KI – natürlich mit Physik
Wie verändert Künstliche Intelligenz die physikalische Forschung – und welche physikalischen Grundlagen treiben moderne KI voran? Die DPG beleuchtet dieses Zusammenspiel 2026 in ihrem Themenschwerpunkt.
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Physik – in Geschwindigkeit, Methodik und Erkenntnistiefe. Sie ermöglicht die Analyse riesiger Datenmengen, beispielsweise in der Teilchen- oder Astrophysik, sie beschleunigt komplexe Simulationen, beispielsweise im Zusammenhang mit klimatischen Veränderungen, und unterstützt die Entdeckung neuer physikalischer Zusammenhänge.
Gleichzeitig liefern auf Physik basierende Konzepte und Technologien die Grundlagen für viele KI-Entwicklungen: Werkzeuge der statistischen Physik bilden die Grundlage für Maschinelles Lernen, das die Verarbeitung und Klassifizierung großer Datenmengen ermöglicht. Die Anwendung von Halbleiter- und Festkörperphysik führt zu modernen Chips. Neuromorphe Systeme orientieren sich an biologischen und physikalischen Prozessen, während Quantencomputer auf den Prinzipien der Quantenmechanik beruhen. All dies sind Beiträge der physikalischen Forschung zur Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz.
In der Verbindung beider Disziplinen entstehen neue Ansätze wie physik-informiertes maschinelles Lernen, bei dem bekannte Naturgesetze direkt in KI-Modelle integriert werden. Diese enge Wechselwirkung macht KI nicht nur zu einem Werkzeug der Physik, sondern zu einem aktiven Bestandteil moderner physikalischer Forschung – während physikalische Erkenntnisse zugleich die Weiterentwicklung leistungsfähiger und effizienter KI-Systeme ermöglichen.
Die DPG beleuchtet im Jahr 2026 verschiedene Aspekte im Wechselspiel von KI und Physik – die Inhalte werden regelmäßig erweitert und aktualisiert. Schauen Sie daher gerne öfter hier vorbei!