GraphReasoning ist ein Projekt, das generative KI-Technologien nutzt, um 1000 wissenschaftliche Arbeiten in Wissensgraphen umzuwandeln. Durch strukturelle Analysen, die Berechnung des Knotengrads, die Identifizierung von Communities und Konnektivität, die Bewertung des Clusterkoeffizienten und der Zwischenzentralität wichtiger Knoten, wird eine faszinierende Wissensarchitektur aufgedeckt. Dieser Graph weist eine skalenfreie Natur und eine hohe Interkonnektivität auf und kann für Graph-Inferenz verwendet werden. Durch die Nutzung von Transitivität und Isomorphie werden beispiellose interdisziplinäre Beziehungen aufgedeckt, die zur Beantwortung von Fragen, zur Identifizierung von Wissenslücken und zur Vorschläge für neuartige Materialdesigns und zur Vorhersage des Materialverhaltens dienen.