KI in der Chemie

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Schon wieder ein Post über KI? Was gab es bisher denn schon im Blog? Hier könnt Ihr alles zum Schlagwort KI lesen. Vermutlich nicht ganz vollständig…

Aber ja, schon wieder ein Post, weil das Thema gerade ein Hype ist, aber auch, weil es realen Nutzen gibt, z.B. um die Produktivität in der chemischen Industrie zu erhöhen.

Es gibt generelle Anwendungsszenarien, die mit dem Umgehen von Schriftstücken, Bildern, Präsentationen (Zusammenfassen, Erstellen, Ändern) zu tun hat, die in jeder Industrie helfen.

Ich habe mich gefragt, was ein spezifischer Nutzen für die Chemieindustrie sein könnte.

Meine Hypothese dazu ist, dass die Chemieindustrie sich von anderen Industrien hauptsächlich in drei Dingen unterscheidet: Forschung, Produktentwicklung und Operations, also hauptsächlich Produktion und Supply Chain. Dann hab ich mal gesucht.

Forschung und Produktentwicklung

Für die Forschung gibt es vermutlich tausende (untertrieben) Paper, die sich mit der Optimierung irgendwelcher speziellen Reaktionen mit Hilfe von KI beschäftigen. Weil es sich gut publizieren lässt.

Es ist schwer, zu beurteilen, welche Technologien schon in Unternehmen etabliert sind, das will keiner so konkret verraten. Im Internet habe ich folgende Punkte gefunden:

  • Identifikation von potentiellen Medikamenten – z.B. durch Deep learning von Struktur-Aktivitäts-Beziehungen oder KI-gesteuerte High-throughput Reaktionen
  • Big Data ist immer ein guter Aufhänger, aber die Daten müssen erstmal vorliegen und für die KI verfügbar (digital) und verständlich sein.
  • Automatisierte Laborplattformen mit der Integration aller möglichen Instrumenten
  • Virtuelle Labors, eventuell als digitale Zwillinge
  • Ein heißes Thema ist predictive toxicology, das heißt, dass man nicht mehr den Stoff synthetisieren und im schlimmsten Fall in Tierversuchen testen muss, sondern die Eigenschaften zuverlässig berechnen kann. Das ganze muss dann auch anerkannt werden.
  • Design von neuen Materialien.
  • KI in der Quantenchemie, vereinfachen der Berechnungen durch KI-Modelle.
  • Für die Entwicklung konkreter Produkte soll die KI Kundenwünsche extrahieren, ein minimal viable product identifizieren und die günstigsten Rohstoffe raussuchen.

Ich habe da keine konkreten Zitate angefügt, weil es einige Publikationen gibt, die sich nur gering unterscheiden. Unten führe ich alle Quellen auf. Konkrete Technologien werden selten genannt.

Ich würde mich freuen, wenn Ihr Ergänzungen habt oder eine andere Meinung als ich.

Operations

Im Bereich Operations (also Produktion, Logistik und Einkauf) sind die Klassiker predictive maintenance und Routing von Fahrzeugen. Aber es gab weitere Punkte, die mir aufgefallen sind:

  • Blockchain in der Supply Chain – Wie kommt da die KI ins Spiel?
  • Digital Twins für bessere Wartung und Planung von Produktion und Layout.
  • Smart Control für optimierte Operations. Vermutlich Rückkopplungen über Sensorik.
  • Data-Driven chemical reaction optimization. Das klingt sehr gut, aber wenig konkret.
  • Qualität assurance / Computer Vision – Hier denke ich, kann die KI tatsächlich helfen bei der Bildauswertung.
  • Forecasts. Kundenbedarfe und Rohstoffbedarfe besser verstehen und prognostizieren. Interessant, aber gefährlich in der Krise. In ungewöhnlichen Situationen klappt das mit der KI vielleicht nicht so gut?
  • Optimierung von Produktionsreihenfolgen. Ein kniffliges Problem, das sollte eine KI gut können.

Fazit

Ich bin gespannt, wie es weitergeht. Für Firmen, die mit Microsoft 365 arbeiten, sind schon einige Features verfügbar, um KI im Unternehmenskontext nutzen und anpassen zu können. Spezielle KIs für die Chemieindustrie habe ich noch nicht gesehen.

Quellen

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