{"id":166375,"date":"2025-08-13T07:35:00","date_gmt":"2025-08-13T05:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/?p=166375"},"modified":"2025-08-12T08:28:48","modified_gmt":"2025-08-12T06:28:48","slug":"ki-hilft-chemikern-bei-der-entwicklung-starkerer-kunststoffe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/ki-hilft-chemikern-bei-der-entwicklung-starkerer-kunststoffe\/","title":{"rendered":"KI hilft Chemikern bei der Entwicklung st\u00e4rkerer Kunststoffe"},"content":{"rendered":"\n\n\n

Laut Forschern des MIT und der Duke University k\u00f6nnte eine neue Strategie zur Verst\u00e4rkung von Polymermaterialien zu haltbareren Kunststoffen f\u00fchren und die Menge an Kunststoffabf\u00e4llen verringern. Mithilfe von maschinellem Lernen haben die Forscher Vernetzungsmolek\u00fcle identifiziert, die Polymermaterialien hinzugef\u00fcgt werden k\u00f6nnen, so dass sie mehr Kraft aushalten, bevor sie rei\u00dfen. Diese\u00a0Vernetzer<\/a>\u00a0geh\u00f6ren zu einer Klasse von Molek\u00fclen, die als\u00a0Mechanophore<\/a>bekannt sind und die ihre Form oder andere Eigenschaften als Reaktion auf mechanische Kr\u00e4fte ver\u00e4ndern.<\/strong><\/p>\n\n\n

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Eine neue Strategie zur Verst\u00e4rkung von Polymerwerkstoffen k\u00f6nnte zu haltbareren Kunststoffen f\u00fchren und Plastikm\u00fcll reduzieren, berichten Forscher des MIT und der Duke University. \u00a9 David W. Kastner<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

“Diese Molek\u00fcle k\u00f6nnen n\u00fctzlich sein, um Polymere herzustellen, die bei Krafteinwirkung st\u00e4rker werden. Wenn man sie belastet, werden sie nicht rei\u00dfen oder brechen, sondern sind widerstandsf\u00e4higer”, sagt Heather Kulik, Lammot du Pont Professorin f\u00fcr Chemieingenieurwesen am MIT, die auch Professorin f\u00fcr Chemie und Erstautorin der Studie ist.<\/p>\n\n\n\n

Bei den Vernetzern, die die Forscher in dieser Studie identifizierten, handelt es sich um eisenhaltige Verbindungen, die als Ferrocene bekannt sind und deren Potenzial als Mechanophore bisher noch nicht umfassend erforscht wurde. Die experimentelle Bewertung eines einzelnen Mechanophors kann Wochen dauern, aber die Forscher haben gezeigt, dass sie diesen Prozess mit Hilfe eines maschinellen Lernmodells drastisch beschleunigen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Der MIT-Postdoktorand Ilia Kevlishvili ist der Hauptautor des Open-Access-Artikels, der in ACS Central Science<\/em> erschienen ist. Weitere Autoren sind Jafer Vakil, ein Doktorand in Duke, David Kastner und Xiao Huang, beide Doktoranden am MIT, und Stephen Craig, Professor f\u00fcr Chemie in Duke.<\/p>\n\n\n\n

Das schw\u00e4chste Glied<\/h2>\n\n\n\n

Mechanophore sind Molek\u00fcle, die auf Kraft in einzigartiger Weise reagieren, indem sie in der Regel ihre Farbe, Struktur oder andere Eigenschaften ver\u00e4ndern. In der neuen Studie wollte das MIT- und Duke-Team untersuchen, ob sie dazu beitragen k\u00f6nnen, Polymere widerstandsf\u00e4higer gegen Sch\u00e4den zu machen.<\/p>\n\n\n\n

Die neue Arbeit baut auf einer Studie aus dem Jahr 2023 von Craig und Jeremiah Johnson, dem A. Thomas Guertin Professor f\u00fcr Chemie am MIT, und ihren Kollegen auf. In dieser Arbeit fanden die Forscher heraus, dass der Einbau von schwachen Vernetzern in ein Polymernetzwerk das gesamte Material \u00fcberraschenderweise st\u00e4rker machen kann. Wenn Materialien mit diesen schwachen Vernetzern bis zur Bruchgrenze gedehnt werden, versuchen Risse, die sich durch das Material ausbreiten, die st\u00e4rkeren Bindungen zu vermeiden und stattdessen durch die schw\u00e4cheren Bindungen zu gehen. Das bedeutet, dass der Riss mehr Bindungen brechen muss, als dies der Fall w\u00e4re, wenn alle Bindungen die gleiche St\u00e4rke h\u00e4tten.<\/p>\n\n\n\n

Um neue Wege zur Ausnutzung dieses Ph\u00e4nomens zu finden, taten sich Craig und Kulik zusammen und versuchten, Mechanophore zu identifizieren, die als schwache Vernetzer verwendet werden k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n

