Rob Moore, ein führender Experte für autonome Wissenschaft am Oak Ridge National Laboratory (ORNL), erläutert, wie künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung die Forschung revolutionieren. Der ehemalige Marineoffizier und Maschinenbauingenieur trat 2019 dem ORNL bei und entwickelte dort die INTERSECT-Initiative. Dieses Programm zielt darauf ab, ein skalierbares Ökosystem für interdisziplinäre, selbstfahrende Forschungsprozesse zu schaffen. Basierend auf dem Erfolg von INTERSECT arbeitet Moore nun an der Initiative „Labs of the Future". Damit soll das Labor in die Lage versetzt werden, echte autonome Forschung durchzuführen, was einen wesentlichen Beitrag zur nationalen Genesis-Mission des Energieministeriums leisten soll. Laut Moore befindet sich die Wissenschaft in einer neuen Ära, geprägt durch die rasante Entwicklung großer Sprachmodelle. Diese Modelle liefern schnell verlässliche Informationen und können durch Training mit wissenschaftlichen Daten die Forschung maßgeblich unterstützen. KI-Systeme identifizieren Korrelationen in riesigen Datenmengen schneller als Menschen, helfen bei der Hypothesenbildung und steuern Experimente. Dadurch werden kognitive Aufgaben von Forschern entlastet, was es ermöglicht, komplexe langjährige Herausforderungen effizienter zu lösen. Dennoch bestehen signifikante Herausforderungen. Die größte Sorge ist die Zuverlässigkeit. KI-Agenten neigen zu Halluzinationen, also der Erstellung plausibel klingender, aber falscher Informationen. In der Wissenschaft ist es essenziell, dass Ergebnisse akkurat, verlässlich und reproduzierbar sind, da falsche Daten negative gesellschaftliche Folgen haben können. Daher liegt der Fokus darauf, KI-Tools so einzusetzen, dass deren Ergebnisse sorgfältig geprüft werden. Moore unterscheidet zudem klar zwischen Automatisierung und Autonomie. Ein automatisiertes Labor führt wiederholt festgelegte Aufgaben aus, trifft jedoch keine eigenständigen Entscheidungen. Ein Beispiel hierfür ist das 4D-Rastertransmissionselektronenmikroskop, das mittels neuronaler Netze Atome erkennt und Defekte klassifiziert, aber nicht entscheidet, wie weiter vorgegangen wird. Autonomie hingegen erfordert einen Entscheidungsprozess. Ein autonomes System kann Auffälligkeiten erkennen, eigene Schlüsse ziehen und eigenständig den nächsten experimentellen Schritt planen, um tiefer in ein interessantes Phänomen einzudringen. Menschen übernehmen in diesem Szenario primär eine überwachende und beratende Rolle. Die Integration von KI in die Wissenschaft war zu Beginn nicht vollständig vorhergesehen, doch die Fähigkeit der Modelle, mit Forschern zusammenzuarbeiten und Entscheidungen zu unterstützen, überraschte viele. Der rasante Fortschritt zeigt, dass KI nicht nur Daten analysiert, sondern als Partner fungieren kann, der menschliche Kapazitäten erweitert. Durch die Kombination von menschlicher Intuition mit KI-gestützter Entscheidungsfindung und Automatisierung der Instrumentierung wird ORNL dazu beitragen, die Geschwindigkeit wissenschaftlicher Entdeckungen zu steigern und die nationalen Ziele im Bereich Energieinnovation und Sicherheit zu erreichen. Der Ansatz verspricht, die Wissenschaft grundlegend zu verändern, indem er die Grenzen dessen, was innerhalb vertretbarer Zeiträume erforscht werden kann, weit überschreitet.