Dieser Lernpfad zeigt anhand konkreter Forschungsprojekte, wie unterschiedlich KI wissenschaftliche Probleme bearbeiten kann und warum Ergebnisse, Benchmarks und Grenzen getrennt betrachtet werden müssen.
Für wen ist dieser Lernpfad?
Für wissenschaftlich Interessierte, Lehrende, Studierende und Leser, die KI jenseits von Chatbots kennenlernen möchten.
Lernschritte
- AlphaFold
Proteinstrukturen als etabliertes Beispiel datengetriebener Forschung verstehen. - GraphCast
Graph Neural Networks für Wettervorhersagen einordnen. - AlphaEvolve
Evolutionäre Codesuche und automatische Bewertung kennenlernen. - GNoME
Vorhersagen neuer stabiler Kristallstrukturen untersuchen. - GenCast
Probabilistische Vorhersagen und Unsicherheit verstehen. - Aeneas
KI-Unterstützung in den Geisteswissenschaften kennenlernen. - KI-Benchmarks und Evaluationen
Messwerte, Vergleichbarkeit und tatsächliche Praxistauglichkeit unterscheiden.
Was du danach kannst
- unterschiedliche wissenschaftliche KI-Aufgaben voneinander unterscheiden
- Vorhersage, Generierung, Suche und Optimierung einordnen
- Forschungsergebnisse von Produktversprechen trennen
- Benchmarks und offene Fragen kritischer lesen
Hinweise zur Nutzung
Ein Forschungsresultat belegt nicht automatisch die allgemeine Praxistauglichkeit eines Systems. Maßgeblich sind Aufgabenstellung, Daten, Vergleichsmethode und unabhängige Replikation.