Schwerpunktprogramm zum molekularen maschinellen Lernen Schwerpunktprogramm zum molekularen maschinellen Lernen

Der Fokus des Vorhabens „Nutzung und Entwicklung des maschinellen Lernens für molekulare Anwendungen – Molekulares maschinelles Lernen“ liegt auf molekularen Problemstellungen wie beispielsweise der Vorhersage von chemischen Reaktionen oder der Erschließung neuer Algorithmen für die Modellierung molekularer Eigenschaften. Dabei sollen Tools entwickelt werden, die einerseits helfen, molekulare Zusammenhänge zu verstehen und die andererseits molekulare Verhaltensweisen so modellieren, dass sie Laborchemikern bei ihrer alltäglichen Arbeit unterstützen. Langfristig besteht hier das Ziel, künstliche Intelligenz so einzusetzen, dass sie einfache Aufgaben automatisch und nachvollziehbar bearbeitet, um dabei die Entwicklung von Analysemethoden, neuen Reaktionen oder Medikamenten zu beschleunigen.

 

Ein Kernziel dieses Programms ist besonders die Zusammenarbeit und Vernetzung. Zusammen mit seinen Co-Initiatoren Prof. Dr. Jürgen Bajorath (B-IT, LIMES Institut, Universität Bonn) und Prof Dr. Karsten Reuter (Fritz-Haber-Institut, Berlin) hat der Chemiker Prof. Dr. Frank Glorius vom Organisch-Chemischen Institut der Universität Münster diese Initiative bereits im Frühjahr 2020 gestartet. 

 

„Diese Initiative bringt, als eine der ersten in Deutschland, synthetische organische Chemie, theoretische Chemie und Chemieinformatik gezielt zusammen“, sagt Bajorath. Bonn ist für den chemieinformatischen Teil verantwortlich. An maschinellem Lernen für molekulare Systeme und chemische Reaktionen haben bereits während der Antragstellung viele experimentelle oder theoretische Arbeitsgruppen unterschiedlicher Universitäten großes Interesse gezeigt. „Für die weitere Vernetzung von Informatik und Chemie in Deutschland ist dieses Programm ein wesentlicher Schritt.“  

 

 

In Schwerpunktprogrammen untersuchen Forscher die wissenschaftlichen Grundlagen besonders aktueller oder sich gerade bildender Forschungsgebiete. Alle Programme sind stark interdisziplinär ausgerichtet und zeichnen sich durch den Einsatz innovativer Methoden aus. Insgesamt richtete die DFG 13 neue SPP ein, für die sie über drei Jahre insgesamt rund 82 Millionen Euro zur Verfügung stellt – rund fünf bis sieben Millionen Euro pro SPP. Die Programme beschreiben jeweils ein spezielles Oberthema.