KI und der EU Green Deal
Wie Labore und Industrie gemeinsam Zukunft gestalten
KI-Agenten, Material Intelligence und der Green Deal
Die europäische Industrie steht vor einer historischen Transformation: Der Green Deal der EU verfolgt das ambitionierte Ziel, Europa bis 2050 klimaneutral zu machen – und gleichzeitig die wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Ein zentraler Hebel auf diesem Weg ist die Entwicklung nachhaltiger Materialien.
Ein zentraler Befund dabei: Materialinnovationen sind Schlüsseltechnologien. Laut einer Analyse des Fraunhofer LBF hängen rund 70 % aller industriellen Neuerungen von neuen oder weiterentwickelten Materialien ab. Diese Einschätzung bestätigt auch das ausführliche Themenpapier
Was ist der European Green Deal?
Der European Green Deal ist die zentrale Klimaschutz- und Wachstumsstrategie der Europäischen Union.
Sein übergeordnetes Ziel: Europa bis 2050 zum ersten klimaneutralen Kontinent machen. Das bedeutet, dass netto keine Treibhausgase mehr ausgestoßen werden dürfen – was tiefgreifende Veränderungen in allen Sektoren erforderlich macht.
Konkret beinhaltet der Green Deal:
• eine Reduktion der Treibhausgase um mindestens 55 % bis 2030 (im Vergleich zu 1990),
• Investitionen in saubere Energie, nachhaltige Industrie, klimafreundliche Mobilität, Kreislaufwirtschaft und Gebäudeeffizienz,
• klare Vorgaben für nachhaltige Landwirtschaft („Farm to Fork“) und Ressourcenschonung,
• sowie die Förderung von Innovationen, um Klimaziele und wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit miteinander zu verbinden.
Digitalisierung als Enabler: Materialdaten im Mittelpunkt
Industrielle Forschung und Qualitätssicherung sind heute gefordert, schneller, fundierter und vorausschauender zu entscheiden. Statt sich auf langwierige Versuchsreihen zu verlassen, werden Daten zunehmend zur entscheidenden Ressource.
Viele Labore arbeiten nach wie vor mit verteilten Excel-Listen, inkompatiblen Insellösungen oder unstrukturierten Datenbanken. Damit ist Potenzial verschenkt – sowohl ökologisch als auch ökonomisch.
Doch viele Labore arbeiten nach wie vor mit verteilten Excel-Listen, inkompatiblen Insellösungen oder unstrukturierten Datenbanken. Damit ist echtes Potenzial verschenkt – sowohl ökologisch als auch ökonomisch. Hier setzt das Konzept der Material Intelligence an. Gemeint ist die Fähigkeit, relevante Materialdaten zu erfassen, zu strukturieren, zu vernetzen und durch KI-gestützte Analysen in konkrete Erkenntnisse zu überführen. Der Wandel vom Datenarchiv zur aktiven Entscheidungsplattform bedeutet nicht nur Effizienzgewinne, sondern eröffnet ganz neue Möglichkeiten in der Produktentwicklung, Rezepturoptimierung und Qualitätssicherung.
Intelligente Unterstützung: KI-Agenten als Teil von Material Intelligence
Neben klassischen Datenbanken und Analysetools kommen heute zunehmend intelligente Assistenzsysteme zum Einsatz. KI-Agenten können auf vorhandene Materialdaten zugreifen, Muster erkennen, Vorhersagen treffen und gezielt Handlungsvorschläge erarbeiten.
„KI-Agenten arbeiten proaktiv darauf hin, ein Ziel zu erreichen – nicht nur reaktiv auf Befehle zu antworten“, erklärt Charles Jouanique, Chief Revenue Officer bei LabV.
