2,5 Millionen Euro für KI-Materialforschung gehen nach Erlangen: FAU-Spezialistin jubelt

Erlangen - Inspiriert von der Mechanik biologischen Gewebes sollen neuartige weiche Materialien mithilfe Künstlicher Intelligenz entwickelt werden. Das ist das Ziel des Projektes "Discover", für das es nun 2,5 Millionen Euro Förderung gab.

Ellen Kuhl, eine der weltweit führenden Spezialistinnen für Bioengineering an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) erhält für Ihr Vorhaben vom Europäischen Forschungsrat (ERC) einen Advanced Grant, der mit 2,5 Millionen Euro dotiert ist und einen Förderzeitraum von fünf Jahren umfasst, so eine Pressemitteilung der FAU.

"Die besten Ideen kommen mir beim Laufen oder Schwimmen", sagt Ellen Kuhl. Die Stanford-Professorin für Maschinenbau und Bioengineering ist nicht nur leidenschaftliche Wissenschaftlerin, sondern auch passionierte Triathletin, die dreimal am legendären Ironman auf Hawaii teilgenommen hat. Der Sport hält sie fit.

Ellen Kuhl ist nicht nur eine leidenschaftliche Wissenschaftlerin, sondern auch eine passionierte Triathletin. © FinisherPix

"Für mich ist das ein großartiger Weg, draußen zu sein, Sport zu treiben und gleichzeitig über Skripte, Präsentationen oder neue Projekte nachzudenken", sagt sie. Kuhl mag besonders die Langstreckenläufe und sieht hier enge Parallelen zu ihrer Forschung – weil man in der Lage sein müsse, seine Kräfte einzuteilen und auf unbekannte Faktoren zu reagieren. Außerdem sei ein Triathlon per se interdisziplinär angelegt, die Konzentration auf eine Sportart allein führe nicht zum Erfolg.

Künstliche Intelligenz und Open Source sollen Innovation beschleunigen

Diesen Ansatz verfolgt Ellen Kuhl auch in ihrem Projekt "Discover", das sie bei Prof. Dr. Paul Steinmann am Lehrstuhl für Technische Mechanik (LMT) der FAU durchführen wird. Für ihr Vorhaben erhält sie vom European Research Council einen begehrten Advanced Grant, der eine Förderung in Höhe von 2,5 Millionen Euro für die kommenden fünf Jahre vorsieht.

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Kuhl will ihre Expertise in der physikalischen Modellierung von biologischem Gewebe nutzen, um neuartige weiche Materialien zu entwickeln. "Weiche Materialien spielen eine integrale Rolle in vielen Aspekten des modernen Lebens, beispielsweise im Bereich der Autonomie, der Nachhaltigkeit oder der Medizintechnik", erklärt sie. "Das Spektrum reicht von Hydrogelen und Silikon über künstliches Fleisch bis hin zu Schaumstoffen und Gummi."

Weil die Kriterien für eine erfolgreiche Modellierung jedoch schwer fassbar sind, setzt die Maschinenbauerin auf die Unterstützung künstlicher Intelligenz: Maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netzwerke sollen es ermöglichen, die Entdeckung von Materialmodellen zu automatisieren. Zugleich legt Kuhl großen Wert darauf, den Erkenntnisprozess zu demokratisieren: "Wir werden eine Open-Source-Plattform einrichten, auf der die Methoden und Ergebnisse einer breiteren und vielfältigeren Gemeinschaft zugänglich gemacht werden", sagt sie. "Auf diese Weise wollen wir wissenschaftliche Innovationen beschleunigen."

Der FAU seit langem eng verbunden

Ellen Kuhl hat gute Gründe dafür, das Projekt "Discover" in Erlangen durchzuführen: "Ich bin der FAU seit vielen Jahren eng verbunden", erklärt sie. "Bereits 2016 war ich mit einem Humboldt-Forschungspreis am LMT zu Gast, in dieser Zeit habe ich meine Forschung zur Physik des menschlichen Gehirns fortsetzen können und Vorlesungen zur Neuromechanik gehalten, die bei den Studierenden auf großes Interesse gestoßen sind."

Aus diesem Kontakt ist gewissermaßen ein transatlantisches Netzwerk entstanden: Die Forscherin kam in den vergangenen Jahren fast jeden Sommer zum Forschungsaustausch an den LTM, im Gegenzug weilten zahlreiche Doktoranden und Wissenschaftlerinnen der FAU in Stanford. Ellen Kuhl: "Die FAU ist auf dem Gebiet der Neuromechanik und Physik des menschlichen Gehirns sehr forschungsstark.

Das zeigt sich beispielsweise am kürzlich gestarteten Sonderforschungsbereich ‚Exploring Brain Mechanics‘. Mit einigen daran beteiligten Wissenschaftlern habe ich bereits zusammengearbeitet – und möglicherweise kann ich dazu beitragen, Ergebnisse mithilfe Künstlicher Intelligenz schneller und detaillierter zu untersuchen und auf andere Materialien zu übertragen."

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