KI statt Seltene Erden: Münchner Start-up sucht Magnete aus gewöhnlichen Elementen
Gründer im Interview: alqem
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Wer ist alqem und was macht das Start-up? In einem Interview beantwortet Hanh Nguyen, Co-Founder & CEO von alqem, alle Fragen der chemie.de-Redaktion. Herzlichen Dank dafür!
Wer seid ihr und woher kommt ihr?
alqem ist ein Materials-Discovery-Unternehmen, das KI einsetzt, um Hochleistungsmagnete zu finden und auf den Markt zu bringen, die ohne Seltene-Erden-Elemente auskommen. Unser Hauptsitz ist München, unser Forschungsbetrieb befindet sich in Portugal.
Unser Gründungsteam vereint komplementäre Expertise. Ich bin Co-Gründerin und CEO; vor alqem war ich fünfzehn Jahre lang bei McKinsey, Unilever und OCI Global tätig und leitete zuvor die erste Kreislaufwirtschaftsinitiative des Weltwirtschaftsforums – ich bringe also einen Hintergrund aus Lieferkette und Strategie mit. Mein Co-Gründer Dr. Tiago Cerqueira, unser CTO, kommt aus der Computergestützten Materialwissenschaft. Er ist Mitautor von Alexandria, der führenden offenen Datenbank für anorganische Materialien, und arbeitet seit über zehn Jahren an ML/KI-gestützten High-Throughput-Workflows für die Materialentdeckung. Prof. Milan Allan, unser CSO, hält den Lehrstuhl für Experimentalphysik an der LMU München und verankert uns auf der Laborseite. Um diesen Kern herum haben wir ein Team von rund zehn promovierten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aufgebaut. Als Berater stehen uns Persönlichkeiten wie Prof. Claudia Felser vom Max-Planck-Institut in Dresden, Prof. Miguel Marques in Bochum sowie Michael Viertler, ehemaliger Senior Managing Partner bei McKinsey München und Leiter der Automotive- und High-Tech-Praxis, zur Seite.
Welches Problem löst alqem? Was ist eure große Vision?
Fast alles, was sich in der Energiewende bewegt, ist auf Permanentmagnete angewiesen – etwa der Motor im Elektroauto, der Generator in einer Windturbine, Robotik oder industrielle Antriebe. Die stärksten Magnete, die wir herstellen können, benötigen Seltene-Erden-Elemente; die leistungsstärksten davon brauchen schwere Seltene Erden wie Dysprosium und Terbium, um bei den Temperaturen standzuhalten, bei denen ein Motor tatsächlich betrieben wird.
Das Problem: Diese Lieferkette ist außerordentlich stark konzentriert. Eine einzige Region dominiert den Abbau und nahezu die gesamte Verarbeitung. Damit wird ein Material, auf das die europäische Industrie nicht verzichten kann, zu einem geopolitischen und wirtschaftlichen Engpass – etwas, das sich in den vergangenen zwei Jahren durch Exportbeschränkungen deutlich verschärft hat.
Was wir tun: Wir nutzen KI, um magnetische Verbindungen aus häufig vorkommenden, leicht zugänglichen Elementen zu finden, die die Leistung von Seltene-Erden-Magneten übertreffen oder erreichen können – und genauso wichtig: um vorherzusagen, wie diese tatsächlich synthetisiert werden können. Permanentmagnete sind erst der Anfang. Denselben Ansatz wenden wir auf thermoelektrische Materialien an, die Abwärme wieder in nutzbare Energie umwandeln.
Die große Vision ist klar: eine Materialbasis für die Energiewende, die Europa tatsächlich selbst kontrollieren kann – entdeckt und kommerzialisiert in Jahren statt Jahrzehnten.
Wie seid ihr auf die Idee gekommen?
Der Ursprung ist genuiner akademischer Natur. Milan und Tiago lernten sich durch SuperC kennen, ein internationales Forschungskonsortium, das eines der schwierigsten Ziele der Physik verfolgt: einen Raumtemperatur-Supraleiter. Was SuperC besonders machte: Zum ersten Mal wurden Theorie, Simulation, Synthese und Charakterisierung in einem einzigen koordinierten Effort zur Materialentdeckung zusammengeführt.
Daraus entwickelten die beiden eine gemeinsame Überzeugung mit drei Kernpunkten: Erstens, dass physikalisch informierte KI ein wirklich leistungsstarkes Werkzeug ist, um Materialien in bislang unerforschtem Terrain zu finden. Zweitens, dass die SuperC-Arbeitsweise nicht auf Supraleiter beschränkt bleiben muss – derselbe Ansatz lässt sich auf völlig andere Materialklassen anwenden. Und drittens, dass sich das alles außerhalb der Akademie, mit dem richtigen Fokus und den richtigen Ressourcen, dramatisch schneller voranbringen lässt.
Mein eigener Hintergrund ist der Ursprung für die Wahl der konkreten Materialien. Fünfzehn Jahre in Energie und Chemie haben mir gezeigt, dass wir ständig um die Materialien herum konstruieren, die wir gerade zur Verfügung haben – und ihre Grenzen als unveränderlich behandeln. Wenn man das oft genug erlebt, beginnt man das Gegenteil zu sehen: wie viel technologischer Fortschritt still durch Materialgrenzen aufgehalten wird und wie viel freigesetzt werden könnte, wenn diese Grenzen wegfielen. Seltene-Erden-freie Magnete mit besserer Leistung als heutige Standards gehören zu den Materialien, in denen dieses Potenzial steckt.
