KI findet experimentelles Setup, das Forscher nicht entwickeln konnten

KI findet experimentelles Setup, das Forscher nicht entwickeln konnten

Ein internationales Forschungsteam um Mario Krenn von der Universität Tübingen hat gezeigt, dass KI-Algorithmen eigenständig neue Experimente entwerfen können, die über menschliche Intuition hinausgehen. Die Algorithmen behandeln das Problem als massives Optimierungsproblem: Sie durchsuchen systematisch den unvorstellbar großen Raum aller möglichen Experimente, die sich mit den verfügbaren Komponenten aufbauen lassen, und bewerten jede Konfiguration anhand der erwarteten Präzision der Ergebnisse sowie der Fähigkeit, neue Messmöglichkeiten zu erschließen. Konkret gelang dies in einem frühen Quantenexperiment: Ein Algorithmus suchte Kombinationen verfügbarer Komponenten durch und fand ein experimentelles Setup, das die Forscher selbst nicht entwickeln konnten. Krenn beschreibt das Vorgehen als Suche nach der besten Lösung in einem riesigen Raum möglicher Experimente. Die Ergebnisse belegen, dass maschinelles Lernen nicht nur bei der Analyse wissenschaftlicher Daten helfen kann, sondern auch bei der Konzeption neuer Messaufbauten – und dass algorithmische Suche Setups identifizieren kann, die ohne sie unentdeckt blieben.

Anwendungsfelder und beteiligte Institutionen

KI-gestütztes Experimentdesign wird derzeit in Bereichen wie Elektronenmikroskopie, Fusionsforschung, Teilchendetektoren und Gravitationswellendetektion erforscht. In all diesen Feldern besteht die zentrale Herausforderung darin, aus einer unüberschaubar großen Zahl möglicher experimenteller Konfigurationen diejenige zu finden, die präzisere Ergebnisse liefert oder neue Messmöglichkeiten eröffnet. Die algorithmische Suche adressiert genau dieses Problem, indem sie den Raum systematisch durchforstet und Lösungen identifiziert, die jenseits menschlicher Intuition liegen. Mario Krenn ist Professor für Machine Learning in Science an der Universität Tübingen und Mitglied des Exzellenzclusters „Neue Perspektiven für die Wissenschaft“ sowie des Tübingen AI Center. Er arbeitet nach eigenen Angaben seit mehreren Jahren an diesem Ansatz. Das Paper wurde gerade von Krenns Gruppe zusammen mit ihren Partnern veröffentlicht. Für Krenn bedeutet der Ansatz nicht, wissenschaftliche Entdeckungen an Maschinen zu übergeben. Stattdessen könne KI Forschern neue Werkzeuge an die Hand geben, um Probleme anzugehen, die jenseits der Reichweite menschlicher Intuition allein liegen.