April 2020

Vom maschinellen Lernen bis zum intelligenten Roboter − der Begriff „Künstliche Intelligenz“ eröffnet ein großes Spannungsfeld zwischen realistischen Anwendungen und überzogenen Erwartungen. (Bild: Adobe Stock / sdecoret)

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Zur Ausgabe

Meinung

Achim Lilienthal und Sami Haddadin
04 / 2020 Seite 3

Die Physik der Roboter

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Aktuell

Kerstin Sonnabend
04 / 2020 Seite 6
DPG-Mitglieder

MOSAiC: Langsam wird es heller

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Maike Pfalz
04 / 2020 Seite 7
DPG-Mitglieder

Ein kleiner Bruder für Columbus

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Kerstin Sonnabend
04 / 2020 Seite 7
DPG-Mitglieder

Wichtige Schritte gemacht

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Matthias Delbrück
04 / 2020 Seite 8
DPG-Mitglieder

Digitale Strukturen

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Kerstin Sonnabend
04 / 2020 Seite 8
DPG-Mitglieder

Wie steht’s um die Forschungsfreiheit?

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Kerstin Sonnabend
04 / 2020 Seite 10
DPG-Mitglieder

Gigantisches Suchspiel mit Galaxien

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Anja Hauck
04 / 2020 Seite 11
DPG-Mitglieder

MeerKAT: Geschärfter Radioblick

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Alexander Pawlak
04 / 2020 Seite 11
DPG-Mitglieder

ESO: Störende Konstellationen

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Matthias Delbrück
04 / 2020 Seite 11
DPG-Mitglieder

USA

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Matthias Delbrück
04 / 2020 Seite 13
DPG-Mitglieder

Die Kanadier am Horizont

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Leserbriefe

Thomas Gutberlet
04 / 2020 Seite 13
DPG-Mitglieder

Zu optimistische Sichtweise

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High-Tech

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Brennpunkt

Friedrich-Karl Thielemann
04 / 2020 Seite 16
DPG-Mitglieder

Vom Schicksal der Sterne

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Dietrich Leibfried
04 / 2020 Seite 18
DPG-Mitglieder

Ein quantenlogischer Paradigmenwechsel

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Maciej Lewenstein und Anna Sanpera Trigueros
04 / 2020 Seite 20
DPG-Mitglieder

Temperaturmessung auf Quantenniveau

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Schwerpunkt

04 / 2020 Seite 22
DPG-Mitglieder

Meilensteine der Künstlichen Intelligenz

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Ulrich Eberl
04 / 2020 Seite 24
Pro-Physik-Mitglieder

Die Revolution der smarten Maschinen

Maschinen lernen dank Künstlicher Intelligenz rasend schnell sprechen, sehen, lesen und auch, große Datenmengen nach Mustern zu durchsuchen. Sie werden bald alle Lebensbereiche des Menschen grundlegend verändern. Was treibt diese Entwicklung, wo liegen die Anwendungen, wie intelligent können Maschinen werden und was können Phy-
siker dazu beitragen?

Über ein halbes Jahrhundert lang spiegelte der Begriff „Künstliche Intelligenz“ (KI) eher die überzogenen Erwartungen seiner Erfinder wider, als dass er etwas mit der Realität zu tun hatte. In den Jahrzehnten nach 1956, als erstmals ein Forschungsprojekt von Wissenschaftlern um John McCarthy, Marvin Minsky und Claude Shannon so bezeichnet wurde [1], waren die Erfolge überschaubar: Eine Software, die besser Dame spielte als ihr Entwickler, erste selbsttätig fahrende Autos in den 1980er-Jahren, der IBM-Rechner Deep Blue, der 1997 den Schachweltmeister Garri Kasparow besiegte, zweibeinige Roboter wie Hondas Asimo und kleinere Neuronale Netze, welche die Steuerung von Walzwerken und Papierfabriken optimierten – das waren die wesentlichen Meilensteine. (...)

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04 / 2020 Seite 30
DPG-Mitglieder

Neuronale Netzwerke kurz erklärt

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Martin Erdmann
04 / 2020 Seite 31
DPG-Mitglieder

Deep Learning

Die Entwicklung neuer Technologien ist entscheidend für Erkenntnisgewinne in der Grundlagen- und angewandten Forschung. Fortschritten bei modernen Datenanalyseverfahren kommt dabei besondere Bedeutung zu: Sie sind der Schlüssel, um neue Erkenntnisse aus Messdaten zu schöpfen und entscheidenden Mehrwert aus Messapparaturen zu erwirken.

In der Physik werden aktuell Deep Learning-Verfahren bei Fragestellungen erprobt, bei denen sich ein passender Algorithmus nicht so einfach programmieren lässt. Hier weisen Deep Learning-Verfahren häufig Vorteile gegenüber bisher verwendeten Analyseverfahren auf, was zu präziseren wissenschaftlichen Resultaten führt, Erkenntnisprozesse zu mindest beschleunigt oder eventuell erst ermöglicht. Deep Learning beruht auf neuronalen Netzwerken (vgl. dazu die Artikel von Ulrich Eberl und Marco F. Huber sowie die Infoseite „Neuronale Netzwerke kurz erklärt“) [1]. Mit ihnen lassen sich flexible Modelle für beliebige funktionale Zusammenhänge realisieren (Abb. 1). (...)

