Towards explainable AI in quantum science

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Forschung hat einen maßgelblichen Einfluss auch auf die wissenschaftlichen Praxis. Für die Grundlagenforschung ist es wichtig, dass ihre Methoden transparent bleiben und dass wir verstehen können, wie ein Problem gelöst wurde. Die Naturwissenschaften mit ihren spezifischen Erklärungsstandards können als Referenz für die Entwicklung von interpretierbarer und erklärbarer KI dienen.

In diesem Vortrag werden einige unserer Forschungsarbeiten zur Nutzung und Entwicklung von KI in der Quantenphysik und darüber hinaus vorstellt. Dazu gehört das Modell der Projektiven Simulation (PS), ein interpretierbares Modell für Lernen und Entscheidungsfindung, das z. B. beim Design von Quantenexperimenten, in der Robotik sowie bei der Modellierung von biologischem Verhalten Anwendung findet.

Der Lektor wird auf einige dieser Anwendungen eingehen und das Zusammenspiel von Konzepten der Quanteninformation und des maschinellen Lernens im Allgemeinen diskutieren. Diese Studien befassen sich auch mit dem grundlegenden Problem von künstlichen Agenten in der Quantenphysik.