Die auf sechs Monate angelegte Partnerschaft, die von Juni bis Dezember 2025 läuft, zählt zu den ersten Initiativen in Europa, die große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und multimodale KI für die autonome Steuerung der Molekularstrahlepitaxie (MBE) einsetzen.
Die MBE ist ein bewährtes Verfahren zur Herstellung maßgeschneiderter, atomar präziser Materialschichten und findet breite Anwendung in der Halbleiter- und Quantentechnologieforschung. Der Prozess erfolgt in einer Ultrahochvakuumumgebung, in der Strahlen von Atomen oder Molekülen gezielt auf eine beheizte Oberfläche (einen Wafer) geleitet werden, wo sie hochpräzise Materialstrukturen Schicht für Schicht aufbauen. Obwohl die MBE seit den 1960er Jahren eine wichtige Rolle in der Materialforschung spielt, basiert das Verfahren nach wie vor stark auf manueller Steuerung. Die Prozessparameter werden dabei in Echtzeit durch erfahrene Fachkräfte angepasst.
Die Herstellung von hochqualitativem Gallium-Nitrid (GaN) ist in der Halbleiterindustrie bereits erfolgreich etabliert und dient innerhalb des Projekts als Referenzsystem. GaN ist ein Schlüsselmaterial für Leistungselektronik, energieeffiziente Bauelemente, LEDs und Hochfrequenz-Kommunikationskomponenten. Die KI-Software wird zunächst am PDI auf GaN-Systemen implementiert und getestet, bevor der Einsatz auf komplexere Materialsysteme ausgeweitet wird, bei denen herkömmliche Trial-and-Error-Methoden zur Ermittlung optimaler Prozessparameter sehr zeit- und kostenintensiv sind.
Im Rahmen der Zusammenarbeit wird eine KI-basierte Steuerungssoftware für MBE-Anlagen entwickelt, die es ermöglicht, Anpassungen der Parameter während des Wachstumsprozesses in Echtzeit automatisiert vorzunehmen. Im Gegensatz zu bestehenden KI-gestützten Systemen, die lediglich Analysen liefern und Entscheidungen den Bedienern überlassen, wird diese Lösung vollständig autonom arbeiten. Die Software läuft dabei ausschließlich auf lokaler Edge-Hardware, wodurch die Datensicherheit gewährleistet und die Abhängigkeit von Cloud-Infrastrukturen vermieden wird. Ziel des Projekts ist es, die Reproduzierbarkeit, Effizienz und Skalierbarkeit der Halbleiterforschung zu verbessern und gleichzeitig Materialverluste und Stillstandzeiten zu reduzieren.
Das PDI ist ein international anerkanntes Forschungsinstitut mit mehr als 30 Jahren Erfahrung in der MBE und der Erforschung von Halbleitermaterialien. Am Standort Berlin betreibt das Institut elf MBE-Anlagen und stellt für die Entwicklung der KI-Lösung umfangreiche experimentelle Datensätze aus der GaN-Forschung zur Verfügung.
Prof. Dr. Roman Engel-Herbert, Direktor des PDI, erklärte: „Wir freuen uns, diese Zusammenarbeit mit Bizmuth zu starten, bei der industrielle Erfahrung mit der wissenschaftlichen Expertise des PDI im Bereich Materialforschung zusammengeführt wird. Das PDI hat sich international einen hervorragenden Ruf im Bereich der Materialsynthese mittels MBE erarbeitet und bringt sowohl das technische Know-how als auch die experimentelle Herangehensweise mit, die notwendig sind, um dieses Projekt voranzutreiben. Wir sind stolz darauf, Teil dessen zu sein, was wir als den Beginn einer neuen Ära der Materialherstellung betrachten.“
Isabella Lorente, CEO von Bizmuth,ergänzte: „Dieses Projekt markiert einen Wendepunkt – nicht nur für Bizmuth, sondern für das gesamte MBE-Ökosystem. Seit Jahren verfolgen wir die Vision, dass KI nicht nur Forschende unterstützt, sondern den Prozess in Echtzeit selbstständig steuert. „Gemeinsam mit Dr. Faebian Bastiman, unserem CTO und einem führenden Experten auf dem Gebiet der MBE, freuen wir uns darauf, diese Vision mit dem exzellenten Forschungsteam des PDI Realität werden zu lassen.”
Die Zusammenarbeit hat bereits begonnen. Eine voll funktionsfähige, KI-gesteuerte MBE-Anlage soll noch vor Ende 2025 vorgestellt werden.
