Lukas Heinrich: Wie KI die Quantenwelt entschlüsselt

Deutsches Museum
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Published 2024-03-20
Im Kernforschungszentrum CERN bei Genf in der Schweiz befindet sich das leistungsstärkste „Mikroskop“ der Welt. Im Teilchenbeschleuniger Large Hadron Collider (LHC) prallen Teilchen mit höchsten Energien 40 Millionen Mal pro Sekunde aufeinander. Die Kollisionsüberreste erlauben einen Blick in das Innerste der Materiebausteine und zeigen eine Welt, wie sie kurz nach dem Urknall beschaffen war.
In diesem mikroskopischen Reich überleben die Teilchen weniger als eine Billionstel Sekunde, bevor sie zerfallen. Um mehr über sie zu erfahren, analysieren Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler die Aufzeichnungen der Zerfallsprodukte mit Hilfe von 100 Millionen hochpräzisen Sensoren und weltweit vernetzten Computersystemen. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, einerseits vorherzusagen, welche Spuren neue Teilchen oder Kräfte in diesen Daten hinterlassen. Andererseits gilt es Algorithmen zu entwickeln, die diese Muster wiederum präzise erkennen.
Die jüngsten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) eröffnen der Wissenschaft neue Möglichkeiten. Die KI analysiert Bilder und Videos effizienter als Menschen. Kann sie dies auch für die 3D-Kollisionsschnappschüsse am LHC tun? Die KI generiert Bilder aus Texten. Kann sie auch Teilchenkollisionen aus physikalischen Formeln erzeugen? Wann und wo kann man der KI in der Grundlagenforschung vertrauen?
In diesem Vortrag gibt Prof. Lukas Heinrich von der TU München Antworten auf diese Fragen und erklärt, wie das CERN und die Teilchenphysik die Entwicklung der KI in der Wissenschaft prägen.
In Zusammenarbeit mit dem Exzellenzcluster ORIGINS und den Physikfakultäten der LMU und TU München
All Comments (21)
  • @BiesenbachKlein
    👍Dieses schwierige Thema hat Herr Prof. Heinrich sehr verständlich vermittelt. Respekt und vesten Dank !👍
  • @thomaswalter8263
    Sehr beeindruckend, wie dieses hoch komplexes Thema unaufgeregt und gut verständlich vermittelt wird! Sehr sinnvoll, sich auf wesentliche Erkenntnisse zu beschränken, absolut super!!
  • @beshmohandes9083
    Sehr faszinierende Materie und guter Vortrag, danke! Ein echter Leckerbissen für den, der's mag.
  • @dr.galibkrdzalic4844
    Hr Burkert, ein toller sehr kompetenter und immer lächelnder Mann! Der Vortrag von Hrn Prof. Heinrich ist einfach packend und dennoch simple gehalten, als Physiker tanzt mein Herz hierfür ☺️
  • @verak.6043
    So toll dass man auch so im Nachhinenein das Video anschauen kann! War sehr interessanter und sehr spannender Vortrag 👏
  • @asdasffs799
    chapeau. eine der Besten und eingängigsten theoretischen erklärungen für deep learning/machine learning die ich überhaupt bisher gesehen habe! Der eigentliche KI Part beginnt ab Minute 32
  • @berndbirk4919
    Ein sehr guter Vortrag, ohne Zweifel. Was mir so ein bisschen gefehlt hat, war die KI in Verbindung mit dem Quantencomputer. Dort bekommt man sofort auf bestimmte Dinge antworten und Lösungen. und kann sie dann in Modellen wieder zurückführen und dann die Modelle eventuell mit den Ergebnissen ändern oder angleichen. Denn Antworten und Fragen machen die KI intelligenter. Und das mit der Symmetrie war auch sehr gut. So wird schon viel Rechenleistung erst gar nicht benötigt. Super toller Vortrag. 👍
  • @rainerteschner7597
    Super gut! Ich verstehe zwar nur ansatzweise was da möglich ist aber trotzdem finde ich es faszinierend.
  • @evaopel5859
    Sehr interessant und sehr wertvoll danke für die gute Erklärung so das man es sich Gedanklich vorstellen kann....❤❤❤❤❤
  • @kiwibu
    Da ich bei de Themen der Quantenphysik und Künstliche Intelligenz besonders spannend finde, ist eine Kombination von beiden um so wertvoller. Ich hab in den 80er Jahren im Bereich Expertensysteme auf Basis von reiner Logik studiert und musste schmerzlich den Untergang dieser miterleben. Um so mehr sehe ich heute eine Notwendigkeit, logisches Wissen mit der Macht der Korrelation und Mustererkennung von neuronalen Netzen zu verknüpfen. Leider bekomme ich darüber zu wenig Infos. Vielleicht bin ich inzwischen auch nur weit vom Spezialwissen entfernt.
  • @MaMeixner
    Wahnsinnig guter & verständlicher Vortrag. So in kurzer Zeit sein ganzes Forschungsgebiet erklären muss man erst mal hinbekommen. Auch die Folien und die Videoproduktion sind 1a.
  • @heinerwaldschrat941
    Gratulation!!! Aus meiner oft sehr kritischen Sicht: sehr gute, angepasst präzise Sprachen. Nichts gegen das Englische, aber einen derart umfängliche Verzicht auf redundante Anglizismen bei gleichzeitiger Verwendung deutscher Begrifflichkeiten zeigt ihre … Intelligenz. Äußerst bemerkenswert - wahrscheinlich bei vielen sekundär. Nun denn. Logisch kongruent dazu die Art der Strukturierung des Themas - eine Seltenheit. Viel, vielen Dank dafür. Komplexe (ich meine oft es fraktale Themen) können mannigfaltig dargestellt werden, liegt ja eben in ihrer Struktur, doch von diesen n Möglichkeiten gibt es - auch wie immer - hervorgehobene; jene, die eben neue Fragen erzeugen, das „System“ sich somit selbst weiterentwickelt. Oder: nur Antworten, die neue „grundsätzliche“ Fragen generieren sind gute Antworten. Letztes: ist unsere Wahrnehmung von Relationen, scheinbarer Rationalität, doch nur eine Simulation? Und könnte eben KI angewandt auf Hectillionen von Daten uns das zeigen - Emergenzen (btw. ihnen gebührt auch der Dank zur Erwähnung von Emmi Noether!). In diesem Sinne leben wir in einer sehr spannenden Zeit. Merci - Danke!
  • @gerwen12345
    Guter, interessanter Vortrag! Ohne ömmm......und äh......wäre er nahezu grandios! Vielleicht bin ich auch nur zu empfindlich.