Belagsbildung auf Herzklappen: Forschungspreis für ML-Modell
05.10.2026 15:03
Ein Team der Universität Paderborn entwickelt im Projekt "ML4Fouling" ein Machine-Learning-Modell, das Ablagerungen auf Medizin- und Industrieprodukten vorhersagt. Die Hochschulleitung zeichnet das Vorhaben mit dem Forschungspreis 2026 aus, dotiert mit 140.000 Euro.
Auf künstlichen Herzklappen, in chemischen Anlagen und in Rohrleitungen lagern sich fortlaufend dünne Schichten aus Proteinen, Polymeren oder anderen Substanzen ab – Fachleute sprechen von „Fouling“. Die Beläge behindern den Stofftransport oder verengen den Durchfluss und können in der Medizin zu Funktionseinschränkungen bei Patientinnen und Patienten führen. Nach Angaben der Universität Paderborn fehlen bislang geeignete Modelle und Daten, um das Zusammenspiel von Oberflächen, Flüssigkeiten und Strömungen in Echtzeit zuverlässig vorherzusagen.
Im Projekt „ML4Fouling“ verknüpft ein interdisziplinäres Team der Universität Laborexperimente, Computersimulationen und maschinelles Lernen. Ziel ist eine systematische Vorhersage der Belagsbildung über verschiedene Materialien, Flüssigkeiten und Strömungsbedingungen hinweg – und damit eine Grundlage für Werkstoffe und energiesparendere Industrieprozesse.
Daten aus Experiment und Simulation
„In ML4Fouling nutzen wir Algorithmen, die aus riesigen Datenmengen Muster ableiten. Diese Daten stammen aus zwei Quellen: Experimenten und Simulationen“, erklärt Prof. Dr. Martin Brehm, Leiter des Lehrstuhls für Theoretische Chemie an der Universität Paderborn. In Labormessungen lassen die Forschenden Elektrolytlösungen über rotierende Metallscheiben fließen und messen die Änderung elektrischer Widerstände an der Grenzfläche. Das Modell soll berechnen, wie sich molekulare Wechselwirkungen an der Grenzfläche unter Strömungsbedingungen auf die makroskopische Belagsbildung auswirken.
Validierung am gedruckten Herzmodell
Geprüft werden die Vorhersagen zunächst an einem Mikroreaktor zur Polymerherstellung, in dem Sensoren erfassen, wann und wo sich erste Beläge bilden. Später sollen medizinische Anwendungen folgen: Geplant ist ein dreidimensionales Herzmodell aus dem 3D-Drucker, das die Strömungsverhältnisse einer echten Herzklappe nachbildet. Das Rechenmodell soll prüfen, wie sich unterschiedliche Werkstoffe unter Blutfluss bewähren. Initiatorin des Projekts ist Dr. Vanessa Neßlinger, Leiterin der Arbeitsgruppe Polymere Interphasen in der Technischen und Makromolekularen Chemie.
Preis mit 140.000 Euro dotiert
Die Hochschulleitung vergibt den Forschungspreis 2026 mit einer Dotierung von 140.000 Euro für Forschungsprojekte abseits des Mainstreams. Nach Darstellung von Prof. Dr. Thomas Tröster, Vizepräsident für Forschung und akademische Karrierewege, liefert das Vorhaben Werkzeuge für die Werkstoffentwicklung, die Implantathersteller und Anlagenbauer gleichermaßen nutzen könnten und den Bedarf an teuren Trial-and-Error-Tests verringerten.
Als größte Hürde benennt Dr. Robert Schade vom Paderborn Center for Parallel Computing (PC2) die Kluft zwischen den Zeitskalen: Experimente laufen in Sekunden, Simulationszyklen in Nanosekunden. Das Team baut physikalische Gesetzmäßigkeiten direkt in das ML-Modell ein, damit das System nicht rein statistisch arbeitet und falsche Trends liefert. Erste Tests laufen bereits; mit ersten Ergebnissen rechnet das Team im kommenden Jahr. Anwendungsfelder sieht die Universität bei Biosensoren, Filtrationsanlagen und Schutzbeschichtungen.
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