Komplexe Systeme verstehen und nutzen

Je komplexer ein System, desto faszinierender für Clara Wanjura. Wie ändert sich das physikalische Verhalten von Systemen, wenn mehrere miteinander gekoppelt werden? Wie verhält sich beispielsweise ein System, wenn Schall und Licht quantenmechanisch gekoppelt werden? Welche Anwendungen lassen sich daraus ableiten? Wie können gekoppelte optische Systeme für maschinelles Lernen genutzt werden – und dabei zur Energieeinsparung beitragen? 

Um sich diesen Fragen wissenschaftlich zu nähern und die Grundlagenforschung in den Bereichen ›Topologie in offenen Quantensystemen‹ und ›Neuromorphes Lernen‹ voranzutreiben, hat die mehrfach ausgezeichnete Nachwuchswissenschaftlerin ihre eigene Minverva-Fast-Track-Forschungsgruppe am MPL gegründet. Ziel ist es, neue, tiefgreifende Erkenntnisse über komplexe Systeme zu gewinnen und diese für quantenwissenschaftliche und technologische Anwendungen nutzbar zu machen. Dazu wird das Team neue Theorien und Methoden entwickeln, und experimentelle Partner einbinden. 

Herausragende weibliche Führungskräfte fördern

Das Minerva-Fast-Track Programm der MPG ermöglicht exzellenten Wissenschaftlerinnen bereits in einer frühen Phase ihrer wissenschaftlichen Karriere eine Führungsposition zu übernehmen und ihre erste Forschungsgruppe zu etablieren. Das Programm ist neben anderen Maßnahmen der MPG ein wichtiger Baustein, um den Anteil von Frauen in der Wissenschaft auf Leitungsebene zu erhöhen. Mit Clara Wanjura gewinnt das MPL eine weitere hochkarätig Forschungsgruppenleiterin und kann sie gleichzeitig bei ihrer langfristigen Karriereplanung unterstützen. Gleich vierfach wurde die Physikerin für ihre Dissertation über Topologie in getrieben-dissipativen Systemen (›Non-Hermitian Topology and Directional Amplification in Driven-Dissipative Cavity Arrays‹) ausgezeichnet, die sie unter der Leitung von Prof. Andreas Nunnenkamp am Cavendish Laboratory an der Universität Cambridge angefertigt hatte. Bereits während ihres Physikstudiums an der Universität Ulm verbachte sie im Rahmen ihrer Masterarbeit eine prägende Zeit in England. Ihre Begeisterung für neuromorphes Computing entdeckte sie während ihrer zweijährigen Postdoc-Phase am MPL in der Theorie-Abteilung von Prof. Florian Marquardt, mit dem sie auch weiterhin wissenschaftlich eng zusammenarbeiten wird. 

„Meine Forschung stützt sich auf die bemerkenswerten experimentellen Möglichkeiten, die wir heutzutage haben, um komplexe gekoppelte quantenmechanische und klassische Systeme zu entwerfen“, erläutert die Forschungsgruppenleiterin. „Beispielsweise interessiere ich mich für gekoppelte optische Systeme, wie Arrays optischer Resonatoren oder optomechanische Systeme, die Licht und Schall koppeln. Während diese Systeme bereits einzeln ein sehr reichhaltiges physikalisches Verhalten aufweisen, wird dieses noch komplexer, wenn wir viele Systeme miteinander koppeln. Ich untersuche das daraus resultierende kollektive Verhalten und möchte herausfinden, wie wir dieses Verhalten für Anwendungen nutzen können.“ Diese Anwendungen reichen von quantenlimitierten Richtungsverstärkern und Sensoren bis hin zu neuromorphen Systemen, die komplexe Berechnungen durchführen können. Ziel des Neuromorphen Computings ist, das maschinelle Lernen effizienter und schneller zu gestalten. Aktuell steigt der Energieverbrauch unserer energiehungrigen, digitalen neuronalen Netzte exponentiell an. „In meiner Gruppe entwickeln wir neue Ansätze, wie wir unsere digitalen neuronalen Netzte in Zukunft durch neuronale Netze aus Licht ersetzen könnten“, so die Wissenschaftlerin.

Mehr über die Forschungsgruppe finden Sie hier.