10.07.2023

Wie ChatGPTs neuer Code Interpreter Flat-Earthern beweisen kann, dass die Erde rund ist

Ein neues Feature von ChatGPT kommt diese Woche. Es soll der Matheschwäche von Large Language Models etwas entgegensetzen.
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Ein neues Feature von ChatGPT soll diese Woche kommen. Bild: (c) Unsplash
Ein neues Feature von ChatGPT soll diese Woche kommen. Bild: (c) Unsplash

OpenAI sorgt laufend für neue Aha-Momente. Letzte Woche gab das Unternehmen aus Kalifornien die Zusammenstellung eines neuen Teams bekannt: Es soll eine zukünftige „Superintelligenz“ in Zaum halten. Außerdem verkündete OpenAI letzten Donnerstag auf Twitter, dass es im Laufe dieser Woche ein neues Tool für ChatGPT Plus User:innen freischalten wird – den Code Interpreter. Das neue Feature erlaubt es ChatGPT, Phyton-Skripte zu erstellen und ausführen zu lassen.

ChatGPT kann jetzt auch Mathe

Bisher war ChatGPT ein reiner Chatbot und konnte lediglich Texte verarbeiten. Aber künftig soll dieser auch andere Daten aufbereiten. Konkret sollen User:innen Dokumente auf ChatGPT hochladen und dann um eine Auswertung bitten können. Der Code Interpreter soll Daten analysieren, Visualisierungen erstellen, komplexe Matheaufgaben lösen, Phyton-Skripte schreiben und Dateiformate konvertieren können.

Wo ist der Stern Sirius am Horizont?

Das neue Feature veranlasste das Crypto-Newsportal Decrypt.co zu einem Experiment und folgender Headline: „Der neue ChatGPT Code Interpreter kann Flat-Earthern beweisen, dass die Erde rund ist“. Zuvor hatte Ethan Mollick, Professor an der University of Pennsylvania, dazu geschrieben: „Ich habe ChatGPT gebeten, einem Zweifler mit Code zu beweisen, dass die Erde rund ist. Es lieferte mehrere Argumente, indem es den Text mit Code und Bildern kombiniert hat“.

Dycrypt machte Mollicks Experiment nach: Sie ließen ChatGPT die Geographische Breite berechnen, die es erlaubt den Stern Sirius in einem bestimmten Winkel über dem Horizont zu sehen. ChatGPT berechnete mithilfe von Phyton: Um den Stern Sirius 20 Grad über dem Horizont zu sehen, ist ein Breitengrad Nahe des Nordpols erforderlich. Damit beweist ChatGPT, dass die Krümmung der Erde beeinflusst, wie wir die Sterne sehen.

Das neue ChatGPT-Feature sagt einem der großen Probleme von Large Langue Models den Kampf an: ihrer Matheschwäche. Das neue Phyton-Skript-Feature von OpenAI soll dieser etwas entgegen setzen.

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Strom aus Wind und Sonne braucht Speicher. Für sie entwickelt das Projekt Phoenics neue Batteriezellen. Konzeptbild, mit KI erstellt. | (c) Virtual Vehicle
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Wind und Sonne liefern Strom, wann sie wollen, nicht wann ihn jemand braucht. Diese Lücke schließen Batteriespeicher. Sie werden damit zur Schlüsseltechnologie der Energiewende. Genau hier setzt Phoenics an: Ein steirisches Konsortium entwickelt die nächste Generation von Lithium-Ionen-Zellen für stationäre Speicher.

Koordiniert wird das Projekt von der Virtual Vehicle Research GmbH in Graz. Partner sind Varta Innovation, die Materials Center Leoben Forschung GmbH (MCL) und AVL List. Phoenics läuft 36 Monate und kostet 2,9 Millionen Euro. Knapp zwei Millionen davon kommen von der FFG, aus der Ausschreibung „Energieforschung 2024″.

Ein Material, zwei Ziele

Im Zentrum steht ein Kathodenmaterial: Lithium-Mangan-Eisenphosphat, kurz LMFP. Es ist eine Weiterentwicklung des etablierten Lithium-Eisenphosphats (LFP). LFP-Zellen gelten als sicher und robust, und sie kommen ohne kritische Rohstoffe wie Kobalt oder Nickel aus. LMFP soll zusätzlich bis zu 20 Prozent mehr spezifische Energiedichte liefern. Auf gleichem Bauraum ließe sich damit mehr Energie speichern.

Diesen Materialvorteil will das Konsortium in die fertige Zelle bringen. Die Zielmarken: 20 Prozent mehr Energiedichte, 40 Prozent längere Lebensdauer.

Was noch offen ist

Bis dahin bleiben Fragen. Wie verhält sich das Material über die Lebensdauer, wie altert es, und lässt es sich industriell verarbeiten und skalieren?

Das Konsortium kombiniert deshalb Experiment und Simulation. Die Partner untersuchen das Kathodenmaterial über den gesamten Lebenszyklus, mit Materialcharakterisierung, hochauflösender Bildgebung und KI-gestützter Auswertung. Parallel entstehen physikbasierte und datengetriebene Modelle. Sie bilden das Verhalten der Zelle von der Mikrostruktur bis zum kompletten Speichermodul ab und sollen Entwicklungszyklen verkürzen.

„Die Mikrostruktur von Elektrodenmaterialien beeinflusst maßgeblich Leistung, Lebensdauer und Zuverlässigkeit von Batteriezellen“, sagt Roland Brunner, Gruppenleiter am MCL.

Ein eigener Schwerpunkt gilt der Sicherheit. Spezielle Testverfahren sollen zeigen, ob LMFP-Zellen den Anforderungen an Betriebssicherheit und Zuverlässigkeit genügen. AVL bringt dafür seine Erfahrung in der elektrochemischen Modellierung ein. Verbinde man physikalische Modelle mit Methoden des maschinellen Lernens, ließen sich kritische Betriebszustände und Sicherheitsaspekte frühzeitig vorhersagen, sagt Roland Wanker, Geschäftsbereichsleiter Advanced Simulation Technologies bei AVL.

Aufbauen statt neu anfangen

Phoenics setzt die Zusammenarbeit aus dem Vorgängerprojekt OpMoSi fort. „Unsere Stärke liegt darin, modernste Simulations- und Analysemethoden mit industrieller Entwicklungskompetenz zu verbinden“, sagt Projektleiter Philip Kargl von Virtual Vehicle.

Varta Innovation steuert die Fertigungsseite bei, von der Materialentwicklung über die Elektrodenfertigung bis zur Zellintegration. Großes Potenzial sehen die Partner vorerst bei stationären Speichern. Langfristig könnten die Ergebnisse auch der Elektromobilität nützen.

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