KI-Update Deep-Dive: Wie KI-Simulationen die Forschung verändern
Dr. Johannes Brandstätter von der JKU Linz erklärt in dieser Folge von KI-Update, wie Künstliche Intelligenz für realistischere Simulationen sorgt.
Forschungsgruppe Simulation und KI
KI und Simulationen – das klingt für viele noch nach Science-Fiction. Doch an der Johannes-Kepler-Universität in Linz arbeitet Dr. Johannes Brandstetter daran, diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen. Als Leiter der Forschungsgruppe Simulation und KI beschäftigt er sich mit der Frage, wie künstliche Intelligenz physikalische und ingenieurtechnische Prozesse simulieren und voraussagen kann.
"Simulation ist ein sehr generischer Begriff", erklärt Brandstetter. "Wir können simulieren, wie sich der Verkehr entwickelt, wie sich Aktienpreise entwickeln oder wie sich das Wetter verändert." Bisher wurden solche Simulationen hauptsächlich auf Basis von Beobachtungen und mit viel Rechenaufwand durchgeführt. Doch KI könnte das revolutionieren: "Diese Prozesse möchte ich mit KI beschleunigen."
Bessere Wettersimulationen durch KI
Gerade im Bereich der Wettersimulationen sieht der Experte enormes Potenzial. Denn im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen könne eine KI die zugrundeliegenden Muster und Zusammenhänge viel besser erkennen. "KI sieht einfach die Daten, sieht, wie sich das Wetter entwickelt hat über verschiedenste Zeiträume und kann diese grundlegenden Muster lernen. Dadurch kann man einen Wetter-Emulator bauen, der herkömmliche Wetterprognosen ersetzen kann", sagt Brandstetter.
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Aber nicht nur Wettervorhersagen könnten von KI profitieren, sondern auch andere chaotische Systeme wie die Strömungsmechanik oder Materialeigenschaften. "Das Grundprinzip ist eigentlich das Gleiche. Wenn man ein System schafft, das diese Daten verarbeiten kann, dann kann man Systeme bauen, die mächtiger sind als die einzelnen Systeme", erklärt der Forscher.
Wir müssen die Daten beherrschen
Ein wichtiger Aspekt dabei ist für den Wissenschaftler die Transparenz und Kontrolle über die KI-Modelle und Daten: "Wir müssen die Modelle beherrschen und wir müssen die Daten beherrschen, weil sonst haben wir null Zugriff", betont Brandstetter. Es sei wichtig, dass in Europa eigene Modelle entwickelt werden, um mitzuspielen und mitgestalten zu können.
Ein zentraler Baustein dafür könnte die Technologie von NXAI sein, wo Brandstetter als Head of Research tätig ist. Mit dem XLSTM-Algorithmus arbeitet das Start-up an einer Alternative zu gängigen KI-Architekturen. Im Gegensatz zu den derzeit vorherrschenden Transformer-Architekturen verarbeite ein rekurrentes neuronales Netzwerk die Informationen "Wort für Wort und bildet Wort für Wort sozusagen den nächsten Zustand ab", erklärt Brandstätter. Das spare Rechenressourcen und damit auch Energie. In den kommenden Monaten will NXAI mit ersten KI-gestützten Simulationen an den Markt gehen, die klassischen numerischen Methoden die Stirn bieten sollen.
(igr)
