„MALEK doprowadzi do zrozumiałych, weryfikowalnych i powtarzalnych podejść do modelowania, wnosząc tym samym ważny wkład w bardziej solidne oceny bezpieczeństwa” – mówi dr Attila Cangi, kierownik działu „Machine Learning for Materials Design” w CASUS. „Naszym celem jest przeniesienie wiedzy specjalistycznej, którą opracowaliśmy w zakresie modeli uczenia maszynowego do mikroskopowego opisu materiałów do tego zastosowania, ponieważ podstawowe wyzwania metodologiczne są ze sobą ściśle powiązane”. Prof. Michael Hecht, kierownik CASUS Young Investigator Group „Mathematical Foundations of Complex Systems Science”, podkreśla planowaną systematyczną ocenę opracowanych modułów: „Od indywidualnych modeli zastępczych do ich kombinacji, a ostatecznie do różnych wersji zintegrowanego modelu oceny, głównym pytaniem jest, które rozwiązania są najlepiej dopasowane pod względem dokładności, solidności i przejrzystości”. W tym celu przeprowadzone zostaną szeroko zakrojone analizy porównawcze i analizy niepewności, obejmujące doświadczenia z podziemnych laboratoriów badawczych, takich jak Äspö w Szwecji i Grimsel w Szwajcarii.

MALEK koncentruje się na krystalicznych skałach macierzystych, jednym z typów skał macierzystych rozważanych w Niemczech pod kątem budowy głębokiego składowiska geologicznego. Ponieważ sama skała jest zwykle bardzo gęsta, szczeliny i strefy uskoków odgrywają decydującą rolę: kontrolują przepływ wód gruntowych, a tym samym transport rozpuszczonych substancji, takich jak radionuklidy. Te złożone cechy strukturalne sprawiają, że skały krystaliczne stanowią szczególne wyzwanie z naukowego punktu widzenia, dlatego oczekuje się, że projekt dostarczy szczególnie cennych informacji.

Projekt, który rozpoczął się na początku 2026 r., będzie korzystał z uzupełniającej się wiedzy partnerów. Prof. Brendler i jego zespół wnoszą doświadczenie w zakresie geochemii, modelowania transportu reaktywnego i opracowywania metod opartych na danych. Dr Cangi i prof. Hecht zapewniają wiedzę specjalistyczną w zakresie uczenia maszynowego i matematycznego modelowania zastępczego. Prof. Thomas Nagel z TU Bergakademie Freiberg jest ekspertem w kwestiach związanych ze spękanymi porowatymi geomateriałami, a także symulacjami i weryfikacjami geotechnicznymi. Prof. Denise Degen z TU Darmstadt wnosi wiedzę specjalistyczną w zakresie analizy niepewności w naukach geologicznych, która pomaga uprościć złożone modele obliczeniowe oparte na prawach fizycznych.