Mit Mathematik und maschinellem Lernen zum Wunschmaterial

19. April 2021

Dr. Prashanth Srinivasan forscht als Humboldt-Forschungsstipendiat am Institut für Materialwissenschaft der Universität Stuttgart.

Der Humboldt-Forschungsstipendiat Dr. Prashanth Srinivasan möchte neue Materialien entwickeln, die in der Medizin oder der Robotik zum Einsatz kommen können.

Dr. Prashanth Srinivasan ist seit März diesen Jahres als Humboldt-Forschungsstipendiat an der Universität Stuttgart. Der Postdoc forscht am Institut für Materialwissenschaft im Team um Prof. Blazej Grabowski der Abteilung Materialdesign. Prashanth Srinivasan ist in Indien geboren. Seinen Bachelor- und Master-Abschluss hat er in Chennai gemacht, anschließend hat er in den Niederlanden an der Delft University of Technology promoviert.

Es war schon ein besonderer Start für Prashanth Srinivasan, als er im Oktober 2020, damals noch als Postdoc im Rahmen eines Projekts des europäischen Forschungsrats (ERC), an die Universität Stuttgart kam. Seine Freunde, die ihm beim Umzug halfen, mussten aufgrund der Pandemie gleich wieder den Rückweg antreten, durften nicht über Nacht bleiben. Das Gästehaus auf dem Vaihinger Campus war verwaist. „Es war schon etwas einsam zum Einstieg“, sagt Prashanth Srinivasan. Aber der Campus hat ihm von Anfang an gut gefallen. Inzwischen ist er nach Kaltental gezogen, hat dort Anschluss gefunden und wird bald auch so manche Unterhaltung auf Deutsch führen können, da er aktuell einen Intensivsprachkurs in Frankfurt besucht.

Abbildung eines Nickel-Titan-Nanodrahts nach dem Biegen: Die roten und blauen Punkte repräsentieren Zug- und Druck-Varianten.

Neuartige Legierungen mit Gedächtnis

Zwei Jahre lang wird er sich an der Universität Stuttgart seiner Forschung widmen können. Dabei taucht Prashanth Srinivasan computergestützt bis auf die Ebene der Atome in Materialien ein, um neuartige Legierungen mit Gedächtnis zu designen. Solche phasentransformierenden Materialien, auch SMAs genannt, ändern je nach Temperatur und Spannung ihre Form. In der Abteilung von Professor Grabowski findet er die besten Voraussetzungen für seine Arbeit. Das Team dort setzt auf modernste Rechenmethoden, die etwa auch die Molekulardynamik mit einbeziehen, und kombiniert diese mit Methoden des maschinellen Lernens, um Materialien super genau und schnell zu modellieren.

Auf Stuttgart wurde Prashanth Srinivasan dank eines Forscherkollegen in Delft aufmerksam. Als er nach seiner Promotion über „Atomistic Simulations of Nickel-Titanium SMAs“ zusammen mit Dr. Fritz Körmann arbeitete, machte ihn dieser auf Professor Grabowski und sein Team an der Uni Stuttgart aufmerksam und ermutigte ihn, sich für ein Humboldt Stipendium zu bewerben. „Ich kannte Deutschland schon“, erzählt Prashanth Srinivasan: „2011 war ich für drei Monate in Bochum als DAAD Stipendiat. Dabei habe ich festgestellt, dass mir das Leben und Arbeiten hier sehr gut gefällt.“

Neue Materialien für Medizin oder Robotik

Prashanth Srinivasan geht den thermodynamischen Eigenschaften von SMAs auf den Grund. Um diese zu ermitteln und zu modellieren setzt er auf mathematische Berechnungen und bezieht Methoden des maschinellen Lernens mit ein. Er nutzt dabei die in der Abteilung Materialdesign eingesetzten Techniken und entwickelt sie weiter. Sein Ziel ist, die Eigenschaften, die Legierungen durchlaufen, wenn bei hohen Temperaturen ein Transformationsprozess erfolgt, numerisch vorherzusagen. Anhand dieser Erkenntnisse möchte er ermöglichen, neue Materialien zu designen, deren Transformation man nach Bedarf „einschalten“ kann. „Beispielsweise in der Medizin oder der Robotik könnten solche Materialien zum Einsatz kommen“, erklärt Prashanth Srinivasan, der neben der Forschung sein Wissen auch gerne an Studierende weitergibt und zum Beispiel Masterarbeiten betreut.

Ausflüge in die Berge

Zur Entspannung und am Feierabend dreht Prashanth Srinivasan so manche Joggingrunde. Squash und Basketball – seine Lieblingssportarten – sind aufgrund von Corona momentan leider tabu. Aber Ausflüge machen, das geht. Der Schwarzwald und die Berge locken und bieten Höhenerlebnisse, die dem Gast aus den Niederlanden sehr gefallen.

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