<!DOCTYPE html>
<html class="client-nojs vector-feature-language-in-header-enabled vector-feature-language-in-main-page-header-disabled vector-feature-page-tools-pinned-disabled vector-feature-toc-pinned-clientpref-0 vector-toc-not-available vector-feature-main-menu-pinned-disabled vector-feature-limited-width-clientpref-1 vector-feature-limited-width-content-enabled vector-feature-custom-font-size-clientpref-1 vector-feature-appearance-pinned-clientpref-0 skin-theme-clientpref-day vector-sticky-header-enabled" lang="de" dir="ltr"><head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Adaptives Materialdesign</title>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<link rel="icon" type="image/png" href="./_res_/favicon.png">
<link rel="canonical" href="https://de.wikipedia.org/wiki/Adaptives_Materialdesign"> <link href="./_mw_/ext.cite.styles.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link href="./_mw_/ext.wikimediamessages.styles.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link href="./_mw_/skins.vector.icons.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link href="./_mw_/skins.vector.search.codex.styles.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link href="./_mw_/skins.vector.styles.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<meta name="ResourceLoaderDynamicStyles" content="">
<link href="./_mw_/ext.gadget.citeRef.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link href="./_mw_/ext.gadget.defaultPlainlinks.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link href="./_mw_/ext.gadget.dewikiCommonHide.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link href="./_mw_/ext.gadget.dewikiCommonLayout.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link href="./_mw_/ext.gadget.dewikiCommonStyle.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link href="./_mw_/ext.gadget.dewikiDarkmode.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link href="./_mw_/ext.gadget.dewikiResponsive.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link href="./_mw_/ext.gadget.specialSearch.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="./_mw_/site.styles.css">
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="./_mw_/noscript.css">
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="./_res_/footer.css">
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="./_res_/vector-2022.css">
</head>
<body class="skin--responsive skin-vector skin-vector-search-vue mediawiki ltr sitedir-ltr mw-hide-empty-elt ns-0 ns-subject page-Adaptives_Materialdesign rootpage-Adaptives_Materialdesign skin-vector-2022 action-view">
<div class="mw-page-container">
<div class="mw-page-container-inner">
<div class="mw-content-container">
<main id="content" class="mw-body">
<header class="mw-body-header vector-page-titlebar">
<h1 id="firstHeading" class="firstHeading mw-first-heading"><span class="mw-page-title-main">Adaptives Materialdesign</span></h1>
</header>
<a id="top"></a>
<div id="bodyContent" class="vector-body ve-init-mw-desktopArticleTarget-targetContainer" aria-labelledby="firstHeading" data-mw-ve-target-container="">
<div id="contentSub">
<div id="mw-content-subtitle"></div>
</div>
<div id="mw-content-text" class="mw-body-content mw-content-ltr" lang="de" dir="ltr"><div class="mw-content-ltr mw-parser-output" lang="de" dir="ltr"><p><b>Adaptives Materialdesign</b> in der <a href="Materialwissenschaft" class="mw-redirect" title="Materialwissenschaft">Materialwissenschaft</a> beinhaltet die Selektion von zu testenden Materialien anhand intelligenter Kriterien.<sup id="cite_ref-:0_1-0" class="reference"><a href="#cite_note-:0-1"><span class="cite-bracket">[</span>1<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-2" class="reference"><a href="#cite_note-2"><span class="cite-bracket">[</span>2<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-3" class="reference"><a href="#cite_note-3"><span class="cite-bracket">[</span>3<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Damit steht adaptives Materialdesign im Gegensatz zur Methode des <a href="Hochdurchsatz-Screening" title="Hochdurchsatz-Screening">Hochdurchsatz-Screenings</a>, welche die automatisierte <a href="Durchmusterung" title="Durchmusterung">Durchmusterung</a> einer großen Zahl von Proben zur Identifizierung von Proben mit gewünschten Eigenschaften beinhaltet.
