Developing next‑generation materials used to take decades of trial‑and‑error. At MCL, we’re changing that.
Our Computational Materials Design group combines physics‑based multiscale modeling, ab‑initio DFT, and data‑driven AI to connect atomic-scale physics with real material performance.
What We Do:
With academic and industrial partners, we focus on:
• Multiscale Simulation: From atomic lattices to microstructures.
• High‑Performance Metals & Ceramics: Steels, refractory metals, superalloys, and functional ceramics for extreme environments and new applications.
• Integrated Materials Intelligence: Thermodynamics + machine learning to predict phase stability, defects, and mechanical properties before a sample is cast.
Why It Matters
Modern tech, from green energy to advanced manufacturing, needs new materials faster than traditional development allows. By moving more of this work into the digital realm, we help:
• Bring resilient materials to application in months instead of years.
• Enable greener materials and processes and reduce experimental waste.
• Improve material reliability under extreme environments.
Digitalization isn’t just changing how we design, it’s redefining how we innovate, starting from the atomic level.
Interested in virtual material design or industry use cases? Connect with our team or drop us a message!
***
Werkstoffinnovation beschleunigen: Unsere Gruppe Computational Materials Design
Die Entwicklung neuer Werkstoffe war früher ein jahrzehntelanger Trial‑and‑Error‑Prozess. Am MCL ändern wir das.
Unsere Gruppe Computational Materials Design verbindet physikbasierte Multiskalenmodellierung, ab‑initio‑Dichtefunktionaltheorie (DFT) und datengetriebene KI, um Physik auf atomarer Skala mit dem realen Materialverhalten zu verknüpfen.
Das machen wir:
Gemeinsam mit wissenschaftlichen und industriellen Partnern arbeiten wir an:
• Multiskalensimulation: Von atomaren Gittern bis zu Mikrostrukturen.
• Hochleistungsmetallen & Keramiken: Stähle, Refraktärmetalle, Superlegierungen und funktionelle Keramiken für extreme Umgebungen und neue Anwendungen.
• Integrierter Werkstoffintelligenz: Thermodynamik + maschinelles Lernen, um Phasenstabilität, Defektbildung und mechanische Eigenschaften vorherzusagen, bevor die erste Probe gegossen wird.
Relevanz für Gesellschaft und Industrie:
Moderne Technologien, von der Energiewende bis zur Hochleistungsproduktion benötigen neue Werkstoffe schneller, als klassische Entwicklungswege erlauben. Indem wir mehr dieser Arbeit in den digitalen Raum verlagern, tragen wir dazu bei:
• resiliente Werkstoffe in Monaten statt Jahren in die Anwendung zu bringen,
• grünere Materialien und Prozesse zu ermöglichen und experimentellen Abfall zu reduzieren,
• die Zuverlässigkeit von Materialien unter extremer Belastung zu verbessern.
Digitalisierung verändert nicht nur, wie wir produzieren, sie definiert neu, wie wir Innovationen vorantreiben und das von atomarer Ebene beginnend.
Interesse an virtueller Werkstoffentwicklung oder industriellen Use Cases? Vernetzen Sie sich mit unserem Team oder schreiben Sie uns eine Nachricht!
