Citizen Science in der Quantenwelt
Freizeitwissenschaftler sehr erfolgreich
Interessierte Laien können die Welt der Wissenschaft bereichern. Bürgerforscher zählen Schmetterlinge, werten Fotoaufnahmen der Marsoberfläche aus oder suchen spielerisch nach der idealen Faltung eines Eiweißmoleküls. Und nun haben rund sechshundert Freizeitwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler erstmals dabei geholfen, ein quantenphysikalisches Experiment per App-Fernsteuerung zu optimieren: die Erzeugung eines ultrakalten Quantengases. Und im Vergleich mit einem Computeralgorithmus haben sie dabei überraschend gut abgeschnitten.
"Unser Experiment sollte zeigen, ob Menschen ohne fachlichen Hintergrund dazu in der Lage sind, eine komplexe Optimieraufgabe auf dem Gebiet der Quantentechnologie zu bewältigen", erklärt Tommaso Calarco vom Peter Grünberg Institut am Forschungszentrum Jülich. Die Aufgabe für die Bürgerforscher bestand darin, eine exotische Materieform herzustellen: ein Bose-Einstein-Kondensat. Es zählt zu den Aggregatzuständen (klassisch: fest, flüssig, gasförmig), kann aber nur bei Temperaturen von wenigen Millionstel Grad oberhalb des absoluten Nullpunkts (minus 273,15 °C) existieren. Der Großteil der Atome befindet sich dann im quantenmechanischen Grundzustand. Sie schwingen im Gleichtakt und bilden eine Art „Superatom“, das durch eine einzige Wellenfunktion beschrieben wird.
Die Herausforderung besteht darin, die Probe auf extrem niedrige Temperaturen abzukühlen. Dazu werden die Atome in eine magneto-optische Falle gesperrt, wo sie von einem Magnetfeld und mehreren Laserstrahlen festgehalten werden. Das intensive Licht bremst zudem die Atome in der Falle ab und senkt damit ihre mittlere Bewegungsenergie. Für den letzten, entscheidenden Schritt zum Bose-Einstein-Kondensat reicht diese Laserkühlung aber nicht aus. Daher lockern die Physiker nun den festen Griff der Atomfalle, sodass die schnellsten, energiereichsten Atome entwischen können. Zurück bleiben die energiearmen, „kalten“ Atome. Dabei sei es wichtig, betont Tommaso Calarco, dass der feste Griff der Falle nicht zu schnell gelockert werde, da sonst zu viele Atome entweichen. Je mehr Teilchen im ultrakalten Gas verbleiben, desto besser eignet es sich nämlich für nachfolgenden Versuche.
"Die Bürgerforscher, die an unserem Versuch teilgenommen haben, sollten durch einfaches Ausprobieren die optimale Abkühlungsprozedur herausfinden", sagt der Quantenphysiker aus Jülich. Die Apparatur zur Erzeugung des Bose-Einstein-Kondensats war in einem Labor an der Universität im dänischen Aarhus aufgebaut. Die Teilnehmer mussten sich zunächst beim Citizen-Science-Projekt ScienceAtHome anmelden. Eine Schnittstelle erlaubte es ihnen dann, per App von überall auf der Welt auf das Quantenexperiment zuzugreifen und festzulegen, wie schnell sich die Intensität der Laser und die Stärke des Magnetfeldes ändern sollen.
Ihren Vorgaben folgend wurde anschließend automatisch das Bose-Einstein-Kondensat im Labor in Aarhus erzeugt. Etwas über eine halbe Minute später erhielten die Teilnehmer eine Rückmeldung, wie erfolgreich sie dabei gewesen waren, also wie viele Atome ihr Kondensat enthielt. Daraufhin konnten sie die Parameter ändern, um ihr Ergebnis zu verbessern. Eine Rangliste hielt die gewählten Einstellungen der Falle und die damit erreichte Güte des Quantengases fest, sodass sich die Teilnehmer auch an den Resultaten ihrer Vorgänger orientieren konnten.
Und tatsächlich gelang es den Bürgerforschern nach kurzer Zeit, die etablierte Abkühlprozedur deutlich zu verbessern. Dabei mussten sie sich an einem Computeralgorithmus messen lassen, den das Team um Tommaso Calarco entwickelt hatte. "Der Algorithmus schnitt zwar besser ab als die Laien, aber der Unterschied war gering", erklärt der Physiker. "Beim Lösen komplexer Probleme kommt ein Faktor ins Spiel, den ich als Intuition bezeichne. Künstlichen Systemen fällt es schwer, dieses typisch menschliche Verhalten zu reproduzieren."
In ihrer Veröffentlichung im Fachmagazin PNAS beschreiben die Forscher, warum die Laienwissenschaftler so erfolgreich waren: Wer in der Rangliste weit oben stand, änderte seine Parameter in nachfolgenden Durchläufen nur im geringen Umfang. Teilnehmer, die anfangs weniger gut abgeschnitten hatten, nahmen jedoch große Änderungen in ihren Eingaben vor und kamen damit auf innovative Lösungswege, die zuvor übersehen worden waren.
Tommaso Calarco: "Wir hoffen, dass wir in Zukunft menschliche und maschinelle Optimierstrategien miteinander kombinieren können. Dann stünde uns das Beste aus zwei Welten zur Verfügung."