Wie sah euer Entwicklungsprozess aus? Was waren die größten Herausforderungen und Rückschläge? Was waren die größten Erfolge?
Wir haben unsere Plattform in drei Stufen aufgebaut. Die erste kartiert den Raum der Kandidatenstrukturen, die es zu untersuchen gilt. Die zweite sagt die relevanten Eigenschaften voraus – bei Magneten zum Beispiel Magnetisierung und Anisotropie –, damit wir Kandidaten bewerten können. Die dritte sagt die Synthese voraus: wie man einen vielversprechenden Kandidaten tatsächlich im Labor herstellen würde.
Eine der größten Herausforderungen ist der Mangel an realen Daten über Magnete zum Trainieren des Modells. Unser Ansatz bestand daher darin, ab-initio-Trainingsdatensätze aufzubauen und unsere Synthesekapazitäten zu nutzen, um die Trainingsdaten über ein breites Spektrum chemischer Systeme hinweg zu validieren. Besonders stolz sind wir auf das Genauigkeitsniveau, das wir von der Vorhersage bis zum Experiment erreicht haben: Unsere vorhergesagten Werte liegen innerhalb von 15 % der experimentellen Ergebnisse – vollständig im erwarteten Rahmen.
Eine weitere Herausforderung ist die Fähigkeit, vorhergesagte Materialien im Labor zu synthetisieren. Diese Schwierigkeit hat zwei Dimensionen: Erstens fehlen veröffentlichte Daten zu gescheiterten Experimenten (ein Problem, das viele unserer Mitbewerber ebenfalls kennen). Zweitens arbeiten wir an neuen Systemen, die bislang noch nicht realisiert wurden. Zu diesem Zweck entwickeln wir einen LLM-Wissenschaftler, der dabei helfen soll, diese Herausforderung zu meistern – insbesondere beim zweiten Punkt, wo er dabei unterstützt, fundierte Hypothesen zu formulieren, wie es ein synthetischer Chemiker tun würde, Wege zu deren Überprüfung zu entwickeln und aus (gescheiterten) Ergebnissen zu lernen.
Auf der Erfolgsseite: die Gewinnung von Beratern der Klasse, die wir haben; der Aufbau echter Validierungskapazitäten statt eines rein rechnerischen Ansatzes (wie oben erwähnt); die tatsächliche Sichtung von Kandidaten in unserer Pipeline, die das Potenzial haben, NdFeB- und SmCo-Magnete in allen Aspekten – einschließlich der Kosten – zu übertreffen; und das ernsthafte Interesse von Industriepartnern, die dieses Problem unmittelbar spüren.
Wie hat der Markt und die Branche reagiert?
Wir erleben starkes Engagement aus der Industrie. Die Absicherung von Lieferketten hat sich von einer Folie in einem Strategiedeck zu einer Priorität auf Vorstandsebene in der Automobil- und Industriefertigung entwickelt – und das fast in Echtzeit, als die Exportkontrollen verschärft wurden. Das bedeutete, dass die Menschen, mit denen wir sprachen, nicht erst davon überzeugt werden mussten, dass das Problem real und dringend ist.
Es gibt ein starkes Interesse von Endanwendern, neue Kandidaten zu testen, sobald diese in unserem Labor validiert sind. Wir möchten mit ausgewählten Partnern je Anwendungsfall zusammenarbeiten, um die Produkte gemeinsam zur Marktreife zu entwickeln.
Auf der Investorenseite kam das Interesse von Deep-Tech-Spezialisten, die verstehen, dass Unternehmen aus der Grundlagenforschung eine andere Form annehmen als Softwareunternehmen – und genau das ist das Kapital, das wir brauchen.
Würdet ihr diesen Weg wieder gehen – oder gibt es etwas, das ihr anders machen würdet?
Wir würden ihn ohne große Zögerlichkeit wieder gehen, zum einen weil das Problem real und wichtig ist, zum anderen weil wir ein großartiges Team aufbauen, das jede Herausforderung meistern kann.
Was wir anders machen würden, ist vor allem: noch schneller voranzukommen, als wir es heute ohnehin schon tun.
Was können andere von eurer Start-up-Geschichte lernen?
Uns fallen drei Dinge ein.
Erstens: KI ist am wirkungsvollsten als Verstärker tiefer Fachkompetenz – nicht als Ersatz dafür. Die Teams, die in der Grundlagenforschung gewinnen werden, sind jene, die gute Modelle mit Menschen kombinieren, die Physik und Chemie wirklich verstehen. Wir haben alqem auf dieser Überzeugung aufgebaut.
Zweitens: Wählt Probleme, bei denen eure (kombinierten) Hintergründe ein Vorteil sind. In unserem Fall helfen uns unsere Hintergründe als Computerwissenschaftler, Experimentalphysiker und Wirtschaftsmanager dabei, einen Weg zu finden, ein relevantes Problem zu lösen und Mehrwert zu schaffen.
Drittens: Seid ehrlich in eurer Geschichte – die meisten Investoren sind klug und durchschauen Fachjargon und Bluffs.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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