Stahl? Das ist doch Schnee von gestern! 20., nein 19.  Jahrhundert! Alles bereits erforscht, nichts Neues zu erwarten. So denken viele. Aber nicht wir.

Nach Daten der World Steel Association wurden ca. 75 % der modernen Stähle erst in den letzten 20 Jahren entwickelt. Stahl ist ein moderner Werkstoff und insbesondere für die Energiewende unverzichtbar: Eingesetzt wird er u.a. für hochfeste und gegen Meerwasser resistente Türme für Windkraftanlagen, für Elektrobleche in Transformatoren und Ladesäulen und für Rohre zum Transport von Wasserstoff.

Die Entwicklung der Stähle wurde lange Zeit durch trial-and-error vorangetrieben. Inzwischen erfolgt die Werkstoffentwicklung immer häufiger auch „per Computer“, also durch Anwendung von Materialberechnungs- und -simulationsmethoden oder durch den Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz. Der Einsatz dieser Methoden verkürzt die Entwicklungszeiten beträchtlich und richtet häufig den Fokus auf völlig neue Legierungszusammensetzungen.

Die Zielfunktion der Werkstoffentwicklung ist – unabhängig von der Entwicklungsmethodik  – aber gleichgeblieben: In erster Linie werden die funktionalen Anforderungen einer bestimmten Anwendung bei möglichst geringen Kosten optimiert. Andere Faktoren, wie z. B. die Sicherheit der Lieferkette, die Verfügbarkeit von Rohstoffen, die Recyclingfähigkeit der Legierungen und deren Umweltauswirkungen während des Lebenszyklus spielten im Prozess der Werkstoffentwicklung – wie bei vielen anderen Thematiken auch – bisher eine untergeordnete bis gar keine Rolle.

An dieser Stelle setzt das im Oktober 2021 von der Carl-Zeiss-Stiftung bewilligte Vorhaben SteelDesAIn an. Dieses TRANSFER-Projekt, das im Oktober 2022 starten wird, fokussiert auf die Entwicklung eines Legierungsdesign-Modells, das mit Hilfe von Machine Learning Methoden neue und zukunftsfähige Stähle identifizieren kann. Zukunftsfähige Stähle sind dabei Stähle, die auf versorgungskritische und recyclingunfreundliche Elemente verzichten und dennoch gleiche oder sogar bessere mechanische und ökologisch-ökonomische Eigenschaften aufweisen.

An diesem Ziel arbeiten Wissenschaftler aus drei Fachbereichen und mit verschiedensten Interessengebieten interdisziplinär zusammen: Prof. Kempka (FB GW) wird sich um alle Aspekte der Data Science kümmern, Prof. Schmalzried (FB  WI) treibt die Entwicklung der Neuronalen Netze voran und Prof. Kunert (FB SciTec) beschäftigt sich mit den werkstofftechnischen Fragestellungen. Unterstützt wird die Projektgruppe von zwei Stahlherstellern, der AG der Dillinger Hüttenwerke und der Stahlwerk Thüringen GmbH.

Die Carl-Zeiss-Stiftung fördert das Vorhaben mit 901.000 Euro bis zum 30.06.2025 im Rahmen des Projekts „Transfer 2021“.

Prof. Dr. Maik Kunert