KI auf der Suche nach dem nächsten großen Ding in der Physik

Deutschland - Ekhbary Nachrichtenagentur

KI auf der Suche nach dem nächsten großen Ding in der Physik

Das Feld der Teilchenphysik, das sich dem Verständnis der fundamentalen Kräfte und Bestandteile des Universums widmet, steht vor einer tiefgreifenden Herausforderung. Nach Jahrzehnten revolutionärer Entdeckungen, die zur Entwicklung des Standardmodells der Teilchenphysik führten, fühlen sich viele Wissenschaftler einem Plateau nähern. Die grundlegenden Bausteine der Materie, wie sie vom Modell beschrieben werden, wurden weitgehend identifiziert und charakterisiert, was die Entdeckung völlig neuer Teilchen oder Phänomene zunehmend erschwert. Diese Situation, die von Forschern oft als 'Krise' bezeichnet wird, treibt die Erforschung neuartiger Werkzeuge und Techniken voran, wobei künstliche Intelligenz (KI) ein besonders vielversprechender Weg ist.

Historisch gesehen war der Fortschritt in der Teilchenphysik untrennbar mit der Erfindung und Verfeinerung ausgeklügelter Beobachtungsinstrumente verbunden. Von den frühen Nebelkammern, die Pioniere wie Carl D. Anderson in den 1930er Jahren zur Entdeckung von Antimaterie (Positron) und anderen fundamentalen Teilchen wie dem Myon nutzten, bis hin zu den kolossalen Beschleunigern wie dem Large Hadron Collider (LHC) am CERN, war die Fähigkeit, in das subatomare Reich vorzudringen, von größter Bedeutung. Der LHC, der größte und leistungsstärkste Teilchenbeschleuniger der Welt, entdeckte 2012 das Higgs-Boson, eine Entdeckung, die das Standardmodell festigte. Der dritte Betriebszyklus des Kollisionsrings, der 2022 begann, hat jedoch noch keine endgültigen Beweise für neue Physik jenseits der Vorhersagen des Modells geliefert.

Die aktuelle 'Krise' bedeutet nicht das Ende der Forschung, sondern vielmehr eine Verlangsamung der Geschwindigkeit paradigmenverändernder Entdeckungen. Die 'am leichtesten erreichbaren Früchte' in der Teilchenphysik wurden weitgehend geerntet. Während das Standardmodell, das seit den 1970er Jahren über Jahrzehnte verfeinert wurde, die bekannten Elementarteilchen mit bemerkenswerter Genauigkeit beschreibt, ist es als unvollständig bekannt. Es versagt bei der Erklärung entscheidender Phänomene wie Dunkle Materie und Dunkle Energie, integriert die Schwerkraft nicht vollständig mit den anderen fundamentalen Kräften und erklärt nicht die unterschiedlichen Massen von Elementarteilchen. Diese Mängel deuten stark auf die Existenz neuer Physik hin, aber deren Signatur zu lokalisieren, ist zu einer gewaltigen Aufgabe geworden.

Hier kommt die KI ins Spiel. Das schiere Volumen und die Komplexität der von modernen Experimenten, insbesondere in Anlagen wie dem LHC, erzeugten Daten überfordern die analytischen Fähigkeiten des Menschen. Maschinelles Lernen, ein Teilgebiet der KI, beinhaltet das Trainieren komplexer statistischer Modelle, um subtile oder seltene Muster in diesen Daten zu identifizieren. Diese Muster könnten Indikatoren für neue Teilchen, unerwartete Phänomene oder Abweichungen von den Vorhersagen des Standardmodells sein. Algorithmen des maschinellen Lernens können Millionen von Ereignissen in Sekundenschnelle durchsuchen und Anomalien kennzeichnen, die der menschlichen Beobachtung oder herkömmlichen Analysemethoden entgehen könnten.

Forscher integrieren maschinelles Lernen bereits in verschiedene Aspekte von Teilchenphysik-Experimenten. Es wird bei der Filterung relevanter 'Signal'-Ereignisse aus dem überwältigenden Hintergrund-'Rauschen' eingesetzt, beim Aufbau präziserer Vorhersagemodelle für experimentelle Ergebnisse, bei der Klassifizierung von Teilchen auf der Grundlage ihrer Flugbahnen in Detektoren und sogar bei der Unterstützung des Designs zukünftiger Beschleuniger und Detektoren. Die Fähigkeit, komplexe Datenmuster zu erkennen, ermöglicht es Wissenschaftlern, nach schwachen Signalen zu suchen, die auf neue Physik hindeuten könnten, wie z. B. die von einigen Theorien vorhergesagten supersymmetrischen Teilchen.

Die Abhängigkeit von KI ist jedoch nicht ohne eigene Herausforderungen. Diese Modelle erfordern sorgfältiges Training, das oft große Mengen 'gelabelter' Daten aus Simulationen oder früheren Experimenten benötigt. Es besteht auch die Gefahr von Verzerrungen, bei denen Algorithmen unwissentlich lernen könnten, Muster auf der Grundlage bereits bestehender Annahmen zu suchen, was dazu führen könnte, dass sie wirklich neue Entdeckungen übersehen. Darüber hinaus bleibt das genaue Verständnis, 'warum' ein maschinelles Lernmodell eine bestimmte Entscheidung trifft – das 'Black-Box'-Problem – ein aktives Forschungsgebiet, das für wissenschaftliche Transparenz und Interpretierbarkeit von entscheidender Bedeutung ist.

Trotz dieser Hürden überwiegt der Optimismus. Viele Physiker betrachten KI nicht nur als analytisches Werkzeug, sondern als potenziellen Partner bei Entdeckungen. Indem sie eine tiefere und schnellere Erforschung experimenteller Daten ermöglicht, kann KI die Suche nach dem 'nächsten großen Ding' in der Physik beschleunigen – sei es ein neues Teilchen, eine unentdeckte Kraft oder ein grundlegendes Verständnis der Natur der Dunklen Materie oder des Ursprungs des Universums. Die Suche nach dem Verständnis des Kosmos geht weiter, und KI scheint dazu bestimmt, eine zunehmend wichtige Rolle in diesem wissenschaftlichen Unterfangen zu spielen.

Ekhbary Nachrichtenagentur