Wissenschafts-KI zum Download
US-Wissenschaftler haben ein Programm zum Download bereitgestellt, das aus experimentellen Daten Naturgesetze extrahieren kann.
Die US-Wissenschaftler Michael Schmidt und Hod Lipson von der Cornell University haben ein Programm entwickelt, das aus experimentellen Daten Naturgesetze extrahieren kann. Das Eureqa genannte Programm steht jetzt zum freien Download zur Verfügung, berichtet das US-Magazin Wired auf seiner Online-Seite.
Im April diesen Jahres hatten Schmidt und Lipson internationales Aufsehen erregt, als sie das Programm in einem im Wissenschaftsjournal Science erschienenen Aufsatz vorstellten: Die Software benutzt die so genannte symbolische Regression – dabei werden Daten gesucht, die einen Zusammenhang haben könnten. Diese Daten versucht das Programm mit Hilfe von Gleichungen anzufitten. Die besten Gleichungen werden dann kombiniert, leicht modifiziert, und wieder gegen die Daten getestet, dann wieder modifiziert und so weiter.
Um die Fähigkeiten ihres Ansatzes zu demonstrieren, hatten die Wissenschaftler die Bewegungsdaten eines so genannten Doppelpendels analysieren lassen. Dabei wird an einem Arm eines Pendels ein weiteres Pendel befestigt – das System ist ein beliebtes Modell zur Demonstration von chaotischen Prozessen. Nach rund einem Tag Rechenzeit hatte Eurequa aus diesen Daten den so genannten Hamilton-Operator des Doppelpendels gefunden und daraus auf die Erhaltung des Gesamtdrehimpulses geschlossen.
Die Veröffentlichung des Aufsatzes hatte für erhebliches Aufsehen gesorgt, zumal in der selben Nummer auch ein Roboter beschrieben wurde, der selbstständig das Genom von Hefepilzen untersucht – Wired hatte daraufhin das "Ende der Wissenschaften" ausgerufen. Schmidt und Lipson selbst hatten das allerdings nicht so gesehen – sie halten die automatisierte Untersuchung experimenteller Daten für eine großartige Möglichkeit, Wissenschaftler auf interessante Zusammenhänge hinzuweisen, die sie sonst übersehen würden. Die neuste Version von Eureqa soll zu diesem Zweck bei unklarer Datenlage auch Vorschläge für weitere Experimente machen.
- Siehe dazu auch TR 10/2009: Der Prozessor als Professor
(wst)