“Wir hatten diese neuen mechanistischen Erkenntnisse und M\u00f6glichkeiten, aber sie waren mit einer gro\u00dfen Herausforderung verbunden: Wie k\u00f6nnen wir von allen m\u00f6glichen Materiezusammensetzungen diejenige mit dem gr\u00f6\u00dften Potenzial herausfinden?” sagt Craig. “Es ist Heather und Ilia zu verdanken, dass sie diese Herausforderung erkannt und einen Ansatz entwickelt haben, um sie zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n\n\n\n

Die Entdeckung und Charakterisierung von Mechanophoren ist eine schwierige Aufgabe, die entweder zeitaufw\u00e4ndige Experimente oder rechenintensive Simulationen der molekularen Wechselwirkungen erfordert. Bei den meisten bekannten Mechanophoren handelt es sich um organische Verbindungen, wie z. B. Cyclobutan, das in der Studie von 2023 als Vernetzer verwendet wurde.<\/p>\n\n\n\n

In der neuen Studie wollten sich die Forscher auf Molek\u00fcle konzentrieren, die als Ferrocene bekannt sind und von denen man annimmt, dass sie ein Potenzial als Mechanophore haben. Ferrocene sind metallorganische Verbindungen, bei denen ein Eisenatom zwischen zwei kohlenstoffhaltigen Ringen eingebettet ist. An diese Ringe k\u00f6nnen verschiedene chemische Gruppen angef\u00fcgt werden, die ihre chemischen und mechanischen Eigenschaften ver\u00e4ndern.<\/p>\n\n\n\n

Viele Ferrocene werden als Arzneimittel oder Katalysatoren verwendet, und von einigen ist bekannt, dass sie sich gut als Mechanophore eignen, aber die meisten wurden noch nicht f\u00fcr diesen Zweck untersucht. Experimentelle Tests eines einzelnen potenziellen Mechanophors k\u00f6nnen mehrere Wochen dauern, und Computersimulationen sind zwar schneller, dauern aber immer noch ein paar Tage. Tausende von Kandidaten mit diesen Strategien zu bewerten, ist eine entmutigende Aufgabe.<\/p>\n\n\n\n

Das MIT- und Duke-Team erkannte, dass ein maschinelles Lernverfahren die Charakterisierung dieser Molek\u00fcle erheblich beschleunigen k\u00f6nnte, und beschloss, ein neuronales Netzwerk zu verwenden, um Ferrocene zu identifizieren, die vielversprechende Mechanophore sein k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n

Sie begannen mit Informationen aus der Cambridge Structural Database, die die Strukturen von 5.000 verschiedenen Ferrocenen enth\u00e4lt, die bereits synthetisiert wurden.<\/p>\n\n\n\n

“Wir wussten, dass wir uns \u00fcber die Frage der Synthetisierbarkeit keine Gedanken machen mussten, zumindest nicht aus der Perspektive des Mechanophors selbst. So konnten wir einen wirklich gro\u00dfen Raum mit einer gro\u00dfen chemischen Vielfalt erforschen, der auch synthetisch realisierbar ist”, sagt Kevlishvili.<\/p>\n\n\n\n

Zun\u00e4chst f\u00fchrten die Forscher Computersimulationen f\u00fcr etwa 400 dieser Verbindungen durch, mit denen sie berechnen konnten, wie viel Kraft erforderlich ist, um die Atome innerhalb jedes Molek\u00fcls auseinander zu ziehen. F\u00fcr diese Anwendung suchten sie nach Molek\u00fclen, die schnell auseinanderbrechen w\u00fcrden, da diese schwachen Verbindungen Polymermaterialien rei\u00dffester machen k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n

Dann nutzten sie diese Daten zusammen mit Informationen \u00fcber die Struktur der einzelnen Verbindungen, um ein maschinelles Lernmodell zu trainieren. Dieses Modell war in der Lage, die Kraft vorherzusagen, die zur Aktivierung des Mechanophors erforderlich ist, was wiederum die Rei\u00dffestigkeit beeinflusst, und zwar f\u00fcr die verbleibenden 4 500 Verbindungen in der Datenbank sowie f\u00fcr weitere 7 000 Verbindungen, die denen in der Datenbank \u00e4hneln, bei denen aber einige Atome umgeordnet sind.<\/p>\n\n\n\n

