Komplexe Computer-Designte Quanten Experimente

Quanteneffekte sind sehr schwer intuitiv nachvollziehbar. Ein Beispiel ist die sogenannte Quantenverschränkung. Dabei scheinen zwei Teilchen über beliebige Distanzen verbunden zu bleiben, und wenn man das erste Teilchen misst, passiert in diesem Augenblick etwas mit dem zweiten Teilchen. Effekte wie diese sind die Grundlage für eine neue Klasse von Technologien, mit vielfältigen Anwendungsgebieten. Sie würden es etwa erlauben, vollkommen sichere Kommunikation zu gewährleisten; neuartige und weitaus schnellere Modelle von Computern umzusetzen oder Abbildungssysteme wie Teleskope oder Mikroskope zu verbessern. Viele dieser Quanteneffekte sind auch ein wichtiger Bestandteil von Grundlagenforschung. Um diese Phänomene genauer zu verstehen, möchte man sie in Laboren erzeugen und untersuchen können. Genau das ist jedoch oft ein Problem: Das Designen von entsprechenden Experimenten und Aufbauten kann sich als eine überaus schwierige Aufgabe herausstellen. Erst seit kurzen werden für solche Fragen automatische Suchalgorithmen benützt, und einige dieser von Computer gefundenen Experimente wurden schon erfolgreich in Laboren umgesetzt und untersucht. Da es aber eine gewaltige Zahl von Möglichkeiten für experimentelle Aufbauten gibt, ist diese Methode beschränkt. Interessanterweise gibt es ein Forschungsgebiet, das zwar auf den ersten Blick weit von Quantenoptik entfernt ist, jedoch sehr ähnliche Fragestellungen hat. Im Gebiet der Quantenchemie möchte man neuartige Moleküle und Materialien designen, die besonders erwünschte Eigenschaften haben, etwa für neue Batterien, für effiziente Photovoltaik, und viele andere. Dort werden seit einigen Jahren modernste Algorithmen aus dem Feld der künstlichen Intelligenz (K. I.) angewandt, um beim Design von neuen Materialien zu helfen. In meinem Projekt werde ich in der Gruppe des Quantenchemikers Alan Aspuru-Guzik diese K.I. Algorithmen von der Chemie auf Quantenoptik übersetzen. Damit habe ich dann die Möglichkeiten, viele der offenen Fragen der Quantenoptik zu beantworten. Diese Fragestellungen behandeln unter anderen die Erzeugung von sehr hoch-qualitativen Quantenzuständen, die für Quantencomputer ausschlaggebend sind. Des Weiteren werde ich meine Algorithmen dazu anwenden, konkrete quanten- basierte Verbesserung von optischen Bildern in astronomischen Teleskopen zu designen. Diese Computer-Vorschläge können dann in Labors untersucht werden, und können zu beträchtlichen wissenschaftlichen als und technischen Fortschritten führen. Schlussendlich werde ich untersuchen, was die dahinter liegenden Gründe und Prinzipien sind, dass diese neuen Lösungen funktionieren, welche den menschlichen Forschern bis jetzt verborgen geblieben sind. Erkenntnisse daraus könnten weit reichende Konsequenzen für das Verständnis von quantenoptischen Experimenten, alsauch Quantenchemie haben, und neue Anschauungsmöglichkeiten oder mathematische Beschreibungen liefern, die bis jetzt nicht bekannt waren.

Die menschliche Intuition, die uns perfekt durch unsere Alltagswelt führt, versagt vollkommen, wenn sie sich mit der Welt der Quantenphysik beschäftigt. Die Ideen von Superposition (zwei Eigenschaften eines Systems, die scheinbar gleichzeitig realisiert sind) oder das Phänomen der Verschränkung (zwei Systeme, wie etwa Photonen - also einzelne Lichtteilchen, die über große Distanzen verbunden zu scheinen) sind nur zwei Beispiele von Effekten, die wir niemals in unserem Alltag erleben. Nun stellt sich natürlich die Frage, ob diese menschliche Intuition tatsächlich der beste Weg ist, um wissenschaftlich und technischen Fortschritt in Quantenphysik zu erzielen. Zum Beispiel, können menschliche Wissenschaftler tatsächlich die besten und interessantesten Quantenexperimente designen, oder gibt es andere Methoden die besser funktionieren? In meinem Forschungsprojekt habe ich mich damit beschäftige, wie wir künstliche Intelligenz anwenden können, um neue Experimente in der Quantenphysik - und dort vor allem mit Lichtteilchen - zu erzeugen. Meine Herangehensweise war die folgende: Ich bin nach Toronto in eine computergestützte Chemie-Forschungsgruppe gegangen. In Chemie und Materialwissenschaften im allgemeinen, und in meiner Host-Gruppe in Toronto im Speziellen, wurden seit einigen Jahren bemerkenswerte künstliche Intelligenz-Algorithmen entwickelt für das Design von neuen funktionalen Materialen, etwa für neue Batterien oder für Photovoltaik. Im Allgemein war (und ist) die Einbeziehung von KI-Methoden in der Chemie weit fortgeschritten und viel weiterentwickelt als in der Physik. Deshalb hat mein Plan folgenderweise ausgesehen: So viel wie möglich über die Methodologien von KI in der Chemie zu lernen, und auf Physik und Quantenphysik zu übertragen. Speziell bin ich an der KI-basierten Entwicklung von neuen Quantenexperimenten und Quantenhardware interessiert. Zurück zur Quantenphysik. Es ist in der Zeit tatsächlich gelungen, einen Algorithmus zu entwickeln, der realisierbare Quantenexperimente designt. Es ist möglich, dass um viele Größenordnungen schneller zu machen als davor möglich. Noch dazu gelang es uns den Algorithmus so umzusetzen, dass wir aus den Resultaten neue Ideen und Konzepte lernen können. Es hat uns erlaubt, einige offene Fragen in der experimentellen Quantenphysik zu beantworten - etwa wie man gewisse Ressourcen für Quantencomputer entwickelt. Neben den reinen Lösungen haben wir auch die dahinterliegenden Prinzipien verstanden - und damit eines der ersten Beispiele, in denen ein Mensch neue Ideen von künstlicher Intelligenz in den Naturwissenschaften lernt. Abschließend möchte ich noch auf eine Arbeit hinweisen, in der wir uns fundamental damit beschäftigen, wie Menschen neues Verständnis durch KI bekommen können. Dabei haben wir auf Interviews von mehr als 50 Physikern, Chemikern und Biologie zugegriffen, als auch auf neue Ideen aus der Wissenschaftsphilosophie und der KI-Forschung. Diese Forschung könnte in der Zukunft gravierend ändern, wie menschliche und künstliche Wissenschaftler produktiv zusammenarbeiten um Fragen über unser Universum zu beantworten.