</p>
<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Funktionsweise">Funktionsweise</h2></div>
<p>Beim Adaptiven Materialdesign handelt es sich um eine von <a href="K%C3%BCnstliche_Intelligenz_in_der_Materialwissenschaft" title="Künstliche Intelligenz in der Materialwissenschaft">Künstlicher Intelligenz</a> (KI) gestützte Methode der Materialinformatik.<sup id="cite_ref-:0_1-1" class="reference"><a href="#cite_note-:0-1"><span class="cite-bracket">[</span>1<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Dabei wird versucht, ein Material mit bestimmten <a href="Materialeigenschaft" class="mw-redirect" title="Materialeigenschaft">Materialeigenschaften</a> zu entwickeln. Es wird ein KI-Modell trainiert, welches die Materialeigenschaften der Materialien, die untersucht werden sollen, vorhersagt. Auf dieser Basis werden diejenigen Material für experimentelle Validierungen identifiziert, die mutmaßlich die gewünschten Eigenschaften aufweisen. Um zu bestimmen, welche Materialien in dieser Hinsicht am erfolgversprechenden sind, werden in der Regel die <a href="Metrik_(Netzwerk)" title="Metrik (Netzwerk)">Metriken</a> der erwarteten Verbesserungen und der Unsicherheiten des KI-Modells verwendet. Nach dem Experiment werden die Ergebnisse wieder in das KI-Modell zurückgegeben, es neu trainiert und das nächste Material wird ausgewählt. Diese Feedback-<a href="Schleife_(Programmierung)" title="Schleife (Programmierung)">Schleife</a> wird so lange wiederholt, bis die angestrebte Materialeigenschaft erreicht ist.
</p><p>Dieses Verfahren wird besonders häufig mit KI-Ansätzen verwendet, die durch die einzelnen Experimente besonders stark beeinflusst werden, wie die <a href="Bayes%E2%80%99sche_Optimierung" title="Bayes’sche Optimierung">Bayes’sche Optimierung</a>.<sup id="cite_ref-4" class="reference"><a href="#cite_note-4"><span class="cite-bracket">[</span>4<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>
</p>
<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Einzelnachweise">Einzelnachweise</h2></div>
<ol class="references">
<li id="cite_note-:0-1"><span class="mw-cite-backlink">↑ <sup><a href="#cite_ref-:0_1-0">a</a></sup> <sup><a href="#cite_ref-:0_1-1">b</a></sup></span> <span class="reference-text">Dezhen Xue, Prasanna V. Balachandran, John Hogden, James Theiler, Deqing Xue: <cite style="font-style:italic">Accelerated search for materials with targeted properties by adaptive design</cite>. In: <cite style="font-style:italic"><a href="Nature_Communications" title="Nature Communications">Nature Communications</a></cite>. <span style="white-space:nowrap">Band<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>7</span>, <span style="white-space:nowrap">Nr.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>1</span>, September 2016, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>11241</span>, <a href="Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">doi</a>:<span class="uri-handle" style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://doi.org/10.1038/ncomms11241">10.1038/ncomms11241</a></span>, <a class="external mw-magiclink-pmid" rel="nofollow" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27079901?dopt=Abstract">PMID 27079901</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4835535/">PMC 4835535</a> (freier Volltext).<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Adaptives+Materialdesign&rft.atitle=Accelerated+search+for+materials+with+targeted+properties+by+adaptive+design&rft.au=Dezhen+Xue%2C+Prasanna+V.+Balachandran%2C+John+Hogden%2C+...&rft.date=2016-09&rft.doi=10.1038%2Fncomms11241&rft.genre=journal&rft.issue=1&rft.jtitle=Nature+Communications&rft.pages=11241&rft.pmc=4835535&rft.pmid=27079901&rft.volume=7" style="display:none"> </span></span>
</li>
<li id="cite_note-2"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-2">↑</a></span> <span class="reference-text">Turab Lookman, Prasanna V. Balachandran, Dezhen Xue, John Hogden, James Theiler: <cite style="font-style:italic">Statistical inference and adaptive design for materials discovery</cite>. In: <cite style="font-style:italic">Current Opinion in Solid State and Materials Science</cite>. <span style="white-space:nowrap">Band<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>21</span>, <span style="white-space:nowrap">Nr.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>3</span>, Juni 2017, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>121–128</span>, <a href="Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">doi</a>:<span class="uri-handle" style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://doi.org/10.1016/j.cossms.2016.10.002">10.1016/j.cossms.2016.10.002</a></span>.<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Adaptives+Materialdesign&rft.atitle=Statistical+inference+and+adaptive+design+for+materials+discovery&rft.au=Turab+Lookman%2C+Prasanna+V.+Balachandran%2C+Dezhen+Xue%2C+...&rft.date=2017-06&rft.doi=10.1016%2Fj.cossms.2016.10.002&rft.genre=journal&rft.issue=3&rft.jtitle=Current+Opinion+in+Solid+State+and+Materials+Science&rft.pages=121-128&rft.volume=21" style="display:none"> </span></span>
