Bestehende Ansätze, um die Effizienz dieser Simulationen zu steigern, erfordern verschiedenste, sehr komplexe Optimierungen der Parameter und müssen präzise an die jeweilige Aufgabe angepasst werden. Eine universelle Lösung, die für alle Szenarien gleichermaßen effektiv ist, gibt es nicht. In „AutoMD-AI“ sollen in einem interdisziplinären Team – aus Informatikern, Chemikern, Verfahrenstechnikern und Mathematikern – die Möglichkeiten des Einbindens von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) erweitert und dabei gleichzeitig deren Ressourcenbedarf signifikant gesenkt werden. Zum einen soll damit die Suche den vielversprechendsten Optimierungsansätzen für die Simulationsaufgabe unterstützt werden. Zum anderen sollen auf Basis von „ML-Ersatz-Modellen“ die anwendigen Simulationsrechnungen durch schnellere, „sparsamere“ Berechnungen ersetzt werden, bei vergleichbarer Genauigkeit.