Effiziente Wege zu einer digitalen Werkstoffprüfung in Industrie, Auftragslaboren und Forschungseinrichtungen zu finden, wird angesichts der digitalen Transformation in Wirtschaft und Wissenschaft drängender. »Der exponenziell ansteigende Einsatz künstlicher Intelligenz und des darin einbezogenen maschinellen Lernens in allen Branchen der deutschen Wirtschaft hat auch Einzug in die Materialwissenschaft und Werkstofftechnik gehalten«, erklärt Prof. Martina Zimmermann, die das Kompetenzfeld Werkstoffcharakterisierung und -prüfung am Fraunhofer IWS in Dresden leitet. »Denn mit digital erfassten und strukturierten Werkstoffdaten lassen sich Wettbewerbsvorteile im Laboralltag und in Industriebetrieben erzielen.«
 

Digitale Laborbücher liegen im Trend

Entsprechend ersetzen materialwissenschaftliche, biotechnologische und pharmazeutische Unternehmen sowie Institute in zunehmenden Maße ihre klassischen Laborbücher, in denen Präparationsschritte, experimentelle Ergebnisse und Prozesse zur Herstellung von Werk- und Wirkstoffen per Hand vermerkt werden, durch digitale Laborbücher. »Diese digitalen Dokumentationen können Entwicklungsprojekte beschleunigen. Sie sichern darüber hinaus Unternehmen in Gewährleistungsfällen ab und helfen bei möglichen Patentstreitigkeiten«, erläutert Dr. Jörg Bretschneider, der am Fraunhofer IWS das Projekt »DiWan« betreut hat. »Deshalb sind digitale Laborbücher derzeit ein absolutes Trendthema.«

Perspektivisch lassen sich diese digitalen Dokumentationen zu KI-gestützten Assistenz- und Expertensystemen weiterentwickeln. Entstehen sollen digitale Wissensspeicher, die sich vielfältig nutzen und erweitern lassen. Solche stetig erweiterbaren digitalen Wissensrepräsentanzen werden die Werkstoffforschung und -anwendung auf eine neue Stufe heben.
 

Digitale Assistenz- und Expertensysteme gehören ins Curriculum

In der praktischen Umsetzung ist es allerdings sinnvoll, den zweiten Schritt nicht vor dem ersten zu gehen – das hat DiWan deutlich gemacht. So sollte die Einführung digitaler Laborbücher gut vorbereitet, modular durchgeführt, mit den Beschäftigten durchgesprochen und durch Weiterbildungen begleitet werden. Nötig sind zudem neue Arbeitsumgebungen sowie eine besondere Sorgfalt bei der strukturierten Erfassung und Beschreibung der Werkstoffdaten. Zudem müssen für künftige Assistenz- und Expertensysteme von Anfang an möglichst vollständige Datensätze erfasst werden, seien es Textdokumente, Erfahrungswissen, Mess- oder Metadaten. Nur eine vollständige Erfassung aller Daten ebnet den Weg für zukünftige KI-gestützte Datenexplorationen. Auch plädieren die Projektpartner dafür, den Einsatz digitaler Assistenz- und Expertensysteme in das Curriculum der Facharbeiterausbildung aufzunehmen. Zugleich warnen sie vor überzogenen Erwartungen: Digitale Werkzeuge in den Laboralltag zu integrieren gestaltet sich aufwendig. Daher kann der Personalaufwand in den Laboren zunächst höher ausfallen.
 

DiWan-Erkenntnisse flossen in »Winter School« ein

Diese und weitere Erfahrungen wollen die Fraunhofer-Experten nun in ihre Beratungsangebote einbauen. Aktuell für die Materialwissenschaft und Werkstofftechnik zur Verfügung stehende digitale Laborbücher wurden bereits während der »Winter School« der »Nationalen Forschungsdateninfrastruktur für die Materialwissenschaft & Werkstofftechnik« (NFDI MatWerk) und dem »Graduiertenkolleg 2868: D3 – Datengetriebenes Design resilienter Metamaterialien« der Technischen Universität Dresden vorgestellt. Kompetenzfeldleiterin Martina Zimmermann bringt ihre Erfahrungen aus dem DiWan-Projekt auch in die laufenden Aktivitäten der NFDI-Matwerk ein. In der Arbeitsgruppe »Task Area Community Interaction« fungiert sie als Co-Sprecherin.

Am Projekt DiWan selbst hatten sich neben dem Fraunhofer IWS die Technische Universität Dresden, der imq-Ingenieurbetrieb für Materialprüfung, Qualitätssicherung und Schweißtechnik GmbH, die IMA Materialforschung und Anwendungstechnik GmbH (Applus+ IMA), der Prüfmaschinenhersteller Hegewald und Peschke Meß- und Prüftechnik GmbH sowie der Softwareentwickler Labforward beteiligt.