Wissenschaft für jedermann: Maschinelles Lernen

21 October 2026
from 19:00 to 20:30

Öffentlicher Vortrag von Annabelle Bohrdt: Maschinelles Lernen für das „Big-Data”-Problem der Quantenwelt

Events Public Events

Address / Location

Deutsches Museum - Museumsinsel - Auditorium

Museumsinsel 1

80538

München

Fee

Tickets ab Montag vor dem Vortrag erhältlich. Eintritt: 8,- €, ermäßigt 5,- € Mitglieder haben freien Eintritt

Add this event to your calendar

Show Map

Hide Map

Maschinelles Lernen

Wenn viele kleinste Bausteine der Materie – die sogenannten Quantenteilchen – zusammen kommen, können neue, oft unerwartete Phänomene entstehen. Dazu gehören zum Beispiel Magnetismus oder Supraleitung, d.h. verlustfreie Leitung von Strom. Das macht solche Quantenvielteilchensysteme spannend, aber auch oft schwierig vorherzusagen oder zu erklären. Der Grund ist, dass das Ganze in der Quantenwelt oft mehr ist als die Summe seiner Teile: Das Verhalten der gesamten Gruppe – der gemeinsame Quantenzustand – lässt sich im Allgemeinen nicht einfach aus den Zuständen der einzelnen Teilchen zusammensetzen. Für eine vollständige Beschreibung muss man stattdessen alle möglichen Kombinationen der Teilchen betrachten. Die Anzahl dieser Kombinationen wächst exponentiell mit der Teilchenzahl und genau das ist es, was man unter dem „Big-Data“-Problem versteht.

Annabelle Bohrdt © LMU / C. Olesinski
In diesem Vortrag zeige ich, wie moderne Methoden des maschinellen Lernens helfen können, dieses „Big-Data“-Problem der Quantenwelt zu bewältigen, zum Beispiel indem wir den Quantenzustand mithilfe einer speziellen, lernenden Künstlichen Intelligenz darstellen. Diese Methode erlaubt uns, realistischere Modelle für neuartige Materialien zu untersuchen, die bei hohen Temperaturen (-135°C / 138K) supraleitend werden. Somit machen wir einen wichtigen Schritt in der Grundlagenforschung zum Ursprung der Hochtemperatur-Supraleitung und kommen der verlustfreien Stromleitung ein kleines Stück näher.

Prof. Dr. Annabelle Bohrdt ist theoretische Physikerin und arbeitet daran, durch die Entwicklung neuer Analysemethoden ein mikroskopisches Verständnis stark korrelierter Quantensysteme zu gewinnen. In ihrer Forschung verbindet sie numerische Methoden, intuitive physikalische Bilder, enge Kollaborationen mit Quantensimulations-Experimenten sowie Techniken des maschinellen Lernens.


"Wissenschaft für jedermann"-Reihe

International renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler berichten verständlich aus ihrer aktuellen Forschung und diskutieren mit dem Publikum. Eine Vortragsreihe zu gesellschaftlich relevanten Themen - auch als Stream oder Livestream verfügbar. "

Accept privacy?

Scroll to top