Eine Studie unter der Leitung von Dr. Kevin Jablonka, assoziiertes Mitglied von HIPOLE Jena und Nachwuchsgruppenleiter an der Friedrich-Schiller-Universität Jena, enthüllt ein fundamentales Problem von KI-Modellen in der Materialforschung: Sprachmodelle erkennen zwar, aus welchem Atom ein Material besteht, aber nicht, wie diese Atome angeordnet sind. Da Eigenschaften wie Härte oder Leitfähigkeit oft von der Geometrie abhängen (z. B. Diamant vs. Graphit), sind die Vorhersagen solcher Modelle für viele Anwendungen unzuverlässig. Daher muss für strukturabhängige Eigenschaften auf spezialisierte KI-Modelle zurückgegriffen werden.
Die Studie wurde in Nature Computational Science veröffentlicht und entstand aus einer Zusammenarbeit zwischen Friedrich-Schiller-Universität Jena, HIPOLE Jena und den Intel Labs in den USA.
Der vollständige Artikel kann hier aufgerufen werden: https://www.nature.com/articles/s43588-026-01045-2
Das HZB hat zudem einen Beitrag zu den Ergebnissen und ihren Auswirkungen veröffentlicht: Blinder Fleck für die Anordnung der Atome – Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB)