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Wie KI Experimente plant und analysiert

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Wissenschaftler Experimente planen und interpretieren. Durch das Erlernen von Mustern aus großen Datenmengen – von Forschungsarbeiten bis zu Simulationsergebnissen – können KI-Modelle die wahrscheinlichen Ergebnisse neuer Experimente vorhersagen.

Beispielsweise haben große Sprachmodelle (LLMs), die auf wissenschaftlicher Literatur trainiert wurden, gezeigt, dass sie „Muster destillieren“ können, die es ihnen ermöglichen, wissenschaftliche Ergebnisse mit übermenschlicher Genauigkeit vorherzusagen.

In einer aktuellen Studie sagten KI-Tools die Ergebnisse vorgeschlagener Neurowissenschaftsexperimente deutlich häufiger korrekt voraus als menschliche Experten. Diese KI-gestützten Vorhersagen versprechen, Trial-and-Error zu reduzieren und so Zeit und Ressourcen im Labor zu sparen.

Forschende nutzen KI bereits als „Co-Piloten“ der Wissenschaft. In einem bahnbrechenden Ergebnis entdeckte ein KI-gestützter „Co-Wissenschaftler“, basierend auf einem Google Research LLM, einen komplexen biologischen Mechanismus bei Bakterien neu: Die bestplatzierte Hypothese stimmte exakt mit einem experimentell bestätigten Genübertragungsprozess überein. Anders gesagt, schlug die KI eigenständig die richtige Antwort auf eine Frage vor, deren Lösung menschlichen Wissenschaftlern jahrelang entgangen war.

Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass solche KI „nicht nur als Werkzeug, sondern als kreative Triebfeder wirken kann, die Entdeckungen beschleunigt“.

Ähnlich zeigte ein von UCL geleitetes Team, dass generische LLMs (und ein spezialisiertes „BrainGPT“-Modell) die Ergebnisse von Neurowissenschaftsstudien mit deutlich höherer Genauigkeit vorhersagen konnten als menschliche Neurowissenschaftler. Die LLMs erreichten eine durchschnittliche Erfolgsquote von 81 % bei der Auswahl der korrekten veröffentlichten Ergebnisse, während Experten nur 63–66 % erreichten. Dies deutet darauf hin, dass KI Literaturmuster erkennt und vorausschauende Prognosen trifft, die über bloßes Faktenabrufen hinausgehen.

KI-Anwendungen in verschiedenen Wissenschaftsbereichen

Biologie

KI macht in vielen Bereichen Fortschritte. In der Biologie wurde ein neues Basismodell auf Daten von über einer Million Zellen trainiert und lernte die „Grammatik“ der Genexpression. Es kann vorhersagen, welche Gene in jedem menschlichen Zelltyp aktiv sein werden, und seine Vorhersagen stimmten eng mit Laborergebnissen überein.

In einer Demonstration sagte die KI korrekt voraus, wie vererbte Leukämie-Mutationen das regulatorische Netzwerk einer Zelle stören – eine Vorhersage, die später durch Experimente bestätigt wurde.

Chemie

In der Chemie entwickelten Forschende am MIT ein Modell namens FlowER, das chemische Reaktionsausgänge realistischer vorhersagt, indem es physikalische Zwänge (wie Masse- und Elektronenerhaltung) berücksichtigt. Diese zwangsbasierte KI verbesserte die Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Vorhersage von Reaktionsprodukten erheblich.

KI-Plattformen wie IBM’s RXN for Chemistry nutzen ebenfalls Deep Learning, um die „chemische Sprache“ abzubilden und Reaktionsergebnisse vorherzusagen, was Chemikern hilft, neue Reaktionen viel schneller als mit Trial-and-Error-Methoden zu erforschen.

Materialwissenschaften

In den Materialwissenschaften werden aufkommende KI-Basismodelle (wie Microsofts MatterGen/MatterSim) auf Daten zu Atomen und Molekülen trainiert, damit sie vorhersagen können, wie neue Materialien sich verhalten, bevor ein Experiment durchgeführt wird.

KI in Physik und fortgeschrittenen Simulationen

Ein physik-informiertes KI-Modell sagte erfolgreich das Ergebnis eines Fusions-Experiments voraus. Beispielsweise nutzten Wissenschaftler des Lawrence Livermore National Lab ein KI-gestütztes Framework, um den Erfolg eines Fusionszündschusses Tage im Voraus vorherzusagen. Ihr Modell, trainiert mit Tausenden von Simulationen und früheren Experimenten, prognostizierte eine über 70%ige Chance, die Zündung (Nettoenergiegewinn) zu erreichen, bevor das Experiment durchgeführt wurde.

Nach dem Schuss lag die tatsächliche Neutronenausbeute im vorhergesagten Bereich der KI, was zeigt, dass KI zuverlässige probabilistische Vorhersagen komplexer physikalischer Experimente liefern kann.

Dieser Ansatz – die Kombination von KI mit physikalischer Simulation – lieferte nicht nur eine korrekte Vorhersage, sondern quantifizierte auch die Unsicherheiten und unterstützte Forschende bei der Bewertung experimenteller Risiken. Ebenso hat KI in der Gravitationswellenforschung neuartige Interferometer-Konfigurationen entworfen (wie das Hinzufügen eines kilometerlangen optischen Kavitäts), um die Empfindlichkeit der Detektoren zu verbessern – Entdeckungen, die menschlichen Ingenieuren entgangen waren.

