@article{2025::wenn_algor,
title = {Wenn Algorithmen alternative Materialien finden},
year = {2025},
note = {Knappe Ressourcen, explodierende Preise, Lieferunsicherheiten oder
neue regulatorische Vorgaben – es gibt viele Gründe, weshalb
Unternehmen Rohstoffe oder Materialien ersetzen müssen. Doch die
Suche nach geeigneten Alternativen ist oft ein aufwendiger Prozess mit
ungewissem Ausgang. Ein Forschungsteam des Fraunhofer IPA hat deshalb
ein KI-gestütztes Tool entwickelt, das diese Herausforderung
systematisch angeht. Es kombiniert maschinelles Lernen mit
semantischer Recherche, um passende Substitute für kritische
Materialien wie Kobalt zu identifizieren. Dabei berücksichtigt es
nicht nur technische Eigenschaften, sondern auch rechtliche,
ökologische und soziale Faktoren. Das Ziel: Unternehmen eine
fundierte Entscheidungsgrundlage für zukunftsfähige
Materialstrategien zu bieten – ohne dabei die Produktqualität oder
Nachhaltigkeitsziele aus dem Blick zu verlieren.},
journal = {Konstruktion},
pages = {IW 8--IW 9},
author = {},
volume = {77},
number = {07-08}
}