Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die wissenschaftliche Forschung, indem sie als kooperativer Wissenschaftspartner – ein „KI-Co-Wissenschaftler“ – menschliche Forscher bei der Hypothesengenerierung, Experimentplanung und Datenanalyse unterstützt. Ein solcher Co-Wissenschaftler ist ein mehragentensystembasierter KI-Ansatz, der interdisziplinäres Wissen synthetisiert, komplexe Probleme simuliert und iterativ mit menschlichen Experten zusammenarbeitet. NVIDIA und das Los Alamos National Laboratory (LANL) entwickeln derzeit zwei solche KI-Systeme, die sich mit zwei der größten wissenschaftlichen Herausforderungen der Gegenwart beschäftigen: Inertial Confinement Fusion (ICF) und die Entwicklung neuer Chelatoren für die gezielte Alpha-Bestrahlung (TAT) bei Krebs. Im Bereich der Fusionsforschung nutzt das LANL-Team die NVIDIA-NeMo-Frameworks, um den Llama Nemotron Super 1.5-Modell für ICF-Physik zu adaptieren. Durch Domain-Adaptives Pretraining (DAPT), Supervised Fine-Tuning (SFT) und die Analyse von wissenschaftlichen Texten aus arXiv, CORE und OSTI.gov wird der Modell in der Lage, physikalische Hypothesen zu generieren, die auf realen Experimenten am National Ignition Facility (NIF) und der OMEGA-Laseranlage getestet werden. Die KI analysiert Simulationen und experimentelle Abweichungen, um Designverbesserungen vorzuschlagen und so die Effizienz von ICF-Implosionen zu steigern. Dieser Prozess beschleunigt die Forschung in einer hochkomplexen, nichtlinearen, mehrphysikalischen Umgebung, in der menschliche Forscher oft aufgrund der Dimensionen von Raum und Zeit eingeschränkt sind. Im zweiten Anwendungsfall konzentriert sich die KI auf die Entwicklung von Chelatormolekülen für die TAT, eine Krebstherapie, bei der radioaktive Atome präzise an Tumorzellen gebunden werden müssen. Da die verwendeten Metalle (z. B. Actinium) große Atomradien haben, sind nur wenige Moleküle bekannt, die sie stabil binden. LANL und NVIDIA kombinieren hier den Llama Nemotron Super 1.5 für Hypothesengenerierung mit dem GenMol-Modell zur Molekülgenerierung. Anschließend werden die Moleküle mit dem radioaktiven Metall in der Architector-Plattform komplexiert und mittels hochleistungsfähiger Quantensimulationen auf dem LANL-Supercomputer Venado analysiert. Die Ergebnisse fließen zurück in die KI, die ihre Hypothesen anpasst – ein geschlossener, iterativer Entwicklungszyklus. Bereits wurden Moleküle mit verbesserten Bindungsenergien für Actinium identifiziert, was die Entwicklung sicherer und wirksamer Therapien beschleunigt. Industrieexperten sehen in diesen Entwicklungen einen Paradigmenwechsel: „KI-Co-Wissenschaftler sind kein Hilfsmittel mehr, sondern integraler Bestandteil der Forschung“, sagt Mark Chadwick, Associate Laboratory Director bei LANL. „Sie ermöglichen schnelle Hypothesenprüfung und Verknüpfung von Disziplinen – von Fusionsphysik bis zur Molekularbiologie.“ Die Technologie basiert auf NVIDIA’s NeMo und Nemotron-Plattformen, die durch NIMs (NVIDIA Inference Microservices) für optimale Leistung in wissenschaftlichen Workflows eingesetzt werden. Die Forschung nutzt zudem Ressourcen des Perlmutter-Supercomputers am NERSC. Diese Arbeiten markieren den Beginn einer neuen Ära der wissenschaftlichen Entdeckung, in der KI nicht nur Daten verarbeitet, sondern aktiv an der Formulierung wissenschaftlicher Fragen und Lösungen beteiligt ist. Die Anwendungen reichen von nachhaltiger Energieerzeugung über präzise Krebstherapien bis hin zu Metallreinigung und Toxizitätsbekämpfung. Die zukünftige Forschung wird sich auf die Validierung, Integration in klinische Systeme und Sicherheitsaspekte konzentrieren. Für Interessierte bietet NVIDIA auf der SC25-Tagung Einblicke in die Technologie.