Nachrichten Lacktechnologien
Machine Learning revolutioniert das Design von Beschichtungen
Ein internationales Forschungsteam gibt in einem umfassenden Übersichtsartikel einen Überblick über die Anwendung von Machine Learning (ML) im Design und in der Optimierung von Oberflächenbeschichtungen. Die datengetriebenen Ansätze ermöglichen es Formulierern, komplexe, mehrdimensionale Zusammenhänge zwischen Zusammensetzung, Prozessparametern und Beschichtungseigenschaften effizienter zu erfassen als klassische Trial-and-Error-Methoden.
Beschichtungen zählen zu den wirksamsten Methoden für den Oberflächenschutz und ermöglichen Schlüsseltechnologien in Branchen wie Bau, Automotive, Luft- und Raumfahrt, Schifffahrt, Textil und Gesundheitswesen. Ihre Eigenschaften – von Wasserabweisung über Korrosionsbeständigkeit bis hin zu Wärmedämmung und Antifouling – werden massgeblich durch die Formulierung bestimmt. Diese besteht typischerweise aus Bindemitteln wie Epoxiden oder Polyurethanen, Pigmenten, Lösemitteln, Verdünnern und funktionellen Additiven. Die Wechselwirkungen zwischen diesen Komponenten sind jedoch komplex und mehrdimensional, sodass sie mit traditionellen mathematischen Modellen nur schwer zu erfassen sind.
Historisch stützten sich Design und Optimierung von Beschichtungen auf Trial-and-Error-Ansätze oder konventionelle Modelle. Auch etablierte Optimierungstechniken wie die Response-Surface-Methodik im Rahmen von Design of Experiments oder orthogonale Tests stossen bei einer Vielzahl interagierender Parameter und nichtlinearer Beziehungen an ihre Grenzen. Vor diesem Hintergrund gewinnen datengetriebene ML-Ansätze zunehmend an Bedeutung.
Lesetipp Farben und Lacke:
„Lack für Einsteiger“ richtet sich gezielt an Neu- und Quereinsteigende ohne lacktechnisches Vorwissen und vermittelt ein breites und leicht verständliches Basiswissen der Lacktechnologie. Grundlegende Zusammenhänge zwischen Rezeptstrukturen, Herstellungsverfahren, Fertigungsparametern sowie Lackqualität und -stabilität werden übersichtlich dargestellt. Daneben werden wichtige Informationen über die Prüfung, Applikation und Anwendung von Beschichtungsstoffen und -systemen geliefert und so eine solide Grundlage zu qualitätsbewusstem Arbeiten geschaffen. Beim Thema Lack und Umwelt werden physiologische und umwelttechnische Aspekte mit zukünftigen Trends kombiniert. Ideal für Einsteigende in die Lackwelt!
Vielfältige Anwendungsfelder in der Beschichtungsentwicklung
ML-Modelle sind besonders geeignet, nichtlineare Beziehungen zwischen Beschichtungskomponenten, Prozessparametern und Leistungsergebnissen zu erfassen und zu modellieren. Durch Training auf vielfältigen Datensätzen ermöglichen ML-Algorithmen ein schnelles Screening zahlreicher Materialkombinationen und erschliessen so einen deutlich grösseren Designraum als konventionelle Methoden. Die Integration experimenteller und computergestützter Daten bietet zudem einen ganzheitlichen Rahmen, um mehrere Beschichtungseigenschaften wie Härte, Haftung und Korrosionsbeständigkeit simultan zu optimieren.
Als besonders verbreiteter Algorithmus gelten künstliche neuronale Netze (ANNs), inspiriert von Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns. Die Bedeutung dieser Technologie wurde jüngst durch die Verleihung des Nobelpreises für Physik 2024 an John J. Hopfield und Geoffrey Hinton für ihre Beiträge zur ANN-Entwicklung unterstrichen. Regressionsalgorithmen werden im Bereich der Beschichtungsforschung typischerweise eingesetzt, um Eigenschaften wie Schichtdicke, Haftfestigkeit, Oberflächenhärte und Materialporosität präzise vorherzusagen.
Herausforderungen bei Datenqualität und Standardisierung
Der Erfolg von ML hängt entscheidend von der Datenqualität ab. Daten können aus veröffentlichter Literatur, gemeldeten Datenbanken oder aus eigenen experimentellen Arbeiten und Simulationen gewonnen werden. Vor der Modellierung sind Vorverarbeitungsschritte wie Datenbereinigung, Normalisierung und Merkmalsauswahl essenziell, um Qualität und Relevanz sicherzustellen. Feature Engineering kann zusätzlich die Vorhersagekraft der Modelle steigern.
Der Übersichtsartikel identifiziert wichtige Chancen und Herausforderungen für die weitere Integration von ML in die Beschichtungsentwicklung. Zu den Herausforderungen zählen insbesondere die Generierung ausreichender und standardisierter Datensätze. Bioinspirierte Ansätze – etwa nach dem Vorbild von Lotusblatt, Geckofüssen oder Haifischhaut – bieten zudem inspirierende Vorlagen für funktionale Beschichtungen, deren Optimierung durch ML weiter beschleunigt werden kann. Für Formulierer und F&E-Verantwortliche liefert der Review eine wertvolle Orientierung, wie datengetriebene Ansätze die Effizienz und Nachhaltigkeit der Beschichtungsentwicklung nachhaltig verbessern können.
Quelle: Le, T. C. et al. Harnessing Machine Learning for the Design of Surface Coatings: Challenges and Opportunities. ACS Appl. Mater. Interfaces 17, 39795–39808 (2025). https://doi.org/10.1021/acsami.5c03726
