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„Klug verdrahtet“ : Die schwierige Suche nach dem Unbekannten

Gigantische Maschinen, gigantische Datenmengen: Kann künstliche Intelligenz mehr sehen als wir Menschen? Bild: ddp

Kein wissenschaftliches Experiment erzeugt so viele Daten wie der Large Hadron Collider des Cern. Bei der Suche nach „neuer Physik“ soll jetzt künstliche Intelligenz für den Durchbruch sorgen.

          Wie sucht man nach etwas, von dem man nicht viel mehr weiß, als dass es den eigenen Erwartungen widersprechen sollte? Mit dieser Frage plagen sich Physiker seit Jahren am Large Hadron Collider (LHC) des Europäischen Kernforschungszentrums Cern herum – einem Teilchenbeschleuniger, der nicht zuletzt dadurch motiviert wurde, dass man auf Anzeichen „neuer Physik“ jenseits des etablierten Standardmodells der Teilchenphysik hofft. In jeder Sekunde ereignen sich dort viele Millionen Protonenkollisionen und erzeugen eine schier unfassbare Menge von Messdaten, in denen die Suche nach den seltenen interessanten Prozessen wie diejenige nach der Nadel im Heuhaufen anmutet.

          Sibylle Anderl

          Redakteurin im Feuilleton.

          Der riesigen Datenmengen kann man nur Herr werden, indem frühzeitig aussortiert wird. Aber wie kann man sicherstellen, dass nur Uninteressantes gelöscht wird und nicht auch die potentielle Grundlage für den nächsten Nobelpreis, wenn der Prozess des Aussortierens auf Erwartungen beruht? Eine Strategie, die zunehmend – auch vor dem Hintergrund einer deutlichen geplanten Erhöhung der Zahl von Teilchenkollisionen – verfolgt wird, ist maschinelles Lernen.

          Klug verdrahtet
          Klug verdrahtet

          Wenn der Mensch mit der Maschine – Intelligenzen im Labor

          Klug verdrahtet

          Um der Künstlichen Intelligenz ihre Voreingenommenheit nicht zu rauben, werden dabei vielfach neuronale Netzwerke genutzt, die mit nur wenig Vorinformationen arbeiten und weitgehend selbständig nach subtilen Korrelationen oder charakteristischen Variationen Ausschau halten.

          So veröffentlichten amerikanische Forscher vor einigen Monaten eine Methode, mit der maschinelles Lernen eine modellunabhängige Suche nach Signalen in den LHC-Daten ermöglicht. KI kann aber auch genutzt werden, um die Vorhersagen numerischer Simulationen schneller, einfacher und umfassender mit den Messdaten vergleichen zu können, wie eine aktuelle Studie demonstriert. Bleibt noch die Interpretation dessen, was die KI findet: Spätestens hier ist menschliche Intelligenz nach wie vor unerlässlich.

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