</li>
<li id="cite_note-3"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-3">↑</a></span> <span class="reference-text">Turab Lookman, Prasanna V. Balachandran, Dezhen Xue, Ruihao Yuan: <cite style="font-style:italic">Active learning in materials science with emphasis on adaptive sampling using uncertainties for targeted design</cite>. In: <cite style="font-style:italic">npj Computational Materials</cite>. <span style="white-space:nowrap">Band<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>5</span>, <span style="white-space:nowrap">Nr.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>1</span>, Dezember 2019, <a href="Internationale_Standardnummer_f%C3%BCr_fortlaufende_Sammelwerke" title="Internationale Standardnummer für fortlaufende Sammelwerke">ISSN</a> <span style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://zdb-katalog.de/list.xhtml?t=iss%3D%222057-3960%22&key=cql">2057-3960</a></span>, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>21</span>, <a href="Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">doi</a>:<span class="uri-handle" style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://doi.org/10.1038/s41524-019-0153-8">10.1038/s41524-019-0153-8</a></span>.<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Adaptives+Materialdesign&rft.atitle=Active+learning+in+materials+science+with+emphasis+on+adaptive+sampling+using+uncertainties+for+targeted+design&rft.au=Turab+Lookman%2C+Prasanna+V.+Balachandran%2C+Dezhen+Xue%2C+...&rft.date=2019-12&rft.doi=10.1038%2Fs41524-019-0153-8&rft.genre=journal&rft.issn=2057-3960&rft.issue=1&rft.jtitle=npj+Computational+Materials&rft.pages=21&rft.volume=5" style="display:none"> </span></span>
</li>
<li id="cite_note-4"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-4">↑</a></span> <span class="reference-text">Yuki K. Wakabayashi, Takuma Otsuka, Yoshiharu Krockenberger, Hiroshi Sawada, Yoshitaka Taniyasu: <cite style="font-style:italic">Machine-learning-assisted thin-film growth: Bayesian optimization in molecular beam epitaxy of SrRuO<sub>3</sub> thin films</cite>. In: <cite style="font-style:italic">APL Materials</cite>. <span style="white-space:nowrap">Band<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>7</span>, <span style="white-space:nowrap">Nr.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>10</span>, Oktober 2019, <span style="white-space:nowrap">S.<span style="display:inline-block;width:.2em"> </span>101114</span>, <a href="Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">doi</a>:<span class="uri-handle" style="white-space:nowrap"><a rel="nofollow" class="external text" href="https://doi.org/10.1063/1.5123019">10.1063/1.5123019</a></span>.<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rfr_id=info:sid/de.wikipedia.org:Adaptives+Materialdesign&rft.atitle=Machine-learning-assisted+thin-film+growth%3A+Bayesian+optimization+in+molecular+beam+epitaxy+of+SrRuO3+thin+films&rft.au=Yuki+K.+Wakabayashi%2C+Takuma+Otsuka%2C+Yoshiharu+Krockenberger%2C+...&rft.date=2019-10&rft.doi=10.1063%2F1.5123019&rft.genre=journal&rft.issue=10&rft.jtitle=APL+Materials&rft.pages=101114&rft.volume=7" style="display:none"> </span></span>
</li>
</ol></div><!--htdig_noindex--><div><div class="zim-footer">
Dieser Artikel wurde von <a class="external text" title="Zuletzt bearbeitet am 2023-06-20" href="https://de.wikipedia.org/wiki/?title=Adaptives_Materialdesign&oldid=234781661">Wikipedia</a> herausgegeben. Der Text ist unter <a class="external text" href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de">Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0</a> verfügbar, sofern nicht anders angegeben. Für die Mediendateien können zusätzliche Bedingungen gelten.
</div>
</div><!--/htdig_noindex--></div>
</div>
</main>
</div>
</div>
</div>
<script src="./_webp_/webpHandler.js"></script>
</body></html>