Das Argonne National Laboratory des US-Energieministeriums hat eine neue Fähigkeit der agentischen künstlichen Intelligenz demonstriert. Das System ermöglicht es Wissenschaftlern, komplexe Experimente mit gewöhnlicher Umgangssprache zu steuern.
Die Demonstration fand im Rahmen des Projekts SYNAPS-I — Synergistic Neutron and Photon Science – Intelligence statt. Das Projekt vereint Daten aus Neutronen-, Röntgen- und Mikroskopieexperimenten mehrerer nationaler Laboratorien und ist Teil der Initiative Genesis Mission, die vom Lawrence Berkeley National Laboratory geleitet wird.
In der ersten Phase von SYNAPS-I entwickelten die Forscher das Modell PtychoFM zur schnellen Rekonstruktion ptychographischer Bilder in Echtzeit. Nun wurde eine agentische KI-Schicht hinzugefügt, die von der Datenverarbeitung zur Steuerung des Experiments selbst übergeht.
Wissenschaftler können einfach sagen: „Miss diesen Bereich“ oder „Erstelle eine Karte mit hoher Auflösung“. Das System sammelt selbstständig Daten, analysiert Bilder, trifft Entscheidungen und fordert bei riskanten Aktionen bei Bedarf eine Bestätigung durch den Menschen an.
In der Demonstration fand die agentische KI erfolgreich den gewünschten Bereich auf einer Probe der Mikroelektronik an der Strahllinie 26-ID Hard X-ray Nanoprobe, die gemeinsam von APS und CNM betrieben wird. Nach der Erkennung der Region schaltete das System automatisch auf hohe Auflösung um.
Zusätzlich ist der Agent an das Modell Meta Segment Anything Model 3 (SAM3) zur Segmentierung und Markierung von Objekten auf Bildern angebunden. Dies macht die Analyse noch präziser und schneller als traditionelle Methoden.
„Anstatt Code zu schreiben oder technische Befehle einzugeben, können Forscher einfach mit der KI sprechen, die die Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse automatisch durchführt“, bemerkte der Computational Scientist am Argonne, Min Du.
Das Projekt vereint die Anstrengungen von Argonne, LBNL, Brookhaven, SLAC und Oak Ridge. Die Demonstration fand am 5 Oktober 2026 statt und war ein wichtiger Schritt hin zu vollständig autonomen Laboratorien.
Wie weit kann eine solche Autonomie in den kommenden Jahren gehen?
Laut dem Leiter des Argonne-Teams von SYNAPS-I, Mathew Cherukara, legt die Kombination aus schneller Rekonstruktion, agentischer Steuerung und Segmentierung die Grundlage für selbstgesteuerte Mikroskope und geschlossene Experimentierzyklen in den unterschiedlichsten Bereichen — von Halbleitern bis hin zu Quantengeräten.
