Die Suche nach neuen Materialien wird bei vielen Firmen fast ausschließlich im Labor durchgeführt und ist meist langwierig und teuer. Auf Basis von Simulationen und Machine Learning ist es jedoch möglich, viel schneller und kostengünstiger fündig zu werden. ExoMatter zeigt an konkreten Beispielen, wie bei der Materialentwicklung digital 80-90% des Aufwandes reduziert werden kann. Chemische, physikalische, und ingenieur-wissenschaftliche Eigenschaften dienen als Suchkriterien. Auch der erwartete Carbon Footprint oder etwaige Herstellungskosten können die Suche schon vorab zielführend einschränken.  

Nutzen Sie die Gelegenheit, sich über die neuesten Entwicklungen zu informieren und praktische Anreize für Ihr Unternehmen mitzunehmen. Seien Sie dabei und erfahren Sie, wie Sie durch den Einsatz von KI Ihre F&E-Prozesse optimieren können. Melden Sie sich jetzt an und sichern Sie sich Ihren Platz für dieses informative und interaktive Webinar!

Das Webinar richtet sich an Unternehmen aus dem Netzwerk des Chemie-Clusters Bayern, Startups, KMUs, Chemieunternehmen sowie Materialentwickler und -hersteller.

Zu den Referenten:

Dr. Vieten ist Chemiker und Materialwissenschaftler. 2022 hat er ExoMatter als Ausgründung aus dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt mit Mitbegründerin Barbara Bachus ins Leben gerufen. 

Dr. Caicedo-Dávila ist Ingenieur, Physiker und Materialwissenschaftler. Er hat beim Helmholtz Institut, Berlin, sowie bei der Technischen Universität München und der Aalto University Finland als Wissenschaftler gearbeitet und leitet seit Anfang 2024 das Delivery Team bei ExoMatter. 

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ExoMatter

Die ExoMatter Materials R&D-Plattform ermöglicht es Materialforschern und Entwicklern die besten Materialien für jede Anwendung zu finden. Die Plattform basiert auf Materialdaten aus einer Vielzahl wissenschaftlicher Quellen, die mit Hilfe von KI von ExoMatter aufbereitet werden. Sie bietet Zugriff auf eine breite Palette an physikalischen, chemischen und Engineering-Eigenschaften sowie Kennzahlen zur Nachhaltigkeit und etwaigen Kosten, die als Suchkriterien dienen. Darüber hinaus können User auch eigene Materialdaten in die Suche integrieren.