Kreative und überraschende Ideen sind die Grundlage der Wissenschaft. Gäbe es eine Möglichkeit, solche Ideen systematischer zu finden, könnte dies den wissenschaftlichen und technologischen Fortschritt erheblich beschleunigen. Mario Krenn, der am 1. September 2021 eine neue Forschungsgruppe in Erlangen startet, will Computeralgorithmen und künstliche Intelligenz als Inspirationsquelle nutzen: "Wir wollen dieses Potenzial im Kontext der Physik ausschöpfen und den Computer als Quelle für Überraschung und Inspiration in der Quantenphysik nutzen."

Konkret wird die Gruppe zwei verschiedene Technologien nutzen, um neue Quantenexperimente und Quantenhardware zu entwerfen: Ein graphentheoretischer KI-Algorithmus soll es ermöglichen, die konzeptionellen Kerne von Lösungen herauszufiltern. Zudem wird das Team Deep-Learning-Technologien einsetzen, die bereits in anderen Bereichen wie dem Materialdesign erfolgreich angewendet wurden. Die Frage, der sie dabei nachgehen möchten: Wie "denken" maschinelle Lernmodelle über wissenschaftliche Probleme nach?

Mario Krenn und seine Gruppe wollen die KI-Algorithmen nutzen, um neue Technologien zu erfinden, darunter quantenverstärkte Teleskope, Mikroskope und Messungen, sowie neue Quellen für Quantencomputer. Das Hauptaugenmerk liegt auf dem Verständnis neuer Ideen und Konzepte von Systemen der künstlichen Intelligenz. Auf diese Weise will das Team neue Quantentechnologien entwickeln und hoffentlich neue Erkenntnisse über die Quantenphysik selbst gewinnen.

Mario Krenn promovierte in Quantenphysik an der Universität Wien in der Gruppe von Anton Zeilinger, wo er KIs für den Entwurf von Quantenexperimenten entwickelte und neue Ideen für Quantentechnologien einbrachte. Danach wechselte er mit einem Erwin-Schrödinger-Auslandsstipendium des FWF in die Gruppe von Alan Aspuru-Guzik an der University of Toronto und dem Vector Institute of Artificial Intelligence. Bei einem Kurzaufenthalt am Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence in Wien konzentrierte er sich auf KI und semantische Netzwerke, um zukünftige Forschungsideen zu inspirieren. Er ist begeistert vom Potenzial der durch künstliche Intelligenz inspirierten und erweiterten Wissenschaft und davon, wie wir Algorithmen auf "kreativere" Weise nutzen können.