Kemira und CuspAI: Generative KI entwirft neue PFAS-Filtermaterialien

PFAS (Per- und Polyfluoralkylsubstanzen) sind synthetische Chemikalien, die seit den 1940er Jahren industriell eingesetzt werden. Da sie sich in der Umwelt nicht abbauen und im menschlichen Körper akkumulieren, werden sie als „ewige Schadstoffe" bezeichnet. Regulatorisch hat sich der Druck verschärft: Die US-amerikanische EPA führte 2024 Grenzwerte im Bereich von Teilen pro Billion ein; die EU hat ihre Trinkwasserrichtlinie entsprechend angepasst.

Die heute dominierende Technologie zur PFAS-Entfernung ist granulierte Aktivkohle. Kemira, ein finnisches Unternehmen für Wasserbehandlungschemikalien, ist bereits im Markt für Aktivkohle-Regenerierung aktiv. Herkömmliche Materialentwicklung erfordert Hypothesenbildung, Strukturentwurf, Simulation, Laborversuche und iterative Anpassung, ein einzelner Fehlschlag bedeutet den Neustart des Prozesses. Der Suchraum möglicher Materialstrukturen ist dabei praktisch unbegrenzt.

Kemira kooperiert mit CuspAI, einem 2024 in Cambridge gegründeten KI-Materialunternehmen, um mittels generativer KI vollständig neue Materialstrukturen zur PFAS-Entfernung zu entwerfen. Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf Metall-organische Gerüstverbindungen (Metal-Organic Frameworks, MOFs), nanoporöse kristalline Materialien, deren Struktur sich präzise für spezifische Filtrationszwecke anpassen lässt.

Die Plattform von CuspAI generiert dabei nicht bekannte Verbindungen aus Datenbanken, sondern entwirft neue Strukturen von Grund auf, ausgerichtet an industriellen Leistungskriterien wie Wasserstabilität, Umweltverträglichkeit und kosteneffizienter Synthese. Die Partner beschreiben das Projekt als erste kommerzielle Partnerschaft, die generative KI durchgängig auf das PFAS-Materialdesign anwendet.

Die KI-Plattform durchsuchte einen Raum von rund 300 Billionen möglicher Strukturen. Zielverbindungen waren drei prioritäre PFAS-Moleküle: GenX, PFBS und PFOS, Substanzen, die in der Trinkwasser- und Industriewasseraufbereitung besonders relevant sind. Neben der Strukturgenerierung wurden laut den Partnern auch neue funktionelle Gruppenchemien identifiziert, die potenziell breitere Anwendungen in Adsorptionsprodukten haben könnten.

Die Zusammenarbeit produzierte mehr als 5.000 neue Materialdesigns. Rund 20 Kandidaten wurden für die weitere Entwicklung und Testung ausgewählt. Der gesamte Prozess, von der Suche bis zur Kandidatenauswahl, dauerte sechs Monate, was laut den Partnern einem Zeitraum entspricht, der bei konventioneller Vorgehensweise typischerweise Jahre in Anspruch nehmen würde.

CuspAI-CEO Chad Edwards bezeichnete die Partnerschaft als Beitrag zur Lösung „eines der drängendsten Umweltprobleme unserer Zeit". Kemira-Präsident Antti Salminen sprach von „einem glaubwürdigen Weg zu einem PFAS-Sanierungsprodukt der nächsten Generation". Unter einem Rahmenvertrag sind bereits weitere gemeinsame Projekte in Planung.

Das Projekt steht im breiteren Kontext eines wachsenden Feldes KI-gestützter Materialentdeckung. MOFs haben trotz wissenschaftlichem Potenzial bislang Schwierigkeiten, den Schritt in die kommerzielle Anwendung zu vollziehen, unter anderem wegen der hohen Kosten und des langsamen Testprozesses bei Millionen möglicher Strukturen. Kemira und CuspAI adressieren genau diesen Engpass durch algorithmische Vorauswahl. Das Ergebnis sind bislang Kandidaten für Tests; eine kommerzielle Marktreife ist den vorliegenden Quellen nicht zu entnehmen.