierte, kontrollierbare und transparente Datenverarbeitung und leisten damit einen wichtigen Beitrag zu nachvollziehbaren Simulationen und erklärbarer KI in einem hochkomplexen physikalisch-chemischen Anwendungsfeld.
Durch ihre Flexibilität lassen sich Tensornetzwerke sowohl auf klassischen Hochleistungsrechnern als auch auf zukünftiger Quantenhardware einsetzen. Sie bilden damit ein zentrales Brückenglied für hybrides Computing, bei dem Berechnungen gezielt zwischen klassischer und quantenbasierter Hardware skaliert werden können, um Genauigkeit, Effizienz und Ressourcen optimal auszubalancieren.
Tensor AI Solutions
Tensor AI Solutions ist ein KI-High-Tech-Unternehmen mit Fokus auf erklärbare Künstliche Intelligenz. Die Firma entwickelt hardwareübergreifende Lösungen für sicherheitskritische Anwendungen, unter anderem in den Branchen Defense, Robotik und Manufacturing. Die eigens entwickelte KI-Technologie basierend auf Tensornetzwerken ermöglicht transparente, kontrollierbare und energieeffiziente KI-Systeme ganz ohne Black-Box.
