Ein Oscar, zwei Asteroiden und der Algorithmus in Ihrem sklearn: John Platt über KI für die Wissenschaft
· Quelle: Latent Space
John Platt, Oscar‑Gewinner und Entwickler klassischer Algorithmen wie Platt‑Scaling und SMO, hat einen Großteil seiner Laufbahn der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und Wissenschaft gewidmet. Gemeinsam mit Google leitet er das Projekt Empirical Research Assistance (ERA), ein Tool, das die Suche nach Lösungen für wissenschaftliche Probleme automatisiert, die sich durch eine Bewertungsfunktion ausdrücken lassen. ERA nutzt ein Sprachmodell (Gemini oder ein anderes LLM), das einen Baum früherer Experimente verwaltet und mithilfe einer Variante des Monte‑Carlo‑Tree‑Search sowie der Upper‑Confidence‑Bound‑Regel vielversprechende Arbeitsnotebooks auswählt und mutiert. Der Prozess, vergleichbar mit einem unermüdlichen Forschungsassistenten, kombiniert vom LLM generierte Mutationen mit gemeinsamem Lernen zwischen den Zweigen und erzielte seit Version 2.0 bis 2.5 bedeutende Fortschritte.
Das System hat bereits mindestens zehn Publikationen hervorgebracht, darunter Studien zur Minderung des Klimawandels. Ein herausragendes Beispiel ist die Verringerung der Auswirkungen von Kondensstreifen, die etwa 1 % der anthropogenen Erwärmung ausmachen. ERA fand ein Modell, das zuvor ausgelassene Störfaktoren einbezieht und so die Abschätzung des vermiedenen Klimawirkungsfaktors erleichtert, indem die Flughöhe angepasst wird.
Diese Meldung ist wichtig, weil sie zeigt, wie KI‑gestützte Automatisierung die wissenschaftliche Forschung beschleunigen kann und konkrete Werkzeuge für globale Herausforderungen wie die Erderwärmung liefert. Sie verdeutlicht zudem das Potenzial von Optimierungsalgorithmen, experimentelle Daten in praktikable Lösungen zu verwandeln.
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