In einer modernen Material Intelligence Plattform wie LabV analysieren KI-gestützte Module beispielsweise historische Testergebnisse und schlagen mögliche Rezepturverbesserungen oder alternative Rohstoffkombinationen vor. “Sie unterstützen damit Forscher und Qualitätsingenieure, schneller die besten Entscheidungen zu treffen – ohne das Fachwissen der Menschen zu ersetzen.”, ergänzt Jouanique. Diese intelligente Unterstützung wird insbesondere in Bereichen wie Produktentwicklung, Recyclingstrategien und Materialzertifizierung zum entscheidenden Erfolgsfaktor.
Beispiele aus der Praxis: Materialdaten für den Green Deal
Wie innovative Ansätze aus Industrie und Forschung zeigen, werden strukturierte Materialdaten zunehmend zum Herzstück nachhaltiger Entwicklungen. Anhand ausgewählter Beispiele wird deutlich, wie Digitalisierung und Material Intelligence dazu beitragen, die Ziele des European Green Deal praktisch umzusetzen.
Beispiel 1: CO₂-arme Baustoffe und Recyclingbeton
Ein Projekt aus Hessen zeigt, wie Materialdaten konkret zur Reduktion von CO₂-Emissionen beitragen. Unternehmen wie Heidelberg Materials arbeiten an klimafreundlichen Baustoffen, etwa durch den Einsatz von Recyclingbeton und alternativen Bindemitteln. Ziel ist es, die CO₂-Bilanz von Gebäuden deutlich zu verbessern.
Hier sind strukturierte Materialdaten essenziell:
Rohstoffzusammensetzungen, Prozessparameter und Performance-Daten werden digital erfasst und analysiert, um sowohl Qualität als auch Nachhaltigkeit sicherzustellen. Digitale Plattformen ermöglichen die Optimierung der Rezepturen und die transparente Nachverfolgung der Baustoffströme. KI-Agenten könnten dabei unterstützen, die optimale Mischung auf Basis verfügbarer Rezyklate und Anforderungen an Festigkeit, Dauerhaftigkeit und Ökobilanz zu empfehlen.
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Beispiel 2: Digitale Produktpässe für Batteriematerialien
Ein weiteres hessisches Projekt im Kontext des Green Deal beschäftigt sich mit der Einführung digitaler Produktpässe für Batteriematerialien, unterstützt von Initiativen wie der Global Battery Alliance. Ziel ist es, über den gesamten Lebenszyklus hinweg Informationen zu Rohstoffen, Recyclingfähigkeit und Umweltbilanz digital verfügbar zu machen.
Material Intelligence spielt hier eine entscheidende Rolle: Die Daten werden nicht nur gespeichert, sondern intelligent verknüpft und analysiert, um beispielsweise Hinweise zu Second-Life-Nutzung, Recyclingstrategien oder regulatorischen Anforderungen zu generieren.
Digitale Produktpässe ermöglichen eine transparente Nachverfolgung und Dokumentation entlang der gesamten Wertschöpfungskette – ein essenzieller Baustein für die Kreislaufwirtschaft der Zukunft.
Beispiel 3: Forschungsprojekt zu Smart Coatings und digitalen Zwillingen
Auch in der anwendungsnahen Forschung werden Materialdaten und KI zunehmend kombiniert, um nachhaltigere Lösungen zu entwickeln. Ein spannendes Beispiel stammt aus dem Bereich intelligenter Beschichtungen (Smart Coatings). Am Fraunhofer-Institut für Werkstoff- und Strahltechnik IWS wird daran geforscht, wie sich intelligente Schutzschichten mit eingebetteten Sensorfunktionen entwickeln lassen – etwa zur Selbstheilung, Temperaturüberwachung oder frühzeitigen Schadensdetektion.
Diese neuartigen Beschichtungen sind nicht nur funktional, sondern auch hochkomplex: Bereits kleinste Änderungen in den Rohstoffparametern oder dem Applikationsprozess können ihre Wirkung beeinflussen. Um hier effizient und zielgerichtet zu entwickeln, wird auf die Kombination aus Material Intelligence Plattformen und digitalen Zwillingen gesetzt.
