Das vom MIT geleitete Institute for Synthetic Intelligence and Elementary Interactions (IAIFI) hat für weitere fünf Jahre erneut Unterstützung von der Nationwide Science Basis (NSF) erhalten und die jährliche Finanzierung von 4 Millionen US-Greenback auf 4,98 Millionen US-Greenback erhöht. Die Erneuerung markiert eine neue Part für IAIFI, das in den ersten fünf Jahren damit verbracht hat, ein Forschungsmodell und eine interdisziplinäre Gemeinschaft rund um eine zentrale Prämisse aufzubauen: dass KI neue Wege in der Physik eröffnen kann, während die Physik dabei helfen kann, bessere KI-Systeme zu formen.

IAIFI wurde 2020 im Rahmen des Nationwide Synthetic Intelligence Analysis Institutes-Programms ins Leben gerufen und bringt Forscher des MIT sowie der Universitäten Harvard, Northeastern, Tufts und Boston zusammen. Seine Arbeit hat gezeigt, dass maschinelles Lernen die Entdeckung in der Physik beschleunigen kann, während Erkenntnisse aus der Physik KI-Systeme prinzipieller und interpretierbarer machen können.

„Von Anfang an wurde IAIFI nach einer Einbahnstraße aufgebaut: KI ermöglicht bessere Physik und Physik ermöglicht bessere KI“, sagt Jesse Thaler, IAIFI-Direktor und Professor für Physik am MIT. „Wir haben in den letzten fünf Jahren gesehen, wie sich dieser optimistic Kreislauf in mehreren Bereichen der Physik und KI abspielt. Der Austausch bringt nicht nur neue Ergebnisse hervor, sondern auch wirklich neue Wege, Wissenschaft zu betreiben.“

Forschung in den Bereichen Physik und KI

Die Forschung des IAIFI umfasst Teilchenphysik, Kernphysik, Astrophysik und grundlegende KI, wobei viele Fortschritte aus der Zusammenarbeit in diesen Bereichen hervorgehen.

In der Teilchenphysik haben IAIFI-Forscher KI-Techniken entwickelt, um die immensen Datenraten des Massive Hadron Collider in Echtzeit zu verarbeiten und so dabei zu helfen, eine Flut von Kollisionsdaten in umsetzbare Physik umzuwandeln. In der Kernphysik nutzen IAIFI-Forscher KI-basierte generative Methoden, um die Wechselwirkungen von Quarks und Gluonen in der Gitterquantenchromodynamik zu modellieren und so neue Wege zur Untersuchung der Struktur von Materie anhand erster Prinzipien zu schaffen. In der Astrophysik wird maschinelles Lernen eingesetzt, um neue kosmische Phänomene aufzudecken und die Empfindlichkeit des vom MIT geleiteten Gravitationswellenexperiments LIGO zu verbessern.

Gleichzeitig fließen Ideen aus der Physik in die Entwicklung neuer KI-Methoden ein. IAIFI-Forscher entwickeln Lernalgorithmen und neue Modellarchitekturen, die physikalisches Wissen und Greatest Practices – einschließlich Symmetrien, geometrische Strukturen, Genauigkeitsgarantien und statistische Methoden – direkt in neuronale Netze einbetten und so Systeme erzeugen, die zuverlässiger, interpretierbarer und dateneffizienter sind.

„KI hat begonnen, die Artwork und Weise zu verändern, wie Physiker einige der schwierigsten Probleme auf diesem Gebiet angehen“, sagt Mike Williams, Interimsdirektor von IAIFI und Professor für Physik am MIT. „Noch wichtiger ist, dass damit begonnen wird, die Grenzen der Probleme, die wir realistisch angehen können, zu erweitern, sodass es möglich wird, Fragen zu verfolgen, die früher völlig außerhalb unserer Reichweite lagen.“

Ausbildung der nächsten Technology

Ein charakteristisches Merkmal von IAIFI ist seine Investition in Menschen. Das IAIFI Postdoctoral Fellows-Programm unterstützt Nachwuchswissenschaftler, die an der Schnittstelle von Physik und KI forschen, indem es jeden Stipendiaten mit Mentoren in beiden Bereichen zusammenbringt und die Zusammenarbeit zwischen Institutionen fördert.

Bisher haben acht Stipendiaten das Programm abgeschlossen. Drei haben sich Fakultätsstellen gesichert; andere haben Forschungsfunktionen bei führenden KI-Unternehmen übernommen oder sind Begin-ups beigetreten, was zeigt, wie umfassend die bei IAIFI gepflegten Fähigkeiten umgesetzt werden können.

