Maschinelles Lernen in der Wissenschaft II

Forschungsschwerpunkte

Mario Krenn möchte verstehen, wie man Wissenschaft mit maschinellem Lernen extrem beschleunigt, indem man Prozesse des wissenschaftlichen Arbeitens umfassend automatisiert. Er konzentriert sich dabei vor allem auf Anwendungen im Bereich der Physik, insbesondere der Quantenphysik – vor allem um mit intelligenten Algorithmen neuartige Experimente zu Designen, mit denen das Universum von den kleinsten bis zu den größten Strukturen besser beobachtet werden kann.

Für ihn ist die Automatisierung von Wissenschaft jedoch keine rein technische Frage. Stattdessen ist es für ihn essentiell zu verstehen, wie gute menschliche Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler arbeiten und was genau sich hinter Konzepten wie Kreativität, Verständnis und Neugier verbirgt. 

Sein langfristiges Ziel ist es, Forschende künstlich nachzubauen – also jegliche Aspekte menschlichen wissenschaftlichen Arbeitens mit Computern nachzuahmen.   Hierbei geht es ihm nicht darum, den Mensch in der Wissenschaft zu ersetzen. Vielmehr ist Krenn davon überzeugt, dass Forschende durch einen kreativen Umgang mit künstlicher Intelligenz von ihr zu neuen Fragestellungen inspiriert werden können, und dass schlaue Computerprogramme ungewöhnliche Lösungswege finden können, auf die Menschen allein nicht kommen würden.