Kurzfassung

MATRIQS – KI-gestützte Forschungsassistenz für die Materialwissenschaft
MATRIQS ist ein KI-gestützter Forschungsassistent für die Materialwissenschaft mit einem initialen Fokus auf den Stahl 42CrMo4. Ziel des Systems ist es, wissenschaftliche Literatur, technische Dokumente und projektspezifische Daten strukturiert zu durchsuchen, relevante Informationen zu identifizieren und daraus nachvollziehbare, quellenbasierte Antworten für materialwissenschaftliche Fragestellungen zu erzeugen.
Im...MATRIQS – KI-gestützte Forschungsassistenz für die Materialwissenschaft
MATRIQS ist ein KI-gestützter Forschungsassistent für die Materialwissenschaft mit einem initialen Fokus auf den Stahl 42CrMo4. Ziel des Systems ist es, wissenschaftliche Literatur, technische Dokumente und projektspezifische Daten strukturiert zu durchsuchen, relevante Informationen zu identifizieren und daraus nachvollziehbare, quellenbasierte Antworten für materialwissenschaftliche Fragestellungen zu erzeugen.
Im Mittelpunkt steht die Unterstützung von Forschungsprozessen, in denen Informationen aus vielen unterschiedlichen Quellen zusammengeführt werden müssen. Dazu gehören beispielsweise Angaben zu Werkstoffzuständen, Wärmebehandlungen, Abkühlbedingungen, Mikrostrukturen, mechanischen Kennwerten und experimentellen Randbedingungen. MATRIQS soll diese Informationen nicht nur auffindbar machen, sondern sie auch fachlich einordnen und transparent miteinander verknüpfen.
Im aktuellen Entwicklungsstand kombiniert MATRIQS eine lokal kontrollierte Dokumenten- und Literatursuche mit KI-gestützter wissenschaftlicher Synthese. Die generierten Antworten werden auf die abgerufenen Quellen gestützt und mit dokumenten- sowie seitenbezogenen Zitaten versehen. Dadurch bleibt nachvollziehbar, auf welcher Datengrundlage eine Aussage getroffen wurde. Das System unterscheidet gezielt zwischen verschiedenen Werkstoffzuständen, Wärmebehandlungen, Abkühlbedingungen, Mikrostrukturen und der Qualität der verfügbaren Evidenz.
Ein besonderer Fokus liegt auf dem Umgang mit wissenschaftlicher Unsicherheit. MATRIQS soll nicht nur passende Textstellen finden, sondern auch kenntlich machen, ob eine Aussage direkt belegt, nur indirekt ableitbar oder aufgrund der vorhandenen Quellenlage unsicher ist. Damit soll verhindert werden, dass unterschiedliche Materialzustände oder experimentelle Bedingungen unzulässig vermischt werden.
Perspektivisch soll MATRIQS zu einem modularen digitalen Forschungsassistenten ausgebaut werden. Geplante Erweiterungen umfassen zusätzliche wissenschaftliche Datenquellen, spezialisierte Komponenten für Literaturrecherche, experimentelle Daten, Dokumentengenerierung sowie Schnittstellen zu Labor- und Auswertesoftware. Langfristig soll das System materialwissenschaftliche Arbeitsabläufe vom Literaturüberblick über die Versuchsvorbereitung bis hin zur Auswertung und Dokumentation unterstützen.
Ein zentraler Bestandteil der Entwicklung ist die wissenschaftliche Qualitätssicherung. Durch Quellenpflicht, fachliche Prüfung, Regressionstests, kontrollierte Weiterentwicklung und menschliche Bewertung kritischer Ergebnisse soll MATRIQS als transparenter, wartbarer und verlässlicher digitaler Forschungsassistent etabliert werden. Das langfristige Ziel ist ein System, das materialwissenschaftliche Forschung nicht ersetzt, sondern strukturiert unterstützt, beschleunigt und besser nachvollziehbar macht.
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