In den letzten Jahren hat sich die Innovation in der Entwicklung neuer Materialien beschleunigt. Und ein neues französisches Startup namens Mehr plant, in diesem Innovationszyklus eine Rolle zu spielen. Das Deep-Tech-Startup hat bereits 3,7 Millionen Euro (zum aktuellen Wechselkurs rund 4 Millionen US-Dollar) eingesammelt.
Wenn Sie sich für die Entwicklung neuer Materialien interessieren, ist Ihnen möglicherweise aufgefallen, dass mehrere Teams der Forschungsgemeinschaft wichtige Durchbrüche im Bereich der Materialvorhersage mitgeteilt haben.
„Historisch gesehen hat sich die Forschung und Entwicklung zur Suche nach neuen Materialien in den letzten 50 Jahren nur sehr langsam entwickelt“, sagte Thibaud Martin, Mitbegründer und CEO von Altrove, gegenüber Tech. Es gab mehrere Engpässe. Und ein wichtiger war der Ausgangspunkt – wie kann man vorhersagen, ob Materialien, die aus einer Handvoll Elemente bestehen, theoretisch existieren können?
Wenn Sie zwei verschiedene chemische Elemente zusammenfügen, gibt es Zehntausende von Möglichkeiten. Wenn Sie mit drei verschiedenen Elementen arbeiten möchten, gibt es Zehntausende von Kombinationen. Bei vier Elementen ergeben sich Millionen von Möglichkeiten.
Teams, die für DeepMind, Microsoft, Meta oder Orbital Materials arbeiten, haben künstliche Intelligenzmodelle entwickelt, um Rechenbeschränkungen zu überwinden und neue Materialien vorherzusagen, die möglicherweise in einem stabilen Zustand existieren könnten. „In den letzten neun Monaten wurden mehr stabile Materialien vorhergesagt als in den 49 Jahren davor“, sagte Martin.
Doch die Lösung dieses Engpasses ist nur ein Teil der Gleichung. Wenn es darum geht, neue Materialien herzustellen, genügt es nicht, zu wissen, dass es sie geben kann. Man muss ein Rezept dafür finden.
„Bei einem Rezept geht es nicht nur darum, was man zusammenfügt. Es geht auch um die Proportionen, bei welcher Temperatur, in welcher Reihenfolge, wie lange. Es gibt also viele Faktoren, viele Variablen, die bei der Herstellung neuer Materialien eine Rolle spielen“, sagte Martin.
Altrove konzentriert sich auf anorganische Materialien und beginnt dabei insbesondere mit Seltenerdelementen. Hier bieten sich Marktchancen für Seltenerdelemente, da sie schwer zu beschaffen sind, die Preise stark variieren und sie oft aus China kommen. Viele Unternehmen versuchen, sich in ihrer Lieferkette weniger auf China zu verlassen, um regulatorische Unsicherheiten zu vermeiden.
Erstellen einer automatisierten Iterationsschleife
Das Unternehmen erfindet keine neuen Materialien von Grund auf, sondern wählt aus allen vorhergesagten neuen Materialien interessante Kandidaten aus. Altrove verwendet dann seine eigenen KI-Modelle, um mögliche Rezepte für diese Materialien zu entwickeln.
Derzeit testet das Unternehmen diese Rezepte nacheinander und stellt von jedem Material eine winzige Probe her. Anschließend hat Altrove eine proprietäre Charakterisierungstechnologie entwickelt, die mithilfe eines Röntgendiffraktometers ermittelt, ob das Endmaterial die erwartete Leistung erbringt.
„Es klingt trivial, aber es ist tatsächlich sehr kompliziert, zu überprüfen, was man gemacht hat, und zu verstehen, warum. In den meisten Fällen ist das, was man gemacht hat, nicht genau das, wonach man ursprünglich gesucht hat“, sagte Martin.
Hier kann Altrove glänzen, denn der Mitbegründer und CTO des Unternehmens, Joonathan Laulainen, hat einen Doktortitel in Materialwissenschaften und ist ein Experte für Charakterisierung. Das Startup besitzt geistiges Eigentum im Zusammenhang mit der Charakterisierung.
Bei der Herstellung neuer Materialien ist es entscheidend, aus dem Charakterisierungsschritt zu lernen, um das Rezept zu verbessern. Deshalb möchte Altrove sein Labor automatisieren, damit es mehrere Rezepte gleichzeitig testen und den Feedback-Kreislauf beschleunigen kann.
„Wir wollen die erste Hochdurchsatzmethode entwickeln. Mit anderen Worten: Mit reiner Vorhersage sind Sie nur zu 30 % auf dem Weg zu einem Material, das wirklich industriell genutzt werden kann. Die anderen 70 % sind Iterationen im realen Leben. Deshalb ist ein automatisiertes Labor so wichtig, weil Sie damit den Durchsatz erhöhen und mehr Experimente parallelisieren können“, sagte Martin.
Altrove definiert sich selbst als hardwaregestütztes KI-Unternehmen. Es geht darum, Lizenzen für seine neu produzierten Materialien zu verkaufen oder diese Materialien selbst mit Drittpartnern herzustellen. Das Unternehmen sammelte 3,7 Millionen Euro in einer Runde unter der Leitung von Contrarian Ventures Auch Emblem war beteiligt. Mehrere Business Angels investierten ebenfalls in das Startup, darunter Thomas Clozel (CEO von Owkin), Julien Chaumond (CTO von Hugging Face) und Nikolaj Deichmann (Gründer von 3Shape).
Das Startup lässt sich von Biotech-Unternehmen inspirieren, die sich der KI zugewandt haben, um neue Medikamente und Behandlungen zu finden – diesmal jedoch für neue Materialien. Altrove plant, sein automatisiertes Labor bis Ende des Jahres aufzubauen und seine erste Anlage innerhalb von 18 Monaten zu verkaufen.