Künstliche Intelligenz: KI kann in Papier­faltungen Muster erkennen

Zerknülltes Papier soll Forschern helfen, Systematiken beim Falten­wurf zu unter­suchen. Die Frage ist: Gibt es eine tiefere Ordnung, wenn geknüllt wird und Falten entstehen? Mit maschinellem Lernen gehen Wissen­schaftler dieser Frage nach.

Yohai Bar-Sinai von der Harvard University in Cambridge und sein Team versuchen die Frage zu klären, ob man durch die Untersuchung von gefaltetem Papier Rückschlüsse auf die Entstehung der Faltung machen kann. Dabei ist Papier nur ein Mittel zum Zweck. Ziel ist es, Faltungsprozesse, die in der Natur vielfach vorkommen, besser zu verstehen. Um beispielsweise DNA-Molküle und Proteine besser modellieren zu können, ist es notwendig, die Entstehung und Struktur der Faltung zu kennen.

Um die Daten zu gewinnen, haben die Forscher unter kontrollierten Bedingungen Kunststofffolien zerknüllt und wieder glatt gestrichen. Anschließend wurde die Oberfläche mit einem Laser gescannt und ein Höhenprofil erstellt. Mit den so gewonnenen Daten wurde ein selbstlernender Algorithmus gefüttert. Dieser sollte herausfinden, ob es Muster in den Strukturen gibt. Zunächst war aber die Datenbasis zu gering. Man entschloss sich daher, mit genau gefalteten Mustern zu arbeiten, da man so in der Lage war, den Algorithmus mit einem unerschöpflichen Datenpool zu füttern. Das brachte den Durchbruch, wie die Forscher berichten. Durch die Erkenntnisse verbesserten sich die Voraussagen über die Form von zukünftigen Knüllversuchen.