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Polymere: Mehr als Modellieren

Nachrichten aus der Chemie, September 2020, S. 37-39, DOI, PDF. Login für Volltextzugriff.

Von Wiley-VCH zur Verfügung gestellt

Größere Rechenkapazitäten und neue Werkzeuge wie maschinelles Lernen ändern Forschung und Entwicklung in Industrie und universitären Forschungseinrichtungen. Ein Blick auf Automation, Lieferkettenoptimierung und Forschen in den Polymerwissenschaften.

Die Digitalisierung in der Polymerforschung (und nicht nur dort) verspricht uns Forschungsergebnisse in weitaus kürzerer Zeit als es bisher möglich war und dies bei reduzierten Kosten für die Projektarbeit.

Das Folgende zeigt Digitalisierungstrends in Forschung und Entwicklung (F+E) vor allem in der Polymerchemie.

Makromoleküle und Prozesse

Manche setzen Digitalisierung in F+E vereinfachend mit In-silico-Modellierung von Molekülen, ihren Eigenschaften und Wechselwirkungen mit der Umgebung gleich. Diese Verfahren werden seit vielen Jahren sowohl in der akademischen Welt als auch in der Industrie entwickelt und genutzt. Durch wachsende Rechenkapazitäten werden diese Modellierungen immer genauer. Vor allem Supercomputer, die pro Sekunde mehr als 1015 Rechenoperationen durchführen wie Quriosity1) bei BASF, ermöglichen es, sogar das Verhalten von Makromolekülen und komplexen Systemen ausre

Industrie + Technik

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