Orchestrierung und digitale Zwillinge von Laborprozessen
In Laborprozessen gewährleistet die Automatisierung eine präzise und wiederholbare Steuerung der Versuchsabläufe sowie eine nahtlose Koordination zwischen den Geräten, während digitale Zwillinge dies durch die virtuelle Nachbildung des Systemverhaltens noch verbessern.
Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer integrierten Plattform für die benutzerfreundliche Protokollorchestrierung und die Erstellung digitaler Zwillinge eines automatisierten Versuchsaufbaus. Dies ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur Verwirklichung der Mission von CTC, ein autonomes Labor zu schaffen.
“Wir entwickeln die Werkzeuge, mit denen die Chemie sich selbst steuern kann – damit wir uns auf das konzentrieren können, was als Nächstes kommt.” – Dr. Samuel Vitor Saraiva
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Datenbank für die Lösungsmittelextraktion von Seltenerdelementen
Seltenerdmetalle (REE – Rare Earth Elements) sind ein wichtiger Bestandteil unserer modernen Gesellschaft und kommen in vielen elektrischen Geräten vor, beispielsweise in Magneten und Motoren von Autos. Da Europa nur über sehr geringe Vorkommen dieser Elemente verfügt, werden sie von der EU als kritische Rohstoffe eingestuft, deren Recycling unerlässlich ist.
Dieses Projekt sammelt Daten zu Extraktionsverfahren für Seltenerdmetalle und zielt darauf ab, nachhaltige und effiziente Recyclingverfahren zu entwickeln – ein wichtiger Teil der Mission von CTC auf dem Weg zum recycelbaren Auto.
“Nachhaltige Recyclingverfahren von Seltenen Erden sollten längst existieren. Dank unserem Projekt bekommt das Thema endlich die Aufmerksamkeit, die es verdient.” – Dr. Thomas Kunze
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Computergestütztes Design von Tensiden auf Basis von Lignocellulose
Viele Alltagsprodukte – von Reinigungsmitteln und Zahnpasta bis hin zu Lotionen – basieren auf Tensiden. Diese Moleküle, sorgen dafür, dass Inhaltsstoffe sich mischen, verteilen und effektiv reinigen, indem sie die Oberflächenspannung reduzieren.
Wir setzen auf künstliche Intelligenz, um Tenside aus erneuerbaren, lignozellulose-reichen Rohstoffen wie Holz zu entwickeln. Mit modernen Rechenmodellen entstehen biobasierte, biologisch abbaubare Tenside, die für eine Kreislaufwirtschaft geeignet sind und industrielle Anforderungen erfüllen.
““Wir entwickeln maßgeschneiderte Moleküle am Computer für eine Chemie, die die Grenzen unseres Planeten respektiert. Unsere Designer-Tenside aus Holz sollen hochleistungsfähig und gleichzeitig biologisch abbaubar sein. KI hilft uns dabei herauszufinden, wie das ideale Molekül dafür aussieht und beschleunigt den Sprung vom Computer in die Kreislaufwirtschaft.” – Dr. Laura König-Mattern
“Die Umwandlung von regenerativen Rohstoffen in bio-basierte Tenside zeigt, wie KI die Natur und Innovation für eine echte Kreislaufwirtschaft verbinden kann.” – Tim Tegtmeier
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Erweiterung von Chemotion ELN für Polymere
Das Projekt entwickelt ein fortschrittliches Chemotion-ELN-Modul, speziell zugeschnitten auf die Anforderungen der Polymer- und Materialforschung. Es ermöglicht die strukturierte Dokumentation, Visualisierung und Analyse komplexer Polymerdaten – für mehr Reproduzierbarkeit, Automatisierung und FAIR-Datenmanagement.
Diese digitale Infrastruktur treibt datengesteuerte Chemie voran und unterstützt direkt die Moonshot-Ziele des CTC: autonomes Labor und das vollständig recycelbare Auto.
“Die Chemie der Materialien ist ein Ozean der Möglichkeiten, und wir sind nur am Anfang, die Meere zu erkunden.” – Surya Teja Pathakoti
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Recycelbare und langlebige Formfasermaterialien
Mit der wachsenden Nachfrage nach nachhaltigen Alternativen zu Kunststoffen entwickelt unser Projekt robuste, recycelbare Formfasermaterialien für strukturelle Anwendungen.
Durch die Kombination pflanzlicher Fasern mit vollständig recycelbaren Polymeren entstehen langlebige, dreidimensionale Komponenten, die Stabilität und Festigkeit bewahren – und gleichzeitig umweltfreundlich bleiben. Diese Innovation treibt den Wandel hin zu kreislauffähigen, nachhaltigen Materialien in Verpackungen und darüber hinaus voran.
“Es ist spannend, Materialien zu gestalten, die stark genug für die Industrie und zugleich sanft genug für unseren Planeten sind.” – Dr. Xue Zhang
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Datenbank für Ligninchemie
Lignin gehört zu den häufigsten Biopolymeren der Erde und ist ein bedeutendes Nebenprodukt der Papierindustrie. Es bietet enormes Potenzial für eine nachhaltige Nutzung durch Depolymerisation zu wertvollen Chemikalien.
Ziel dieses Projekts ist der Aufbau einer umfassenden Datenbank wissenschaftlicher Literatur zur Ligninchemie. Eine Natural-Language-Processing-(NLP)-Pipeline extrahiert und organisiert Wissen – und ebnet so den Weg für datengesteuerte Innovationen in der grünen Chemie.
“Wir bringen Maschinen bei, Chemie zu lesen – damit wir das Potenzial von Lignin schneller als je zuvor erschließen können.” – Dr. Laura Lintis
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Prädiktives LCA-Modell zur Analyse der Umweltauswirkungen chemischer Prozesse
Die wachsende Nachfrage nach nachhaltigen und zirkulären Innovationen in der Chemieindustrie erfordert effektivere Methoden zur Bewertung der Umweltwirkungen neuer Prozesse.
Dieses Projekt entwickelt ein prädiktives Life-Cycle-Assessment-(LCA)-Modell, das die Umweltauswirkungen der Umwandlung von Biomasse in wertvolle Produkte abschätzt. Durch die frühe Bewertung dieser Effekte hilft das Modell, nachhaltigere Optionen zu identifizieren und unterstützt fundierte Entscheidungen für die Transformation der Chemie.
„Impact messen – das prädiktive LCA-Modell ist ein entscheidender Baustein für die kritische Bewertung der Auswirkungen neuer Produkte, Prozesse und Technologien auf unsere Gesellschaft und Umwelt. Es hilft uns, fundierte Entscheidungen zu treffen und zu einer nachhaltigeren Zukunft der chemischen Industrie beizutragen.“ – Pooja Dwivedi
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