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Klug verdrahtet : Künstliche Intelligenz lernt Origami

Zerknülltes Papier, viel zu schade für den Papierkorb Bild: Picture-Alliance

Ist verknülltes Papier das Ergebnis reiner Willkür? Oder gibt es eine tiefere Ordnung in dem Knitterchaos? Mit maschinellem Lernen sind Forscher der Frage auf den Grund gegangen.

          Sei es aus Wut oder weil man ein Geschenk möglichst schnell auspacken möchte – täglich werden Unmengen an Papier zerknüllt und achtlos weggeworfen. Für Yohai Bar-Sinai von der Harvard University in Cambridge sind die Papierknäuel viel zu schade, um im Papierkorb zu landen. Denn das Ergebnis des Knüllvorgangs lohne einen genaueren Blick. Faltet man ein Papierknäuel wieder auseinander, offenbart sich nämlich eine einzigartige Landschaft aus Falten, Knicken, Spitzen, Ecken und Kanten. Darin ist die ganze Geschichte des Verknüllens gewissermaßen archiviert. Kein Werk der Willkür scheint wie das andere. Oder gibt es vielleicht doch eine tiefere Ordnung in dem undurchschaubaren Knitterchaos?

          Manfred Lindinger

          Redakteur im Ressort „Natur und Wissenschaft“.

          Um dieser Frage nachzugehen, haben Bar-Sinai und seine Kollegen zahlreiche zehn mal zehn Zentimeter große Kunststofffolien unter kontrollierten Bedingungen zerknüllt und auseinandergefaltet. Das Höhenprofil der Folien wurde schließlich mit einem Laser abgetastet. Die so gewonnenen Profildaten sollte dann ein selbstlernender Algorithmus auf verborgene Muster hin analysieren.

          Wir brauchen mehr Daten

          Allerdings standen die Forscher vor einem Dilemma. Um das künstliche neuronale Netz für seine Aufgabe entsprechend trainieren zu können, mangelte es an genügend experimentellen Daten aus früheren Zerknüllstudien. Bar-Sinai und seine Kollegen behalfen sich mit einem Trick: Sie fütterten ihren Algorithmus mit dem unerschöpflichen Pool an Mustern, die sich beim gezielten Falten von Papier ergeben. Ein Vorteil: Die Muster ließen sich mit einem Computerprogramm generieren.

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          Die Strategie hatte Erfolg, berichten die Forscher in der Zeitschrift „Science Advances“. Tatsächlich konnte die Künstliche Intelligenz nun in den Knickmustern der zerknüllten Folien eine Systematik erkennen, etwa wie Vertiefungen und Grate angeordnet waren und wie sie verliefen. Damit verbesserten sich auch die Prognosen über die Form der Knickmuster in allen weiteren Knüllversuchen.

          Es ist weniger die Liebe zu Papier, die die Forscher bei ihren Versuchen antreibt, als die möglichen Anwendungen. So trifft man in der Natur auf viele Faltungsprozesse – etwa bei Proteinen und DNA-Molekülen –, die nur wenig verstanden sind und sich entsprechend schwer modellieren lassen. Die Daten von weniger komplexen Systemen könnten, wie die Versuche de Forscher um Bar-Sinai  zeigen,  den intelligenten KI-Algorithmen hier zur Seite stehen und ein großes Stück weiterhelfen.

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