KI in der Physik: Was bleibt bestehen?

Sarah Demers hat noch nie etwas in Claude oder ChatGPT eingegeben. Sie arbeitet an einer Richtlinie zur KI-Nutzung in der Physik.

Im Juli 2026 wählte das US-Energieministerium 278 Projekte für das Genesis-Mission-Programm aus. Das Programm soll künstliche Intelligenz in den wissenschaftlichen Prozess einbinden. Ein Projekt nutzt KI, um Physikern bei der Suche nach einer seltenen Teilchenumwandlung zu helfen. Ein Myon soll zu einem Elektron werden. Das Projekt nutzt den Mu2e-Experimentaufbau im Fermi National Accelerator Laboratory in der Nähe von Chicago.

"Wir haben all diese Knöpfe, die wir drehen können, um unser Experiment zu optimieren", sagt Sarah Demers, die an Mu2e arbeitet. "Zum Beispiel: Wie lange schalten wir unsere Magnetfelder ein? Und mit welcher Stärke? Wo steht unser Target? Welche unserer Systeme müssen aktiv sein?"

Demers schätzt, wie KI schnelle Anpassungen am Experimentieraufbau ermöglichen kann. "Manchmal fühlt es sich mehr wie eine Kunst als wie eine Wissenschaft an, diese Maschinen einzustellen", sagt sie. "Dass uns KI-Fähigkeiten bei diesem Bereich helfen, ist ein Geschenk."

Aber Demers, Leiterin der Physik-Abteilung an der Yale-Universität, begrüßt KI nicht in anderen Bereichen ihrer Arbeit oder ihres Lebens. Einige ihrer Vorbehalte gegen die Technologie kommen daher, dass beliebte große Sprachmodelle (LLMs) mit Datensätzen voller geistigen Eigentums anderer trainiert werden – wahrscheinlich auch mit Demers' eigenem Schreiben. Und sie nennen ihre Quellen nicht richtig.

Angesichts neuer Entwicklungen bei der KI führen Physiker existenzielle Gespräche darüber, was es bedeutet, Physikforschung zu betreiben. "Damit konfrontiert zu werden – was ist Physik wirklich? Was ist beständig an der Praxis der Physik selbst? – Das ändert sich nicht mit der KI", sagt Demers. Sie leitet eine Initiative der American Physical Society (APS) zur Erstellung einer KI-Richtlinie. "Sich damit abzufinden und das zu formulieren, ist nützlich."

Quanta sprach mit Demers über KI in der Physik, wie Physiker davon profitieren oder leiden können, und warum Demers sich weigert, sie zum Schreiben ihrer E-Mails zu nutzen. Mehrere Interviews wurden der Kürze halber zusammengefasst und bearbeitet.

Ihre Forschung nutzt schon lange das, was man jetzt KI nennt. Was ist wirklich neu an den KI-Systemen, die Menschen in der Teilchenphysik heute verwenden?

Ich würde sagen, wir sehen im Bereich der Teilchenphysik gerade die schnellsten Veränderungen im Bereich der theoretischen Physik. Die neuesten LLMs beschleunigen Berechnungen massiv und verändern die Fähigkeiten, die Menschen brauchen, um von A zu B zu kommen – sei es beim Lösen einer Fragen oder beim Beantworten einer Frage.

Welche Fähigkeiten brauchen Menschen jetzt?

Wir haben noch nicht wirklich herausgefunden, welche Fähigkeiten das alles sind. In einigen Physik-PhD-Programmen in den USA, wenn man weit genug zurückgeht, findet man eine Anforderung, dass Menschen Deutsch lernen mussten. Man musste das können, denn wenn man nicht Deutsch lesen konnte, konnte man die wichtigen Aufsätze nicht lesen, die ein kritischer Teil der Ausbildung waren.

Es ist klar, dass wir mit KI im Spiel nicht mehr alle gleichen Fähigkeiten voraussetzen werden. Deshalb versuche ich, offen zu sein für welche dieser Fähigkeiten für die Physik der Gegenwart und Zukunft wirklich entscheidend sind und welche weniger zentral.

Welche Fragen stellen Sie sich darüber, was es bedeutet, im Zeitalter der KI Physik zu betreiben?

Ich glaube, jeder praktizierende Physiker muss jetzt darüber nachdenken, wie gute Physik aussieht: Was bedeutet es, durch unsere experimentellen Untersuchungen etwas über unser Universum zu lernen? Wir müssen an die Zukunft denken: Wie bilden wir die nächste Generation von Physikern aus? Wir müssen über den Entwurf eines Experiments und die Optimierung eines Experiments nachdenken. Wir müssen die Ressourcen ausbalancieren, die wir nutzen, einschließlich der Kosten für KI-Untersuchungen.

Wir müssen an unseren Skepsis denken und vorsichtig sein mit dem Hype, den wir hören. Menschliche Physik ist nicht vorbei.

Es ist auch Teil des wissenschaftlichen Prozesses, dass wir Ideen korrekt zuordnen. Wenn wir das verlieren, wenn wir dieses Gespräch unter allen Beteiligten verlieren, greifen wir unser Fundament an. Wir verlieren den Überblick über das, was gültig ist und was nicht.

Wie verändern LLMs die Dinge auf der experimentellen Seite?

Auf der experimentellen Seite spielen wir noch, ich denke, und versuchen noch, unser Verständnis des Potenzials zu fassen.

Beim ATLAS-Experiment am Large Hadron Collider nehmen wir die Ausgabe von Hunderten Millionen elektronischer Kanäle und müssen rekonstruieren, was我们认为 passiert ist – Teilchen, die mit dem Detektor interagieren. Die Daten müssen in bestimmten Formaten vorliegen, und es kann sehr heikel sein. Die Tatsache, dass wir jetzt Daten für uns aufbereiten lassen können, oder einen ersten Entwurf eines Datenzugangsrahmens von einem Coding-Assistenten bekommen können, hat das Potenzial, unsere Arbeit wirklich zu beschleunigen.

Demers, abgebildet in ihrem Büro an der Yale-Universität, arbeitete mit Emily Coates, einer Professorin und ehemaligen Mitglied des New York City Ballet, zusammen, um ein Buch über Physik und Tanz zu schreiben, das 2019 veröffentlicht wurde. Karen Dias für Quanta Magazine