Ein digitaler Zwilling der Beschichtung – also ein datenbasiertes Abbild aller Prozess-, Struktur- und Leistungsparameter – erlaubt es, potenzielle Rezepturen virtuell zu testen, bevor reale Experimente erfolgen. KI-Agenten helfen dabei, Parameterkombinationen mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit zu identifizieren. Damit wird nicht nur Zeit gespart, sondern auch Rohstoffeinsatz und Energieverbrauch reduziert – zwei entscheidende Hebel im Sinne des Green Deal. „Nachhaltigkeit beginnt mit der richtigen Datenstrategie – und endet mit nachvollziehbaren Entscheidungen“, heißt es dazu treffend in der Forschungsinitiative MaterialDigital des BMBF.
Beispiel 4: Effizientere Lackentwicklung mit Material Intelligence
Auch in der industriellen Forschungspraxis zeigt sich, wie Materialdaten Prozesse revolutionieren können. Ein Kunde aus der Lackindustrie stellte LabV vor die Aufgabe, eine Beschichtungslösung für besonders herausfordernde Umgebungsbedingungen zu entwickeln: hohe Temperaturen, spezifische Haftungsanforderungen, regulatorische Vorgaben.
Statt klassischem Trial-and-Error-Ansatz setzte das Labor auf eine Material Intelligence Plattform mit integriertem KI-Agenten. Der Agent analysierte historische Rezepturen, Testergebnisse und Umweltbedingungen, bewertete Ähnlichkeiten und entwickelte Vorschläge für Rezepturkombinationen – inklusive fundierter Begründungen.
Warum das mit dem Green Deal zusammenhängt
Das Positionspapier von Technologieland Hessen stellt klar: Materialtechnologien sind nicht nur technische Lösungen – sie sind Träger der Transformation. Ob CO₂-freie Chemie, neue Speichermaterialien, Smart Grids oder nachhaltige Bauprodukte – Innovationen entstehen dort, wo Daten, Materialkenntnis und Digitalisierung zusammentreffen.
„Die Transformation der Industrie gelingt nur, wenn Digitalisierung und Nachhaltigkeit zusammengedacht werden – und Materialdaten sind die gemeinsame Sprache“, lautet ein zentrales Fazit der Initiative. Und weiter: „Ein großer Teil der Lösungen entsteht dort, wo Unternehmen, Start-ups und Forschung gemeinsam Daten nutzen, um bessere Materialien zu entwickeln.“
Der European Green Deal verlangt nicht nur technologische Neuerungen, sondern auch digitale Nachvollziehbarkeit – von der Rohstoffherkunft bis zur Kreislauffähigkeit. Ohne zentrale, strukturierte Materialdaten sind Lebenszyklusanalysen, digitale Produktpässe oder automatisierte Nachhaltigkeitsbewertungen nicht realisierbar.
Die gute Nachricht: Die Technologie ist da – und die Einstiegshürden sind heute niedriger denn je. Der Agent macht Vorschläge – die Verantwortung bleibt beim Menschen.
Voraussetzungen für den erfolgreichen Einstieg
Die gute Nachricht: Die Technologie ist da – und die Einstiegshürden sind heute niedriger denn je.
Was es braucht:
• Eine zentrale, strukturierte Datenbasis (z. B. in einer Plattform wie LabV)
• Klare Zieldefinitionen für den Agenten („Finde eine geeignete Rezeptur unter X“)
• Feedback-Mechanismen zur kontinuierlichen Verbesserung
• Und: das Bewusstsein, dass der Mensch immer die letzte Entscheidung trifft
„Der Agent macht Vorschläge – die Verantwortung bleibt beim Menschen“, betont Charles Jouanique.
“Ein gut gewählter Pilot-Use-Case – etwa in der Rezepturentwicklung oder Rezyklatbewertung – reicht oft aus, um die Vorteile erlebbar zu machen.” Wichtig ist, nicht nur über KI zu reden – sondern zu starten.
Fazit: Wer jetzt handelt, gestaltet den Wandel
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