KI-gesteuerte Laborautomatisierung

Laborautomatisierung ist ein weiterer Bereich, in dem KI-Vorhersagen bahnbrechend sind. Wissenschaftler stellen sich vollständig automatisierte „Fabriken der Entdeckung“ vor, in denen Roboter Experimente durchführen und KI die Ergebnisse analysiert. Forschende der UNC-Chapel Hill beschreiben, wie mobile Roboter kontinuierlich Chemie-Experimente ausführen können, ohne Ermüdung, und dabei präzise Protokolle viel konsistenter als Menschen einhalten.

Diese Roboter erzeugen riesige Datensätze, die KI sofort nach Mustern und Anomalien durchsuchen kann.

In dieser Vision wird der klassische Zyklus aus Entwurf, Durchführung, Test und Analyse deutlich schneller und anpassungsfähiger: KI-Modelle könnten das nächste Experiment vorschlagen, Bedingungen in Echtzeit optimieren und sogar ganze experimentelle Kampagnen planen. Zum Beispiel weist das UNC-Team darauf hin, dass KI vielversprechende neue Verbindungen oder Materialien identifizieren könnte, die getestet werden sollten, und so Forschende gezielt leitet.

Durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben gewinnen Forschende Zeit für höherwertige Fragestellungen, während KI sich auf die informativsten Experimente konzentriert.

Die Vorteile von KI für die wissenschaftliche Forschung

KI-gestützte Vorhersagen bieten enorme Vorteile für die Wissenschaft. Sie können Entdeckungen beschleunigen, indem sie die Auswahl experimenteller Optionen eingrenzen, Kosten senken, indem sie sinnlose Versuche vermeiden, und subtile Muster aufdecken, die Menschen übersehen könnten. Werkzeuge wie DeepMinds AlphaFold2 haben die Biologie bereits revolutioniert, indem sie Proteinstrukturen vorhersagen: AlphaFold2 modellierte die 3D-Struktur von nahezu allen etwa 200 Millionen bekannten Proteinen mit hoher Genauigkeit.

Das bedeutet, dass Experimentatoren deutlich weniger Zeit mit aufwändigen Röntgen- oder Kryo-EM-Studien verbringen und sich auf neuartige Proteine konzentrieren können.

Ähnlich sagt das ESMBind-Modell des Brookhaven Lab voraus, wie Pflanzenproteine Metallionen (wie Zink oder Eisen) binden, und übertrifft andere Methoden bei der Identifikation von Metallbindungsstellen. Dies beschleunigt die Forschung an Bioenergiepflanzen, indem es aufzeigt, welche Gene für die Nährstoffaufnahme untersucht werden sollten.

In allen Fällen dient KI als leistungsstarkes Screening-Tool: Sie filtert den riesigen experimentellen „Suchraum“ auf eine kleinere Menge wahrscheinlicher Ergebnisse oder Kandidaten.

Herausforderungen und Grenzen der KI

Diese Fortschritte werfen jedoch auch neue Fragen auf. Die Tatsache, dass KI viele Ergebnisse so gut vorhersagen kann, deutet darauf hin, dass wissenschaftliche Erkenntnisse oft vertrauten Mustern folgen. Wie UCL-Forschende anmerken, „ist ein großer Teil der Wissenschaft nicht wirklich neu, sondern entspricht bestehenden Mustern“ in der Literatur.

Das bedeutet, dass KI bei routinemäßigen oder inkrementellen Entdeckungen glänzt, aber bei wirklich beispiellosen Phänomenen Schwierigkeiten haben könnte.

Experten warnen, dass menschliche Kreativität und kritisches Denken weiterhin entscheidend sind: KI-Empfehlungen müssen sorgfältig experimentell validiert werden. Zudem gibt es Herausforderungen wie Datenverzerrungen (KI kennt nur, was sie gesehen hat) und Übervertrauen (Modelle können falsch liegen, wenn sie über ihr Trainingsspektrum hinaus angewendet werden). Dennoch überwiegen die Vorteile offenbar die Risiken: KI-Vorhersagen haben bereits zu veröffentlichten Durchbrüchen in Biologie, Chemie und Physik geführt.

Die Zukunft der KI im Experimentdesign

Blickt man voraus, werden KI und Experimente immer stärker miteinander verknüpft sein. Wissenschaftler entwickeln „Basismodelle“, die auf wissenschaftliche Fachgebiete zugeschnitten sind (unter Verwendung von Physik-, Chemie- oder Genomdaten), um Ergebnisse besser vorhersagen und sogar innovative Experimentdesigns vorschlagen zu können.

In naher Zukunft stellen sich Forschende vor, ein vorgeschlagenes Experiment in ein KI-Tool einzugeben und eine Wahrscheinlichkeitsverteilung möglicher Ergebnisse zurückzubekommen.

Durch Iterationen in silico könnten Teams Experimente optimieren, bevor sie eine Pipette oder einen Laser berühren. Das Ziel ist ein hybrider Forschungsworkflow: KI grenzt vielversprechende Hypothesen und Wege schnell ein, während menschliche Wissenschaftler Intuition und Einsicht einbringen, um das Unbekannte zu erforschen.

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Wenn diese Partnerschaft gut gelingt, könnte sie die Entdeckungsgeschwindigkeit verdoppeln oder verdreifachen und große Herausforderungen von erneuerbaren Energien bis zur personalisierten Medizin bewältigen.

Wie ein Forscher es ausdrückte: KI wird „ein mächtiges Werkzeug in Ihrem Arsenal“ sein, das Wissenschaftlern hilft, die effektivsten Experimente zu entwerfen und neue Horizonte zu erschließen.