Wenn Computer lernen, selbständig zu forschen

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Im Gedächtnis entwickeln sich nach und nach bestimmte Strukturen

Am Anfang steht ein leerer Labortisch für photonische Quantenexperimente. Der künstliche Agent versucht nun neue Experimente zu entwickeln, indem er Spiegel, Prismen oder Strahlteiler virtuell auf dem Tisch anbringt. Führen seine Aktionen zu einem sinnvollen Ergebnis, merkt der Agent sich das und greift bei späteren Versuchen wieder darauf zurück.

„Dieses bestärkende Lernen unterscheidet unser Modell von einer automatischen Suche, die immer durch ein zufälliges Verhalten gesteuert ist“, erklärt Alexey Melnikov vom Institut für Theoretische Physik der Universität Innsbruck. „Der künstliche Agent führt auf dem virtuellen Labortisch Zehntausende von Experimenten durch. Wenn wir im Gedächtnis der Maschine die Ergebnisse analysieren, sehen wir, dass sich bestimmte Strukturen entwickelt haben“, erklärt sein Kollege Hendrik Poulsen Nautrup.

Einige dieser Strukturen sind den Physikern bereits als nützliche Werkzeuge aus modernen quantenoptischen Labors bekannt. Andere sind völlig neu und könnten in Zukunft im Labor zum Einsatz kommen. „Während die automatische Suche mit jeder Lösung zufrieden ist, sucht die intelligente Maschine immer den besten Weg, wie etwas umgesetzt werden kann, und generiert so optimierte Experimente“, verdeutlicht Alexey Melnikov. „Und manchmal liefert sie auch Antworten auf Fragen, die wir gar nicht gestellt haben.“

Kann eine Maschine mehr als ein Werkzeug sein?

In Zukunft wollen die Wissenschaftler das lernfähige Programm noch weiter ausbauen. Zurzeit ist die Maschine noch darauf getrimmt, einzelne Probleme selbstständig zu lösen. Aber damit ist sie weiterhin nur ein Werkzeug, das von Wissenschaftlern gezielt eingesetzt werden muss.

Kann eine Maschine aber auch mehr als nur ein Werkzeug sein? Wird die Maschine der Zukunft eine kreativere Rolle an der Seite des Wissenschaftlers spielen? Dies sind die Fragen, die sich die Wissenschaftler stellen und nur die Zukunft wird zeigen, welche Rolle die künstliche Intelligenz tatsächlich im Labor spielen wird.

Die Arbeit wurde unter anderem vom österreichischen Wissenschaftsfonds FWF und der Templeton World Charity Foundation finanziell unterstützt.

Originalveröffentlichung:
A. A. Melnikov et al.: Active learning machine learns to create new quantum experiments, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2018 DOI: 10.1073/pnas.1714936115

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