AIonopedia: KI-Agent revolutioniert die Entdeckung von Ionenflüssigkeiten

Die Suche nach neuen Ionenflüssigkeiten (ILs) stößt seit langem an Grenzen, weil die Vorhersage ihrer Eigenschaften durch begrenzte Datenmengen, ungenaue Modelle und fragmentierte Arbeitsabläufe erschwert wird. Mit dem neuen System AIonopedia wird diese Herausforderung angegangen: Ein KI-Agent, der auf einem großen Sprachmodell (LLM) basiert und speziell für die multimodale Analyse von ILs entwickelt wurde.

AIonopedia nutzt ein multimodales Domänenmodell, das sowohl Text- als auch Bilddaten integriert, um präzise Vorhersagen der physikalisch‑chemischen Eigenschaften von Ionenflüssigkeiten zu ermöglichen. Durch eine hierarchische Sucharchitektur kann der Agent gezielt Moleküle filtern und optimieren, wodurch die Effizienz der molekularen Screening‑ und Designprozesse deutlich gesteigert wird.

Die Leistungsfähigkeit des Modells wurde an einem neu kuratierten, umfassenden IL-Datensatz getestet und zeigte deutlich bessere Ergebnisse als bisherige Ansätze. Zusätzlich bewiesen Simulationen und Literaturanalysen, dass AIonopedia in der Lage ist, bestehende Ionenflüssigkeiten gezielt zu modifizieren und neue Kandidaten zu generieren.

Der wahre Durchbruch zeigte sich in praktischen Versuchen: In realen Laborbedingungen konnte der Agent erfolgreich neue Ionenflüssigkeiten herstellen und dabei außergewöhnliche Generalisierungsfähigkeiten bei Aufgaben außerhalb des Trainingsdatensatzes demonstrieren. Damit beweist AIonopedia, dass KI-gesteuerte Agenten die Entdeckung von Ionenflüssigkeiten in der Praxis beschleunigen und die Forschung in diesem Bereich revolutionieren können.