CAMBRIDGE / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Wissenschaft verspricht, den Fortschritt in der Forschung erheblich zu beschleunigen. Miles Cranmer, ein Physiker mit einer Leidenschaft für die Astrophysik, hat es sich zur Aufgabe gemacht, KI-Modelle zu entwickeln, die wissenschaftliche Entdeckungen vorantreiben können.
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Die Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die wissenschaftliche Forschung zu revolutionieren, indem sie die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Entdeckungen erhöht. Miles Cranmer, ein Physiker, der sich auf Astrophysik spezialisiert hat, verfolgt das Ziel, KI-Modelle zu entwickeln, die in der Lage sind, wissenschaftliche Erkenntnisse zu generieren. Cranmer, der an der Universität Cambridge tätig ist, sieht in der KI eine Möglichkeit, die Lücke zwischen Quantenmechanik und Relativitätstheorie schneller zu schließen, als es bisher für möglich gehalten wurde.
Schon in jungen Jahren faszinierte Cranmer die Welt der Physik, beeinflusst durch seinen Großvater, einen Physikprofessor. Diese Faszination führte ihn schließlich zu einem Studium der Physik an der McGill University und später zu einer Promotion in Astrophysik an der Princeton University. Während seiner akademischen Laufbahn erkannte Cranmer, dass die traditionelle Wissenschaft oft durch die schiere Komplexität und den Umfang der Daten eingeschränkt ist, die verarbeitet werden müssen.
Ein entscheidender Moment für Cranmer war das Lesen eines Interviews mit dem theoretischen Physiker Lee Smolin, der behauptete, dass es Generationen dauern könnte, um die Quantenmechanik mit der Relativitätstheorie zu vereinen. Diese Aussage motivierte Cranmer, die KI als Werkzeug zur Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen zu nutzen. Er begann, maschinelles Lernen mit seiner Forschung zu verbinden und entwickelte schließlich die Idee, KI-Modelle zu schaffen, die über die Fähigkeiten spezialisierter Systeme wie AlphaFold hinausgehen.
Ein wesentlicher Aspekt von Cranmer’s Arbeit ist die Entwicklung von sogenannten „Foundation Models“, die in der Lage sind, wissenschaftliche Vorhersagen in verschiedenen Forschungsbereichen zu generieren. Diese Modelle sollen ähnlich wie ein wissenschaftlich präzises ChatGPT funktionieren, das flexibel Simulationen und Vorhersagen erstellen kann. Derzeitige KI-Modelle sind oft auf spezifische Aufgaben beschränkt und können nicht die Breite wissenschaftlicher Fragestellungen abdecken, die Cranmer anstrebt.
Ein großes Hindernis bei der Entwicklung solcher Modelle ist die Fähigkeit der KI, aus unvorhergesehenen Datenpunkten sinnvolle Vorhersagen zu treffen. Während maschinelles Lernen in der Lage ist, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, fehlt es oft an der Fähigkeit, über die bekannten Daten hinaus zu extrapolieren. Cranmer arbeitet daran, diese Lücke zu schließen, indem er KI-Modelle mit symbolischen Regeln ausstattet, die es ihnen ermöglichen, bestehende physikalische Gesetze zu berücksichtigen.
Ein weiteres Projekt von Cranmer ist die Entwicklung von PySR, einer Software, die symbolische Regression verwendet, um Gleichungen zu lernen, die zu einem Datensatz passen. Diese Methode ermöglicht es, die Vorhersagen eines neuronalen Netzwerks in eine symbolische Gleichung zu übersetzen, die für Wissenschaftler leichter verständlich ist. Diese Herangehensweise könnte die Genauigkeit und Interpretierbarkeit von KI-Modellen erheblich verbessern.
Die Zukunft der wissenschaftlichen Forschung könnte durch die Integration von KI erheblich verändert werden. Cranmer sieht in der KI nicht nur ein Werkzeug zur Automatisierung von Aufgaben, sondern auch eine Möglichkeit, die Definition dessen, was es bedeutet, ein Wissenschaftler zu sein, zu erweitern. Während KI-Modelle viele Aufgaben automatisieren können, bleibt die menschliche Kreativität und Intuition ein unverzichtbarer Bestandteil des wissenschaftlichen Prozesses.
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