Was ist die beste KI für Naturwissenschaften?

Eine pauschale "beste" KI für Naturwissenschaften gibt es nicht, da der Einsatz stark vom jeweiligen Fachgebiet (z.B. Physik, Chemie, Biologie) und der konkreten Anwendung (z.B. Datenanalyse, Simulation, Literaturrecherche) abhängt. Hier sind einige der bekanntesten und leistungsfähigsten KI-Modelle und -Plattformen, die häufig in den Naturwissenschaften eingesetzt werden:

1. **GPT-4 / GPT-4.1 (OpenAI)**
Sehr leistungsfähig für Literaturrecherche, Textzusammenfassungen, Erklärungen und das Generieren von Hypothesen. [OpenAI](https://openai.com/)

2. **AlphaFold (DeepMind)**
Speziell für die Vorhersage von Proteinstrukturen in der Biologie. [AlphaFold](https://www.deepmind.com/research/highlighted-research/alphafold)

3. **ChemBERTa, MolBERT, und andere spezialisierte Modelle**
Für Chemie und Molekül-Design, basierend auf Transformer-Architekturen.

4. **Wolfram Alpha**
Für mathematische und naturwissenschaftliche Berechnungen und Analysen. [Wolfram Alpha](https://www.wolframalpha.com/)

5. **SciBERT, BioBERT**
Sprachmodelle, die speziell auf wissenschaftliche Literatur trainiert wurden.

Die Auswahl hängt also davon ab, ob du z.B. Texte analysieren, Daten auswerten, Simulationen durchführen oder Strukturen vorhersagen möchtest. Für allgemeine naturwissenschaftliche Fragen und Literaturrecherche sind große Sprachmodelle wie GPT-4 sehr hilfreich. Für spezielle Aufgaben wie Proteinstrukturvorhersage ist AlphaFold führend.

Eine Übersicht über verschiedene KI-Modelle und deren Anwendungsgebiete findest du z.B. auf [Papers with Code](https://paperswithcode.com/).