Zwei Seiten derselben Medaille
Im Theater fällt der Vorhang, das Licht geht an, das Publikum ist begeistert. Der Applaus beginnt als ohrenbetäubendes Rauschen. Hunderte Hände klatschen durcheinander. Doch nach ein paar Sekunden passiert es: Aus dem Chaos entsteht ein Rhythmus. Plötzlich klatscht der ganze Saal im Gleichtakt. Wer hat das Kommando dazu gegeben? Niemand. Das Publikum hat sich selbst synchronisiert.
Physikerinnen und Physiker bezeichnen dieses Geschehen als „Selbstorganisation“ – es handelt sich um ein universelles Naturphänomen. Egal ob es klatschende Menschen sind, tausende Vögel, die ohne Zusammenstoß als Schwarm durch die Lüfte fliegen, oder Milliarden von Wassertropfen, die sich zu einem Hurrikan formen: Wenn viele kleine Teile sich aufeinander abstimmen, entsteht eine neue Ordnung.
Dieses Grundprinzip beschäftigt nicht nur die physikalische Forschung, sondern auch Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die sich mit künstlicher Intelligenz (KI) befassen. In einem neuen „Topical Programme“ bündelt die Universität Münster verschiedene Forschungsansätze unter dem Titel „Künstliche Intelligenz und komplexe Systeme“. Es gibt enge konzeptionelle und methodische Verbindungen zwischen beiden Bereichen. „Die Erforschung komplexer Systeme und die Entwicklung künstlicher Intelligenz sind zwei Seiten derselben Medaille. Prinzipien aus der Natur inspirieren die Entwicklung von KI. Die KI hilft im Gegenzug dabei, sehr komplexe natürliche Prozesse zu verstehen“, erklärt Dr. Oliver Kamps, Geschäftsführer und wissenschaftlicher Leiter des Center for Data Science and Complexity (CDSC). Die Einrichtung dient der wissenschaftlichen Vernetzung in den Bereichen Data Science, komplexe Systeme, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und mathematische Modellierung an der Universität Münster.
Kollektives Verhalten einfacher Teile wie das von Vogelschwärmen kann zu organisiertem, „intelligentem“ Verhalten führen. Das menschliche Gehirn ist ebenfalls ein Beispiel für ein komplexes System, bestehend aus rund 90 Milliarden interagierenden Neuronen. „KI versucht, bestimmte intelligente Leistungen des Gehirns, wie Bild- oder Spracherkennung, nachzubauen. Dabei geht es im Kern darum, komplexe Zusammenhänge zwischen Datenpunkten zu erlernen“, betont Oliver Kamps. Ein gutes KI-Modell reduziere die immense Komplexität der Realität auf ein Level, das mathematisch und maschinell handhabbar bleibt, behalte aber die essenziellen Merkmale bei. Im Fokus des Topical Programme steht für die Forscherinnen und Forscher, die Brücke zwischen Physik und KI weiterzuentwickeln.
KI-Forschung ist vielschichtig und gewinnt an Bedeutung in fast allen Forschungs- und Lebensbereichen. Die Kombination aus KI und Physik brachte John Hopfield 2024 den Nobelpreis ein. Er zeigte, wie man mit einfachen physikalischen Prinzipien Rechenmodelle bauen kann, die an die Lern- und Erinnerungsfähigkeit des Gehirns erinnern. Ohne seine Ideen wären viele der Dinge, die künstliche Intelligenz heute kann, zum Beispiel Gesichtserkennung, Spracherkennung oder Empfehlungssysteme, nicht denkbar.
Hintergrund: Topical Programmes
Mit den Topical Programmes erschließt die Universität Münster Themen für künftige Forschungsschwerpunkte und lotet die Chancen für großformatige Verbundforschungsprojekte aus. Die Vernetzung mit externen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie anderen (außer-)universitären Forschungseinrichtungen soll gestärkt und die internationale Zusammenarbeit gefördert werden. Fortgeschrittene Initiativen können zur Antragsreife begleitet werden. Das Programm „KI und komplexe Systeme“ fördert die Universität mit rund 40.000 Euro. Beteiligt sind neun Forscher aus dem CDSC. Um die Integration der Themenfelder sowie die Ausbildung von Studierenden zu fördern, entsteht eine digitale „Knowledge Base“. Sie stellt als interdisziplinäre Wissensplattform zentrale Konzepte und Methoden des Themengebiets in Form von Tutorials und Codebeispielen bereit.
Autorin: Hanna Dieckmann
Dieser Artikel stammt aus der Unizeitung wissen|leben Nr. 2, 1. April 2026.