Künstliche Intelligenz KI spürt kleinste Veränderungen im Stahl auf

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Bei rund 5.000 Stahlsorten kommt es im Herstellungsprozess auf Nuancen an. Um neue Eigenschaften zu kreieren werden die Stähle mit verschiedenen Bildgebungsverfahren analysiert. Ein Forschungsteam der Uni Saarland hat nun eine KI mit Mikroskopie-Analysedaten von 10.000 Stahlproben trainiert, die kleinste Veränderungen im Stahl aufspürt.

Bei der Herstellung von Stahl und anderen Metallen wirkt sich jeder Produktionsschritt auf die innere Struktur aus, von Materialforschern als „Gefüge“ bezeichnet. Dieses wird durch die chemische Zusammensetzung, das Walzverfahren oder Wärmebehandlungen verändert. „Das Gefüge des Stahls ist äußerst komplex und je nach gewünschter Eigenschaft sehr unterschiedlich. Unter dem Mikroskop oder in der Computertomographie müssen aber auch kleinste Unterschiede erkannt und richtig klassifiziert werden. Dies leistet unser KI-gestütztes Verfahren nun automatisch“, erklärt Frank Mücklich, Professor für Funktionswerkstoffe der Universität des Saarlandes.

10.000 Materialproben unterschiedlicher Stähle analysiert und erfasst

Um die Künstliche Intelligenz so zu trainieren, dass sie unterschiedliche Muster im Werkstoffgefüge nicht nur erkennt, sondern auch objektiv analysieren kann, war jahrelange Forschungsarbeit nötig. „An meinem Lehrstuhl sind dazu mehrere Dissertationen entstanden, die alle interdisziplinär ausgelegt waren. Wir haben dafür Wissenschaftler vom Max-Planck-Institut für Informatik und dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz mit ins Boot geholt, die ihre Methoden des maschinellen Lernens und der KI auf die Materialwissenschaft übertragen haben“, erläutert Frank Mücklich, der auch das Steinbeis-Forschungszentrum für Werkstofftechnik (MECS) leitet. Durch die langjährige Kooperation dieses Transferinstituts mit dem saarländischen Stahlunternehmen Dillinger konnten die Wissenschaftler rund 10.000 Materialproben unterschiedlicher Stähle auf Mikro-, Nano- und atomarer Skala analysieren und in einer umfangreichen Datenbank erfassen.

Werkstoffdaten auf alle anderen Metalle und Keramiken ausweiten

Damit Industrieunternehmen ihre Analysen auf Basis dieser Datenbank künftig selbständig durchführen können, hat das Steinbeis-Transferinstitut MECS nun eine strategische Partnerschaft mit der Schweizer Firma Imagic Bildverarbeitung AG geschlossen. Diese entwickelt Software für die Mikroskopie, Bildanalyse und das Bilddatenmanagement. „Wir bieten diesem Unternehmen die sogenannte Grundwahrheit, also überprüfte und seriöse Daten, die sich dazu eignen, die Künstliche Intelligenz zu trainieren und korrekte Ergebnisse damit zu erzielen. Bisher beziehen sich diese Werkstoffdaten auf Stahlsorten und verschiedene Metalle, wir wollen dies zudem auf alle anderen Metalle und Keramiken ausweiten“, erklärt Frank Mücklich.

Der Materialwissenschaftler will das Expertenwissen rund um die Bildgebungsverfahren für Werkstoffe auf dem Saarbrücker Campus halten, um damit seinen Absolventen hochqualifizierte Arbeitsplätze zu bieten. „Im Steinbeis-Forschungszentrum MECS, das wir vor 15 Jahren aus der Universität ausgegründet haben, arbeiten jetzt schon mehrere meiner früheren Doktoranden und bringen ihr Fachwissen aus ihrer Forschungstätigkeit mit ein“, sagt Professor Mücklich.

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