Die künstliche Intelligenz erschafft bekanntermaßen derzeit viele Perspektiven und Chancen. Microsoft möchte diese offenbar ergreifen, denn neuen Berichten zufolge wolle man die wissenschaftliche Forschung, die eigentlich die nächsten 250 Jahre andauern würde, in nur 25 Jahren vorantreiben. Die KI soll damit auch die Wissenschaft revolutionieren.
Wenn man sich den technologischen, aber auch den wissenschaftlichen Fortschritt anschaut, dann liegt auf der Thematik der Computerisierung der letzten Jahrzehnte ein besonderer Fokus. Betrachtet man unsere Situation genauer, dann stehen wir im Grunde erst mehr oder weniger am Anfang unserer Möglichkeiten.
Fortschritt soll sich massiv beschleunigen
Forscher gehen davon aus, dass sich der Fortschritt, den die Menschheit durch die künstliche Intelligenz erreichen kann, nun nicht mehr in Jahren rechnen lässt, sondern viel eher in Wochen oder sogar nur in Stunden.
Microsoft untermauert die These mit einer Aussage
Der Tech-Konzern Microsoft untermauert genau diese Aussage und arbeitet ebenfalls gerade an einer Technologie, die eigentlich Jahrhunderte Forschungsarbeit benötigen würde. Microsoft möchte diese Forschungszeit aber dank KI auf wenige Jahrzehnte komprimieren.
Die Aussage lautet genauer genommen, dass es Microsofts Ziel sei, dass die die Fortschritte in Sachen Chemie und Materialwirtschaft, die in den nächsten 250 Jahren getätigt werden würden, auf 25 Jahre komprimieren wollen.
Der Hintergrund: Azure Quantum Elements
Möglich sollen diese ambitionierten Ziele durch die neue Technologie namens Azure Quantum Elements sein. Nach Aussage von Microsoft handelt es sich um eine Mischung, die drei Dinge vereint:
- künstliche Intelligenz
- maschinelles Lernen
- High-Performance-Computing
- simuliertes Quanten-Computing
Ein praktisches Beispiel liegt schon vor
Um zu simulieren, wie Azure Quantum Elements funktionieren soll, hat Microsoft sogar schon ein Beispiel parat. Dieses wurde in Zusammenarbeit zwischen Microsoft und dem PNNL entwickelt. Das Ziel war die Erforschung neuer Materialien, die für bessere Akkumulatoren gedacht sind. So gingen die Forscher vor:
- die KI hat im ersten Schritt Vorschläge für 32,6 Millionen mögliche Kandidaten gemacht
- danach erfolgten sowohl Screenings als auch Simulationen, um die Kandidaten-Menge auf 500.000 zu reduzieren
- danach konnte die KI die Daten auf 23 eingrenzen, allerdings existierten 5 bereits, sodass man nun bei 18 Kandidaten lag
- nach weiteren Analysen und Tests blieb ein Festkörperelektrolyt-Kandidat übrig, der sich aus Natrium, Lithium und weiteren Elementen zusammensetzt
Dieses Material wird nun getestet. Erste Ergebnisse zeigen, dass sich allein damit schon ein um 70 Prozent reduzierter Verbrauch von Lithium in einem Akku realisieren ließe.
Aus 32,6 Millionen möglichen Kandidaten nur 18 vielversprechende Optionen herauszufiltern, hat die KI lediglich 80 Stunden benötigt. Das entspricht nicht mal einer Woche, anstatt dass menschliche Forscher Jahrzehnte dafür gebraucht hätten.
Im Video von Microsoft ist das Ganze noch einmal genauer dargestellt. Vereinfacht ausgedrückt hat man die KI dazu genutzt, um die Millionen Daten grob zu filtern. Danach kam der HPC-Cluster von Azure Quantum Elements zum Einsatz, um eine feinere Filterung vorzunehmen, bei der die Präzision eine große Rolle spielt.
Ohne Azure Quantum Elements und damit auch die KI wären Forscher aber überhaupt nicht auf die Idee gekommen, dass diese beiden Elemente gemeinsam in einem Festkörperelektrolyt genutzt werden können. Bekannt war, dass sie ähnlich geladen sind, aber über verschiedene Größen verfügen. Die ersten Tests mit den Akkuprototypen haben dann aber recht schnell gezeigt, dass sich die Elemente in der Realität sogar noch gegenseitig unterstützen. Eine Erkenntnis, die ohne diese Technologie wohl viele Jahre oder Jahrzehnte länger gedauert hätte.
Das alles ist erst der Anfang
Noch sind Quantencomputer nicht wirklich praxistauglich, doch wenn sie es erst einmal werden, könnte die KI auch besonders komplexe Moleküle modellieren. Selbst die leistungsstärksten Computer sind von dieser Aufgabe derzeit überfordert, wodurch selbst die aktuelle Entwicklung für die Materialwissenschaft und Chemie schon eine wahre Revolution darstellt.
Quellen: Nature, Kom
