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Ig-Nobelpreis: Forscher aus Dresden klärt, warum Babys besser riechen

Forschung mit Dresdner Beteiligung Ig-Nobelpreis: Warum Babys gut riechen und Teenager nicht 04.09.2026 – 18:00 UhrLesedauer: 2 Min.…
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Das Physik Journal für Dezember 2025 ist da! 📖

Im neuen Physik Journal wird unter anderem über die Arbeitsmarktlage für Physiker:innen in Deutschland berichtet sowie über die Rolle der Kohlendioxidentnahme an Land mit Blick auf den Klimaschutz und über die Didaktik der Quantenphysik.

▶️Jetzt für DPG-Mitglieder zugänglich: https://pro-physik.de/zeitschriften/physik-journal/2025-12/

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Verdächtige Wetten: Direktor des Nobelinstituts spricht von Spionage

In der Nacht vor der Bekanntgabe des Friedensnobelpreises wurden bei einem Wettanbieter verdächtig hohe Summen auf die spätere Preisträgerin Machado gesetzt. Der Direktor des Nobelinstituts geht von Spionage aus.

➡️ https://www.tagesschau.de/ausland/asien/verdaechtige-wetten-nobel-institut-100.html?at_medium=mastodon&at_campaign=tagesschau.de

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Physik ist mehr: Gedanken zum Nobelpreis 2024

Selten hat mich die Bekanntgabe der Gewinner eines Physik-Nobelpreises so durcheinandergebracht wie in diesem Jahr. Meistens war meine Reaktion doch eher ein Ja-klar-natürlich-wenig-überraschend. Die diesjährige Erschütterung hat mich für einige Minuten in einer Art Aha-Starre verharren lassen. Das ist also auch Physik?! Danach musste ich mein Bild dessen, was Physik ist und was sie ausmacht erst einmal neu sortieren. Meine Forschungsreise sei hier dargestellt:

Zurück zum Ausgangspunkt, dem Moment der Verkündung, dass der Nobelpreis für Physik 2024 an John J. Hopfield und Geoffrey E. Hinton für ihre wegweisenden Entdeckungen und Entwicklungen, die maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglichen, verliehen wird.

Neuronale Netze? Maschinelles Lernen? KI? Das ist Physik?

Ja, ich weiß, dass maschinelles Lernen in den letzten Jahren immer wichtiger in der Physik geworden ist, zum Beispiel in der Teilchenphysik bei der Auswertung der Beschleuniger-Experimente. ANNs, DNNs, CNNs, GNNs und RNNs begegnen mir jetzt regelmäßig in Physik-Dissertationen. Zur Anwendung von KI in der Physik erscheinen zunehmend auch Fachbücher, wie nicht nur in meinen Erwerbungsunterlagen, sondern (als Konsequenz) auch im TIB-Portal schön zu sehen ist.

Large-Language-Modelle und Physik – eher eine Ausnahme?

Trotzdem: Die Grundlagen und die Entwicklung hatte ich bisher eher im Bereich der Computerwissenschaften angesiedelt gesehen: Sind es nicht die Informatiker, sind es nicht Google und Konsorten, die die Large-Language-Modelle programmieren? Suche ich in arXiv nach „neural network“, so werden von den über 100.000 Treffern mehr als 88.000 Treffer dem Bereich der Computerwissenschaften und lediglich etwas über 14.000 Treffer der Physik zugeordnet. Hmh. Warum also der Physik-Nobelpreis?

Schauen wir uns einmal die Mitteilungen der Deutschen Physikalischen Gesellschaft zur Arbeit der Preisträger an: Aha! John J. Hopfield war Festkörperphysiker bevor er sich zur Molekularbiogie orientierte. Dabei nahm er Konzepte aus der Physik, wie zum Beispiel das Modell des Spin-Glases mit und brachte sie in seine Arbeit ein. Auch die Tatsache, dass Neuronen nur zwei Zustände einnehmen können, kommen uns aus der Physik bekannt vor (und natürlich auch aus der Informatik).

Daraus resultiert das inzwischen nach Hopfield benannte Modell des Hopfield-Netzwerkes, das er 1982 in einem Artikel mit dem – für meine Fragestellung erhellenden – Titel Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities veröffentlichte und der bis heute sage und schreibe mehr als 18.000-mal zitiert worden ist.

Geoffrey E. Hinton wiederum befasste sich zunächst als Psychologe (!) mit neuronalen Netzen und schrieb dann in der Informatik eine Dissertation zur Datenverarbeitung im Sehsystem.

Für seine weitere Arbeit stütze er sich auf das Hopfield-Netz, um mit Hilfe der (lernenden) Boltzmann-Maschine, für die er Konzepte aus der statistischen Physik nutzte, Charakteristika in Daten zu erkennen, was er 1985 in A Learning Algorithm for Boltzmann Machines publizierte.

Von den Artikeln Hintons gehört dieser mit über 3.000 Zitierungen zwar eher zu den weniger zitierten, spätere Paper erreichen über 50.000 Zitierungen – beeindruckend.

Sucht man im TIB-Portal nach den Autoren Hopfield und Geoffrey Hinton, so fällt vor allem auf, dass beide auch einige Patente verantworten (bei dem Thema eigentlich keine Überraschung). Im TIB AV-Portal gibt es neben einem Interview mit Geoffrey Hinton auch Videos zu Hopfield-Netzen.

Es steckt viel Physik im Nobelpreis 2024

Ja, jetzt bin ich überzeugt. Da steckt tatsächlich eine Menge Physik im diesjährigen Nobelpreis. Die Wahl der Preisträger zeigt aber auch, wie interdisziplinär die Physik bzw. Wissenschaft im allgemeinen inzwischen geworden ist. Physik ist eben mehr und reicht in viele Gebiete hinein.

Das wird in diesem Jahr trefflich dadurch bestätigt, dass auch der Friedensnobelpreis 2024 mit Physik zu tun hat, wenn auch leider mit ihren Schattenseiten, geht er doch an die japanische Organisation Nihon Hidankyo, in der sich die Überlebenden der Atombombenabwürfe auf Hiroshima und Nagasaki für eine atomwaffenfreie Welt einsetzen.

Zum Abschluss eine kleine Anekdote aus dem Familienalltag im Zeichen neuronaler Netze: Als das jüngste der Kinder, die mein Leben bereichern, kürzlich seine Hausaufgaben in der Schule präsentierte, wurde von der Lehrkraft vermutet, dass es dafür eine KI genutzt hätte, da die gewählten Formulierungen zu gut und im Unterricht noch nicht dran gewesen seien. Tatsache war, dass es die Hausaufgaben mit der Hilfe seiner Eltern gemacht hatte, beides Physiko-Chemiker:innen: EI statt KI, letztlich ein valides Argument für den Lehrkörper …

#LizenzCCBY40INT #Physik #KünstlicheIntelligenz #Recherchieren #Nobelpreis

#KINutzen

Der #Chemie-#Nobelpreis 2024 geht an #DavidBaker sowie #DemisHassabis und #JohnJumper von Google #Deepmind. Baker wird für seine bahnbrechenden Arbeiten zur Herstellung neuer Proteine geehrt, die als #Arzneimittel und #Impfstoffe genutzt werden können. Hassabis und Jumper entwickelten mit "AlphaFold" ein #KIModell, das die Struktur von Proteinen präzise vorhersagt – ein wissenschaftlicher Durchbruch, der einen jahrzehntealten Traum erfüllt.

#Proteinforschung

https://www.heise.de/news/KI-Chemie-Nobelpreis-fuer-Protein-Forscher-von-Google-Deepmind-9974790.html