Seit über einem Jahrhundert haben Physiker und Mathematiker mit der Unvorhersehbarkeit von Flüssigkeitsbewegungen gekämpft – sei es Luft, die sich um Flugzeugflügel wirbelt, oder Wasser, das durch Rohre strömt. Diese chaotischen Strömungen werden durch die Navier-Stokes-Gleichungen beschrieben, deren Lösungen bislang nur unter starken Vereinfachungen möglich sind. Einige Szenarien führen zu sogenannten Singularitäten, bei denen die Gleichungen unendliche Werte vorhersagen – ein Hinweis darauf, dass die Mathematik an ihre Grenzen stößt. Bisher waren stabile Singularitäten bekannt, aber instabile, die viel schwieriger zu finden sind, blieben ein Rätsel. Nun hat DeepMind, die von Google geführte KI-Forschungslab, mit Hilfe spezialisierter künstlicher Intelligenz eine bahnbrechende Entdeckung gemacht: Die Forscher identifizierten neue Familien instabiler Singularitäten in drei verschiedenen Gleichungen der Fluiddynamik. Dazu entwickelten sie maßgeschneiderte KI-Modelle, in die die physikalischen Strukturen der Gleichungen direkt eingebaut wurden. Durch schrittweise Optimierung erreichten sie eine Genauigkeit nahe der Maschinengenauigkeit, sodass die Ergebnisse von Mathematikern formal überprüft und bestätigt werden konnten. Dieses Vorgehen markiert einen Paradigmenwechsel: Statt nur Simulationen durchzuführen, nutzt die KI nun die Struktur der physikalischen Gesetze, um neue mathematische Erkenntnisse zu generieren. „Dieses Werk bietet ein neues Handbuch für die Bewältigung lang bestehender Herausforderungen in der mathematischen Physik“, schreiben die Forscher. Die Entdeckung könnte entscheidend sein für das Verständnis von Turbulenz – jenem chaotischen Verhalten, das Energie verschwendet und technische Systeme belastet. Für die Praxis bedeutet dies Fortschritte in Bereichen wie Flugzeugdesign (geringerer Luftwiderstand), Wettervorhersage, medizinische Strömungsanalysen (z. B. Blutfluss) und Energieübertragung. Nora Woolley, eine mechanische Ingenieurin und Studentin der Fluiddynamik an der University of Washington, betont: „Die Entdeckung hilft uns, den Bereich zu verstehen, in dem die Gleichungen gültig sind – besonders bei turbiden Strömungen, bei denen die Bewegung von Impuls dominiert und die Vorhersage schwierig wird.“ Obwohl es keine direkte Heilung für Krebs ist, ist dies ein klares Beispiel dafür, dass KI in der Wissenschaft mehr leisten kann als nur Texte oder Bilder zu generieren. Es zeigt, wie künstliche Intelligenz als Forschungspartner agieren kann – nicht als Ersatz, sondern als Erweiterung menschlicher Intuition und mathematischer Analyse. DeepMind, gegründet 2010 und seit 2014 Teil von Google, wird unter der Leitung von Demis Hassabis – einem ehemaligen Schach- und Computerspiel-Weltmeister – als eine der führenden KI-Labore weltweit angesehen. Die aktuelle Arbeit unterstreicht, dass die Investitionen in grundlagenorientierte KI-Forschung langfristig zu tiefgreifenden wissenschaftlichen Durchbrüchen führen können. Während generative KI viele Menschen überflutet, zeigt dieser Erfolg, dass KI auch bei der Lösung von Jahrhunderte alten Problemen eine entscheidende Rolle spielen kann.