Im „MACHINE-DRUG"-Projekt werden für pharmazeutische Anwendungen (molekulare Kristalle) Quantenmechanik und Hochleistungsrechnen (HPC) eingesetzt. (Quelle: Emilian Danaila/Pixabay)

 

Die innovativen Techniken, die im Rahmen des „MACHINE-DRUG"-Projekts in den Bereichen maschinelles Lernen, komplexe Materialien für pharmazeutische Anwendungen (molekulare Kristalle), Quantenmechanik und Hochleistungsrechnen (HPC) entwickelt werden, könnten auch in anderen Bereichen wie Lebensmittelindustrie, Agrochemie und organischen Energiematerialien eingesetzt werden. Die möglichen Anwendungen der Ergebnisse dieses Projekts könnten demnach grenzenlos sein.

 

In den vergangenen zehn Jahren haben Prof. Alexandre Tkatchenko und sein Forschungsteam Methoden des maschinellen Lernens und neuartige konzeptionelle Werkzeuge auf der Grundlage der Quanten- und statistischen Mechanik zur Untersuchung von Systemen mit Tausenden von Atomen entwickelt. „Wir haben dies durch die Entwicklung fortschrittlicher quantenmechanischer Methoden und neuartiger Ansätze für maschinelles Lernen erreicht, die von Tausenden von Forschern weltweit genutzt werden", erklärt Prof. Tkatchenko. Seine Gruppe hat bereits eine neuartige Berechnungsmethode zur Vorhersage der Kristallstrukturen von Rotigotin - einem von der FDA zugelassenen Medikament zur Behandlung von Parkinson und „restless-leg diseases“ - ohne jegliche Daten aus Experimenten demonstriert.

 

Seit Prof. Tkatchenko im Jahr 2015 nach Luxemburg kam, hat sein Team mehr als 10 Millionen Euro an kompetitiven Fördermitteln vom luxemburgischen Nationalen Forschungsfonds, dem ERC und dem „Institute for Advanced Studies“ der Universität Luxemburg eingeworben sowie Kooperationsprojekte mit Industriepartnern wie Google, Janssen Pharmaceuticals, AstraZeneca und Boehringer Ingelheim initiiert.