Der nächste Albert Einstein? Diese KI kann physikalische Theorien entwickeln
Bahnbrechende Theorien in der Physik, wie die von Albert Einstein oder Isaac Newton, haben unsere Welt verändert. Sie sind selten und kommen meist von großen Denkern. Nun könnte eine vom Forschungszentrum Jülich entwickelte KI diesen Kreis erweitern.
Die KI kann Muster in komplexen Datensätzen erkennen und daraus physikalische Theorien formulieren. Solche grundlegenden Theorien helfen uns, die Welt zu verstehen und sind der Grundpfeiler der Physik.
Bringt die KI ein neues Gravitationsgesetz?
Das Gravitationsgesetz von Isaac Newton ist ein klassisches Beispiel für eine physikalische Theorie, wie Moritz Helias vom Forschungszentrum Jülich hervorhebt. Das Gesetz erklärt nicht nur die Gravitationskraft auf der Erde, sondern ermöglicht es auch, die Bewegungen von Planeten, Monden und Kometen sowie die Umlaufbahnen von Satelliten zu prognostizieren.
Die Physik-KI wurde von Claudia Merger und ihrer Forschungsgruppe entwickelt. Sie basiert auf einem neuronalen Netzwerk und kann komplexe Verhaltensweisen beobachten und auf ein einfacheres System übertragen. Das vereinfachte System wird anschließend verwendet, um die komplexen Verhaltensweisen nachzubilden, ganz ähnlich wie Newtons Gravitationstheorie.
So unterscheidet sich die Physik-KI von ChatGPT
Die Arbeitsweise der Physik-KI unterscheidet sich grundlegend von der herkömmlicher KI-Chatbots wie ChatGPT. Helias verdeutlicht den Unterschied: Traditionelle KI lernen die Theorien über Daten, die sie dann anwenden, um die Trainingsdaten zu interpretieren. Die Physik-KI hingegen analysiert Daten, um deren Muster zu verstehen und daraus eigenständig Theorien zu formulieren.
Dieser Ansatz ermöglicht es der KI, tiefergehende Einsichten in die physikalischen Prozesse zu erlangen und daraus grundlegende Prinzipien abzuleiten. Details der KI wurden in einer Studie zusammengefasst, die im Journal Physical Review X veröffentlicht wurde.
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