Theorie-Abteilung

Florian Marquardt

Willkommen bei der Theorie-Abteilung

Kann ein Computer kreativ die wissenschaftlichen Rätsel der Physik entschlüsseln? Diese langfristig angelegte Frage stellen wir uns in der Theorie-Abteilung, wobei wir uns den rapiden Fortschritt in der künstlichen Intelligenz zunutze machen. Bereits jetzt helfen uns die Forschungen in dieser Richtung, automatisch neuartige Strategien zur Kontrolle von Quantencomputern zu entdecken sowie bessere Quantenoptik-Experimente zu entwerfen. Gleichzeitig zeigen wir, wie künstliche Intelligenz auch von der Physik profitieren kann. Wir entwickeln Designs für neuartige Formen von Computern, die eines Tages konventionelle neuronale Netze ablösen könnten. Höhere Geschwindigkeiten und bessere Energie-Effizienz stellen die aktuell dringend benötigten Vorteile dieser Designs dar. Alle hier genannten Forschungsziele machen sich unsere Expertise in Gebieten wie Quantenphysik und Optik zunutze.


Überblick über die Forschung

In der Theorie-Abteilung des Max-Planck-Instituts für die Physik des Lichts konzentrieren wir uns generell auf die Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Physik, speziell in den Gebieten Quantenphysik und Optik. In unserer Forschung generieren wir Fortschritte in dem Gebiet der "künstlichen Wissenschaft" und lösen damit Herausforderungen wie die computergestütze Entdeckung von neuartigen experimentellen Designs, die Suche nach Mess-Strategien mit möglichst hohem Informationsgewinn und die Generierung neuer Hypothesen anhand der gemachten Beobachtungen. Die Arbeiten dieser Richtung in der Abteilung haben zum Beispiel neue Quantenoptikexperimente hervorgebracht sowie bessere Quantenfehlerkorrekturverfahren. Wir zielen dabei immer auf Interpretierbarkeit und Verallgemeinerbarkeit ab, indem wir vorhandenes Physikwissen in Modelle des maschinellen Lernens einbauen. Dabei decken wir das Wissen aus Gebieten wie topologischem Transport, Quantenrechnen oder nichtlineare Optik ab. In der zweiten Hauptrichtung unserer Forschung entwickeln wir neuartige neuromorphe Hardware. Dieses Gebiet wird durch den aktuellen explosiven Anstieg der Ressourcen getrieben, die nötig sind, um die immer größeren Netzwerke zu trainieren und zu verwenden. Das Ziel ist, Alternativen zu digitalen neuronalen Netzen zu entwerfen, die auf analoger Hardware basieren, die in ihrem Aufbau viel näher an der mikroskopischen Physik ist. Diese Zugangsweise verspricht ein hohes Maß an paralleler Verarbeitung, Geschwindigkeit und Energie-Effizienz. Dabei legen wir ein besonderes Augenmerk auf die Entwicklung von neuen effizienten physik-basierten Trainingsmethoden und die Anwendung auf neue Hardware-Plattformen, z.B. in integrierter Photonik.

 


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Wir sind Teil der folgenden Forschungsnetzwerke:

Max-Planck-Zentren und -Schulen