„Das IAIFI-Stipendium zeigt, was passieren kann, wenn Nachwuchswissenschaftler die Freiheit und Unterstützung erhalten, über traditionelle Grenzen hinweg zu arbeiten“, sagt Phiala Shanahan, stellvertretende Interimsdirektorin des IAIFI und Professorin für Physik am MIT. „Unsere Stipendiaten tragen nicht nur einzeln zur Physik oder zur KI bei – sie tragen dazu bei, ein wachsendes Feld an der Schnittstelle zu gestalten.“

Die jährliche PhD Summer time College von IAIFI ist zu einem zentralen Anlaufpunkt für die wachsende Gemeinschaft von „Zentauren-Wissenschaftler„mit Fachkenntnissen in Physik und KI. Für die Ausgabe 2026 erhielt das Programm quick 600 Bewerbungen für etwa 100 Präsenzplätze, wobei etwa 300 weitere Teilnehmer voraussichtlich virtuell teilnehmen werden. Frühere Teilnehmer haben die Schule ihren Kommilitonen aufgrund ihrer Kombination aus Vorlesungen, praktischen Tutorials, Coding-Sprints und Networking-Veranstaltungen wärmstens empfohlen.

Am MIT hat IAIFI neue Bildungswege mitgestaltet, darunter ein interdisziplinäres Doktorandenprogramm in Physik, Statistik und Datenwissenschaft – eine Zusammenarbeit zwischen der Fakultät für Physik und dem Statistics and Information Science Heart –, das seit 2021 20 Doktorgrade verliehen hat. Die IAIFI-Mitglieder Phil Harris und Isaac Chuang haben außerdem einen Kurs über Computational Information Science in der Physik entwickelt, der sowohl auf dem Campus (Kurs 8.16) als auch als Dozent angeboten wird kostenloser On-line-Kurs über MITx.

Eine wachsende Gemeinschaft

Über seine Kernforschungs- und Ausbildungsprogramme hinaus bringt das IAIFI Forscher zu seinem jährlichen Sommerworkshop zusammen, der dieses Jahr im Gebäude des MIT Schwarzman Faculty of Computing stattfinden wird. Das Institut bindet auch die breitere Öffentlichkeit durch Kooperationen mit dem MIT Museum, dem Museum of Science in Boston, Hackathons und viel beachteten On-line-Inhalten zu KI und Physik ein.

„IAIFI zeigt, was möglich wird, wenn Forscher in den Bereichen Physik, Informatik, Statistik und Datenwissenschaft sich um gemeinsame wissenschaftliche Fragen herum organisieren“, sagt Nergis Mavalvala, Dekan der MIT College of Science und Curtis and Kathleen Marble Professor of Astrophysics. „Diese Artwork der nachhaltigen, interdisziplinären Zusammenarbeit ist für die Zukunft der wissenschaftlichen Entdeckungen von entscheidender Bedeutung.“

IAIFI ist im Laboratory of Nuclear Science am MIT untergebracht und wird von Direktor Jesse Thaler (derzeit im Sabbatical), Interimsdirektor Mike Williams, stellvertretender Interimsdirektorin Phiala Shanahan und Geschäftsführerin Marisa LaFleur sowie den Lenkungsausschussmitgliedern Lisa Barsotti, Isaac Chuang, Will Detmold, Invoice Freeman, Phil Harris, Lina Necib, Tess Smidt und Marin Soljacic (und Lenkungsausschussmitgliedern anderer) geleitet IAIFI-Universitäten).

Blick nach vorn

Als Mitglied des Nationwide Synthetic Intelligence Analysis Institutes-Programms ist IAIFI Teil einer landesweiten Initiative zur Förderung KI-gesteuerter Entdeckungen und Innovationen.

„Die Verbindungen zwischen den NSF-KI-Instituten waren ebenso wertvoll wie die Arbeit in ihnen und wachsen weiter“, sagt Marisa LaFleur, Geschäftsführerin von IAIFI. „Wir teilen Managementstrategien und Ressourcen für Schulungen, Neighborhood-Aufbau und Zusammenarbeit, die das gesamte Netzwerk stärken.“

Für IAIFI ist die erneuerte Finanzierung eine Gelegenheit, tiefer in das einzudringen, was das Institut die „Physik der KI“ nennt – indem man physikalisches Denken, physikalische Herausforderungen und physikalische Werkzeuge nutzt, um KI nicht nur anzuwenden, sondern sie zu verstehen und zu verbessern. Diese Agenda ist zusammen mit einer wachsenden Gemeinschaft von Forschern, die für die Arbeit in verschiedenen Disziplinen ausgebildet sind, der Antrieb für die nächste Part des Instituts.

„In der ersten Part von IAIFI wurde das Modell etabliert: interdisziplinäre Forschung, Nachwuchstalente und eine dynamische Gemeinschaft, die auf der Idee basiert, dass KI und Physik sich gegenseitig stärken“, sagt Thaler. „Jetzt haben wir die Grundlage – und den Unternehmergeist unserer Centaur-Wissenschaftler –, um dieses Modell in Neuland zu treiben und unsere Ambitionen zu steigern.“