Das Labor der Zukunft: Wissenschaftler verbringen keine Wochen mehr mit der Entwicklung komplexer Versuchsaufbauten, sondern konsultieren stattdessen einen Algorithmus, der so unkonventionelle Lösungen vorschlägt, dass sie auf den ersten Blick absurd erscheinen. Klingt unrealistisch? Das geschieht bereits. Die Physik, einer der konservativsten Bereiche der Wissenschaft, erlebt derzeit eine stille Revolution. Algorithmen der künstlichen Intelligenz analysieren nicht nur Daten, sondern beteiligen sich auch aktiv an der Entwicklung neuer Experimente. Und das tun sie auf eine Weise, die oft selbst die erfahrensten Forscher überrascht.
Ungewöhnliche Ideen der KI, die zunächst sinnlos erschienen
Nehmen wir zum Beispiel den Gravitationswellendetektor LIGO. Dieses Gerät ist außerordentlich präzise und in der Lage, Veränderungen zu messen, die kleiner sind als die Breite eines Protons. Als Rana Adhikari vom California Institute of Technology die künstliche Intelligenz bat, seine Konstruktion zu verbessern, erhielt er einen Vorschlag, den er zunächst für absurd hielt.
Die Ergebnisse, die dieses Ding lieferte, waren für Menschen wirklich unverständlich. Sie waren zu komplex und wirkten wie etwas aus dem Weltall. Einfach nichts, was ein Mensch erschaffen könnte, weil es aus Sicht der Symmetrie, der Schönheit, was auch immer, keinen Sinn ergab, erklärt Adhikari.
Der Algorithmus schlug vor, einen drei Kilometer langen Ring zwischen dem Interferometer und dem Detektor einzufügen. Es stellte sich heraus, dass diese Lösung auf theoretischen Prinzipien beruhte, die Jahrzehnte zuvor von russischen Physikern entwickelt, aber nie experimentell umgesetzt worden waren. Wäre diese Idee beim Bau von LIGO umgesetzt worden, hätte sich die Empfindlichkeit des Detektors um 10 bis 15 % verbessert. In der Quantenoptik ist die Situation ähnlich. Das Team von Mario Krenn hat die Software PyTheus entwickelt, die Experimente unter Verwendung von Quantenverschränkung entwirft. Der Algorithmus schlug eine einfachere Konfiguration zum Ersetzen der Verschränkung vor als das berühmte Projekt von Anton Zeilinger aus dem Jahr 1993, für das der Physiker den Nobelpreis erhielt.
Als er mir das zeigte, waren wir verwirrt. Ich war mir sicher, dass das falsch sein musste“, gibt Krenn zu.
Im Dezember 2024 wurde experimentell bestätigt, dass das PyTheus-Projekt wie vorhergesagt funktioniert. Dies ist der erste Fall, in dem eine KI ein Quantenexperiment von Grund auf entworfen hat und Menschen es umgesetzt haben.
Entdeckung der Gesetze der Physik ohne theoretische Vorkenntnisse
Künstliche Intelligenz entwirft nicht nur Experimente, sondern entdeckt auch grundlegende Gesetze der Physik. Rose Yu und ihr Team haben ein maschinelles Lernmodell trainiert, um Symmetrien in den Daten des Large Hadron Colliders zu finden. Die Algorithmen identifizierten Lorentz-Symmetrien – die für Einsteins Relativitätstheorie von zentraler Bedeutung sind – ausschließlich auf der Grundlage von experimentellen Daten. Noch beeindruckender sind die Errungenschaften von Kyle Cranmer und seinen Kollegen. Ihr Modell sagt die Dichte von Dunkler-Materie-Haufen im Universum besser voraus als von Menschen entwickelte Gleichungen. Das Problem ist, dass Wissenschaftler nicht verstehen, warum diese Gleichung funktioniert:
Die KI-Gleichung beschreibt die Daten sehr gut. Aber ihr fehlt die Geschichte, wie man dorthin gelangt, fügt Cranmer hinzu
Die gleichen Methoden könnten in der Chemie Anwendung finden, wo KI neue Moleküle und Reaktionen entwerfen könnte. In der Biologie könnten Algorithmen bei der Entwicklung genetischer Experimente oder der Erforschung komplexer Stoffwechselwege helfen. In der Medizin könnte KI klinische Studien optimieren oder neue Therapieprotokolle entwickeln. Wissenschaftler vergleichen den aktuellen Stand der KI in der Wissenschaft mit dem Sprechenlernen eines Kindes. Algorithmen müssen ständig von Experten überwacht und deren Ergebnisse interpretiert werden.
Eine neue Ära der Zusammenarbeit
Künstliche Intelligenz in der Wissenschaft bedeutet nicht, dass Menschen durch Maschinen ersetzt werden, sondern eine neue Form der Zusammenarbeit. KI bringt einen neuen Blickwinkel auf alte Probleme, während Menschen für Interpretation und Kontext sorgen. Diese Synergie kann das Tempo wissenschaftlicher Entdeckungen in einer Weise beschleunigen, wie wir es noch nie gesehen haben. Ephraim Steinberg blickt optimistisch in die Zukunft. Seiner Meinung nach können wir diese Schwelle tatsächlich überwinden, und das ist sehr ermutigend. Natürlich hat KI nach wie vor ihre Grenzen – sie kann Antworten finden, erklärt aber nicht immer die Mechanismen, die den beobachteten Phänomenen zugrunde liegen. Das ist so, als hätte man einen genialen Assistenten, der fertige Lösungen liefert, aber nicht erklären kann, wie er zu ihnen gekommen ist. Trotz dieser Einschränkungen sind die Aussichten vielversprechend. Der Rahmen für die digitale Forschung könnte zu einem Standardinstrument in Labors auf der ganzen Welt werden. Vielleicht wird die Konsultation von KI bei der Entwicklung von Experimenten in einigen Jahren so selbstverständlich sein wie heute die Verwendung von Computern zur Datenanalyse.