Die Forscher entdeckten zwei Hauptmerkmale, die wahrscheinlich die Rei\u00dffestigkeit erh\u00f6hen. Eines davon waren Wechselwirkungen zwischen den chemischen Gruppen, die an die Ferrocenringe gebunden sind. Au\u00dferdem f\u00fchrte das Vorhandensein gro\u00dfer, sperriger Molek\u00fcle, die an beide Ringe des Ferrocen gebunden sind, dazu, dass das Molek\u00fcl bei Einwirkung von Kr\u00e4ften eher auseinanderbricht.<\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend die erste dieser Eigenschaften nicht \u00fcberraschend war, h\u00e4tte ein Chemiker die zweite nicht vorhergesagt, und sie h\u00e4tte ohne k\u00fcnstliche Intelligenz nicht entdeckt werden k\u00f6nnen, sagen die Forscher. “Das war etwas wirklich \u00dcberraschendes”, sagt Kulik.<\/p>\n\n\n\n

Widerstandsf\u00e4higere Kunststoffe<\/h2>\n\n\n\n

Nachdem die Forscher etwa 100 vielversprechende Kandidaten identifiziert hatten, synthetisierte Craigs Labor in Duke ein Polymermaterial, das einen von ihnen enth\u00e4lt, das so genannte m-TMS-Fc. In diesem Material wirkt m-TMS-Fc als Vernetzer und verbindet die Polymerstr\u00e4nge, aus denen Polyacrylat, eine Art Kunststoff, besteht.<\/p>\n\n\n\n

Indem sie Kraft auf jedes Polymer aus\u00fcbten, bis es riss, stellten die Forscher fest, dass der schwache m-TMS-Fc-Linker ein starkes, rei\u00dffestes Polymer ergab. Dieses Polymer erwies sich als etwa viermal h\u00e4rter als Polymere, die mit normalem Ferrocen als Vernetzer hergestellt wurden.<\/p>\n\n\n\n

“Das hat wirklich gro\u00dfe Auswirkungen, denn wenn wir an all die Kunststoffe denken, die wir verwenden, und an den anfallenden Plastikm\u00fcll, dann bedeutet das, wenn man die Materialien z\u00e4her macht, dass ihre Lebensdauer l\u00e4nger ist. Sie sind dann l\u00e4nger verwendbar, was langfristig die Kunststoffproduktion verringern k\u00f6nnte”, sagt Kevlishvili.<\/p>\n\n\n\n

Die Forscher hoffen nun, ihren Ansatz des maschinellen Lernens nutzen zu k\u00f6nnen, um Mechanophore mit anderen w\u00fcnschenswerten Eigenschaften zu identifizieren, z. B. mit der F\u00e4higkeit, die Farbe zu \u00e4ndern oder als Reaktion auf eine Kraft katalytisch aktiv zu werden. Solche Materialien k\u00f6nnten als Stresssensoren oder schaltbare Katalysatoren eingesetzt werden und auch f\u00fcr biomedizinische Anwendungen wie die Verabreichung von Medikamenten n\u00fctzlich sein.<\/p>\n\n\n\n

Bei diesen Studien wollen sich die Forscher auf Ferrocene und andere metallhaltige Mechanophore konzentrieren, die bereits synthetisiert wurden, deren Eigenschaften aber noch nicht vollst\u00e4ndig bekannt sind.<\/p>\n\n\n\n

“\u00dcbergangsmetall-Mechanophore sind relativ wenig erforscht und ihre Herstellung ist wahrscheinlich etwas schwieriger”, sagt Kulik. “Dieser rechnerische Arbeitsablauf kann breit eingesetzt werden, um den Raum der Mechanophore zu erweitern, den man untersucht hat.”<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Laut Forschern des MIT und der Duke University k\u00f6nnte eine neue Strategie zur Verst\u00e4rkung von Polymermaterialien zu haltbareren Kunststoffen f\u00fchren und die Menge an Kunststoffabf\u00e4llen verringern. Mithilfe von maschinellem Lernen haben die Forscher Vernetzungsmolek\u00fcle identifiziert, die Polymermaterialien hinzugef\u00fcgt werden k\u00f6nnen, so dass sie mehr Kraft aushalten, bevor sie rei\u00dfen. Diese\u00a0Vernetzer\u00a0geh\u00f6ren zu einer Klasse von Molek\u00fclen, […]<\/p>\n","protected":false},"author":114,"featured_media":166377,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none","nova_meta_subtitle":"Forscher haben Polymere entwickelt, die rei\u00dffester sind, indem sie auf Stress reagierende Molek\u00fcle eingebaut haben","footnotes":""},"categories":[5572],"tags":[10608,12257,20215,11841,24551],"supplier":[20035,4881,1936],"class_list":["post-166375","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-bio-based","tag-biooekonomie","tag-biopolymere","tag-grunechemie","tag-kreislaufwirtschaft","tag-kunstlicheintelligenz","supplier-acs-central-science","supplier-duke-university","supplier-massachusetts-institute-of-technology"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166375","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/users\/114"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=166375"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166375\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/media\/166377"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=166375"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=166375"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=166375"},{"taxonomy":"supplier","embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/supplier?post=166375"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}