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Marco F. Huber
04 / 2020 Seite 37
DPG-Mitglieder

Lernen aus der Black Box

Maschinen sind dem Menschen bei vielen Aufgaben überlegen. Ein Computer führt numerische Berechnungen um Größenordnungen schneller und präziser durch, und auch beim fehlerlosen Speichern und Abrufen großer Datenmengen ist die Maschine ungeschlagen. Was uns auszeichnet, sind die kognitiven Fähigkeiten: Zwar übertreffen künstliche Sensoren unsere Sinneswahrnehmungen, doch in der Verarbeitung dieser Information, also im Lernen, Erinnern und Anwenden, zeigt unser Gehirn seine wahre Leistungsfähigkeit. Durch das sogenannte Deep Learn ing gelang es in den letzten Jahren, den Rückstand von Maschinen bei Mustererkennung, Sprachverarbeitung oder Problemlösefähigkeit deutlich zu verkürzen und in Teilen sogar in eine Überlegenheit zu wandeln.

Von allen Sinnesorganen des Menschen ist der Sehsinn für das Wahrnehmen der Umwelt der wichtigste: Er liefert rund Prozent aller Informationen. Sehen bedeutet, dass elektromagnetische Lichtwellen die Hornhaut und das gesamte Auge durchdringen. Auf der Netzhaut angelangt, regen sie Nervenzellen an, welche die Licht reize über den Sehnerv an das Gehirn weiterleiten. Erst dort entsteht das Bild. Im visuellen Cortex, dem Bereich des Gehirns, der für das Sehen zuständig ist, reagieren Nervenzellen auf unterschiedliche Reize wie bestimmte Farbkombinationen oder Hell-Dunkel-Kontraste. Solche Eindrücke ermöglichen durch den Vergleich mit gespeicherten Bildern das Wiedererkennen eines bekannten Gesichts. (...)

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Forum

Maike Pfalz
04 / 2020 Seite 42
DPG-Mitglieder

„Uns hat es alle überrascht, wie gut der Mensch ist.“

Der Psychophysiker Felix Wichmann und der Physiker Matthias Bethge wollen den menschlichen Sehprozess genau verstehen, um künstlichen Intelligenzen robustes Sehen beizubringen. Bethge nutzt künstliche neuronale Netze, um das Sehen zu ergründen, Wichmann beschäftigt sich mit den psychologischen Prozessen, die der menschlichen visuellen Wahrnehmung zugrunde liegen.

Sie untersuchen die Robustheit des Sehens. Worum geht es dabei konkret?

Felix Wichmann: Robustes Sehen bedeutet, sich nicht davon beeinflussen zu lassen, dass sich die Randbedingungen radikal ändern. Das stört den Menschen praktisch nicht. Wir können Objekte erkennen, wenn sie halb
verdeckt sind oder wir sie aus einem anderen Blickwinkel sehen beziehungsweise wenn es sehr hell oder dunkel wird. Dieses robuste Sehen möchten wir den Maschinen beibringen.

Worin besteht dabei das Problem?

Matthias Bethge: Wenn neue Daten oder Probleme den Trainingsdaten ähneln, sind Maschinen meistens besser als der Mensch. Aber mit Störungen können sie schlechter umgehen. In unserem Forschungsprojekt untersuchen wir, was die Robustheit des menschlichen Sehens ausmacht.

Wie untersuchen Sie das?

Wichmann: Unser Labor ist komplett schwarz, damit wir die Versuchspersonen gezielt visuellen Reizen aussetzen können, die wir genau unter Kontrolle haben. Ich weiß also exakt, welches Licht mit welcher Wellenlänge den Menschen ins Auge fällt. Darauf bauen wir unsere Modelle auf, um daraus Verhalten vorauszusagen. (...)

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Physik im Alltag

Kerstin Sonnabend
04 / 2020 Seite 46
Pro-Physik-Mitglieder

Ohne Handumdrehen sauber

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Menschen

04 / 2020 Seite 48
DPG-Mitglieder

Personalien

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Günter Dumpich, Michael Farle, Winfried Petry, Konrad Samwer,
04 / 2020 Seite 52
DPG-Mitglieder

Nachruf auf Eberhard Wassermann

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Maike Pfalz
04 / 2020 Seite 53
DPG-Mitglieder

„Die Fachkollegien sorgen für die Qualitätssicherung.“

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Rezensionen

DPG

04 / 2020 Seite 57
DPG-Mitglieder

Laudatio auf Eugene Polzik

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04 / 2020 Seite 57
DPG-Mitglieder

Gentner-Kastler-Preis

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Ulrike Küst
04 / 2020 Seite 58
DPG-Mitglieder

Exoplaneten und mögliches Leben auf ihnen

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04 / 2020 Seite 58
DPG-Mitglieder

Änderungen im Vorstand der PGzB

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Tagungen

Klaus Hornberger, James Millen, Markus Arndt
04 / 2020 Seite 59
DPG-Mitglieder

Levitierte Optomechanik

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Andreas Haungs, Karl Mannheim, Matthias Steinmetz
04 / 2020 Seite 59
DPG-Mitglieder

The Science Cloud

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Karin Leistner, Jordi Sort Viñas, Robert Kruk
04 / 2020 Seite 59
DPG-Mitglieder

Energy Efficient Magnetoelectric Materials by Ionic Approaches

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Weitere Rubriken

04 / 2020 Seite 61
DPG-Mitglieder

Notizen

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