Die digitale Materialchemie ist ein multidisziplinäres Fachgebiet, das traditionelle Methoden der Materialwissenschaft mit modernen digitalen Werkzeugen kombiniert, um eine effizientere, nachhaltigere und gezieltere Materialentwicklung zu ermöglichen. Während traditionelle Techniken oft auf ressourcenintensiven Synthese- und Testzyklen beruhen, ermöglichen digitale Ansätze eine weniger ressourcenintensive Vorhersage und Optimierung von Materialeigenschaften. Im Mittelpunkt dieses Ansatzes stehen quantenchemische Berechnungen, die die elektronischen Strukturen und Eigenschaften von Materialien auf atomarer Ebene analysieren, sowie Molekulardynamik-Simulationen, die das Verhalten von Atomen und Molekülen im Laufe der Zeit modellieren. In Kombination mit experimentellen Materialdaten fließen die Daten aus diesen Simulationen in Algorithmen des maschinellen Lernens ein, die Muster identifizieren und schnellere Vorhersagen zum Materialverhalten und zu Synthesewegen ermöglichen. Hochdurchsatz-Screening beschleunigt den Materialdesignprozess, indem es gleichzeitig Tausende von Materialkombinationen testet und vielversprechende Kandidaten schnell identifiziert. Ein wichtiger Vorteil digitaler Methoden ist ihre Fähigkeit, Nachhaltigkeits- und Sicherheitsaspekte von Anfang an zu berücksichtigen – beispielsweise durch die Betonung umweltfreundlicher Materialien oder die Einbeziehung von Lebenszyklusanalysen in den Designprozess. Diese Methoden werden zunehmend durch offene, reproduzierbare Softwaretools unterstützt, die dazu beitragen, Innovationen in der gesamten Materialwissenschaftsgemeinschaft zu beschleunigen.
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