Vergessenes Chemiewissen mittels KI aufspüren

Das Forschungsprojekt „(Al-)Chemical Space In Silico“ (AXIS) der Universität Bielefeld erschließt hemisches Wissen von vor 1800 aus alchemistischen Texten, um Lücken in modernen Stoffdatenbanken zu schließen. Mithilfe von Large Language Models (LLMs) werden alte Rezepturen decodiert und verwertbare chemische Inhalte extrahiert. Anschließend bewerten quantenchemische Simulationen – computergestützter Methoden zur Untersuchung chemischer Eigenschaften – das reaktive Potenzial der historischen Vorschriften in silico, woraufhin die aussichtsreichsten Reaktionen im Labor experimentell nachgestellt und analytisch validiert werden.
Das Projekt demonstriert den Nutzen digitaler KI-Werkzeuge für die Aufarbeitung historischer Daten und stellt alle erzeugten Tools und Reaktionsdaten als Open-Science-Ressource bereit.

Quelle: Universität Bielefeld (10/225)