KI-Agenten revolutionieren die Entdeckung von Wasserstoffspeicher‑Materialien

In einer wegweisenden Studie aus dem arXiv‑Repository (ArXiv:2508.13251v1) wird ein neues KI‑Verfahren namens DIVE vorgestellt, das die Entdeckung von Wasserstoffspeicher‑Materialien beschleunigt. DIVE nutzt ein Multi‑Agenten‑Workflow, um experimentelle Daten aus Diagrammen und Tabellen wissenschaftlicher Publikationen systematisch auszulesen und zu strukturieren.

Die Autoren zeigen, dass DIVE die Genauigkeit und Reichweite der Datenextraktion deutlich verbessert – um 10 bis 15 % gegenüber kommerziellen Modellen und um mehr als 30 % gegenüber Open‑Source‑Lösungen. Durch die Kombination von 30.000 Einträgen aus 4.000 Fachartikeln entsteht eine umfangreiche Datenbank, die als Grundlage für einen schnellen inversen Design‑Workflow dient.

Mit diesem Ansatz lassen sich bislang unbekannte Wasserstoffspeicher‑Kompositionen in nur zwei Minuten identifizieren. Das Verfahren ist nicht nur für Wasserstoffspeicher relevant, sondern lässt sich leicht auf andere Materialbereiche übertragen und bietet damit ein neues Paradigma für KI‑gestützte Materialforschung.