Der Daten-Booster für neue Katalysatoren und chemische Reaktionen

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Logo des Netzwerks CATALOOP | Quelle: Grafik: Jacob Müller | Download

An der Technischen Universität Chemnitz geht im März 2025 ein „Marie-Skłodowska-Curie-Doktorandennetzwerk“ an den Start. Das Netzwerk mit dem Titel „CATALOOP - Closing the loop in stereoselective catalysis with data-driven approaches“ bringt zwölf Forschungsgruppen aus Europa mit einem fachlichen Hintergrund in der Katalysatorforschung oder in der Entwicklung datengetriebener Methoden zusammen. Während die beteiligten Doktorandinnen und Doktoranden an herausfordernden Reaktionen arbeiten werden, sind auch neun Industriepartner beteiligt, wo die Doktorandinnen und Doktoranden ebenfalls ihre Forschungsmethoden in der Anwendung einsetzen können. Für das Netzwerk werden insgesamt rund 2,8 Millionen Euro für die Dauer von vier Jahren von der Europäischen Union bereitgestellt. Davon fallen etwa 20 Prozent auf die TU Chemnitz.

Zum Hintergrund der Forschung: Katalysatoren sind für alle Arten von Prozessen in der chemischen Industrie unersetzlich. Zugleich gelten katalytische Prozesse als eine der Schlüsseltechnologien der grünen und nachhaltigen Chemie. Klassischerweise werden im Labor neue Katalysatoren für neue chemische Reaktionen durch einen zeitintensiven Prozess entwickelt und optimiert, bei dem man typischerweise je einen Parameter nacheinander optimiert, beispielsweise Temperatur, Konzentration, Reaktionszeit oder Druck. Dies ist zeitaufwändig und verbraucht viele Ressourcen. Deshalb hat in den letzten zehn Jahren auch in die Laborchemie die Datenwissenschaft stärker Einzug erhalten. Neue computergestützte Methoden erlauben es, die Katalysatormoleküle zu parametrisieren und statistische Methoden zu nutzen, um in einem iterativen Kreisprozess Katalysatoren und Reaktionen in einer kürzeren Zeit zu verbessern und im Labor weiterzuentwickeln.

„Während die grundsätzlichen Methoden für diesen datengetriebenen Entwicklungsprozess bekannt sind, sind die Abläufe bei weitem noch nicht in der Forschung breit etabliert. Dies liegt auch daran, dass europaweit die eher theoretischen Forschungsgruppen wenig mit den praktischen Forschungsgruppen interagieren“, sagt Prof. Dr. Johannes Teichert, Inhaber der Professur Organische Chemie an der TU Chemnitz und Koordinator des CATALOOP-Netzwerks. Zugleich fehle auch eine breitere Ausbildung der Forschenden neben der Chemie auch in den Datenwissenschaften. „Diese Lücke will das Netzwerk durch eine koordinierte erste Phase schließen, in dem alle Doktorandinnen und Doktoranden gemeinsam eine gemeinsame Sprache für ihre Forschung entwickeln und die wichtigsten Methoden erlernen“, so Teichert weiter. Dann arbeiten sie in kleinen Dreier-Teams weiter, wobei immer theoretisch und praktisch orientierte Doktorandinnen und Doktoranden gemeinsam forschen werden. Konkret wird die angestrebte datengetriebene Methode an herausfordernden Reaktionen getestet.

Ein weiteres Ziel des CATALOOP-Netzwerks ist es, den Einstieg in datengetriebene Forschung im Labor für eine breite Forschungsgemeinde zu vereinfachen, damit anderen Forschenden der Einstieg leichter fällt. „Daher soll aus den Erfahrungen dieses Netzwerks ein Buch oder eine Website entwickelt werden, bei denen genaue Anleitungen mit Erfahrungsberichten bereitgestellt werden“, blickt Teichert voraus.

Hintergrund: Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen

Mit den sogenannten Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen fördert die Europäische Union Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler und ermutigt sie so länder- und sektorübergreifend zu arbeiten und eine internationale Karriere zu machen. Diese Maßnahmen sind Teil des europäischen Programms „Horizont 2020“. Benannt wurden sie nach Marie Skłodowska-Curie, der Physikerin und Chemikerin polnischer Herkunft, die in Frankreich lebte, über Radioaktivität forschte und zwei Nobelpreise erhielt.

Homepage des Netzwerks: https://www.tu-chemnitz.de/cataloop

Wissenschaftlicher Ansprechpartner:
Prof. Dr. Johannes Teichert, Tel. +49 (0)371 531-33715, E-Mail johannes.teichert@chemie.tu-chemnitz.de