Bessere Forschung dank „SweetPea“: Wie KI wissenschaftliche Experimente transparenter macht
Wie lassen sich wissenschaftliche Experimente transparenter, effizienter und reproduzierbarer gestalten? Mit dieser Frage beschäftigt sich das internationale Forschungsprojekt „SweetPea: Automating the Implementation and Documentation of Unbiased Experimental Designs“, an dem sich die Universität Osnabrück beteiligt. Gefördert wird das Vorhaben von der US-amerikanischen National Science Foundation (NSF).
Bessere Forschung dank „SweetPea“: Wie KI wissenschaftliche Experimente transparenter macht
Universität Osnabrück beteiligt sich an internationalem Forschungsprojekt
Wie lassen sich wissenschaftliche Experimente transparenter, effizienter und reproduzierbarer gestalten? Mit dieser Frage beschäftigt sich das internationale Forschungsprojekt „SweetPea: Automating the Implementation and Documentation of Unbiased Experimental Designs“, an dem sich die Universität Osnabrück beteiligt. Gefördert wird das Vorhaben von der US-amerikanischen National Science Foundation (NSF).
Juniorprofessor Sebastian Musslick vom Institut für Kognitionswissenschaft der Universität Osnabrück wird das Vorhaben gemeinsam mit Forschenden der Princeton University, der University of Utah sowie der Brown University umsetzen.
Experimentelle Designs bilden die Grundlage empirischer Forschung. In vielen wissenschaftlichen Disziplinen werden dabei gezielt Variablen manipuliert, um Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge untersuchen zu können. „Mit zunehmender Komplexität moderner Experimente steigt jedoch auch die Schwierigkeit, Versuchsabläufe so zu gestalten, dass unbeabsichtigte Verzerrungen oder sogenannte Konfundierungen vermieden werden“, erläutert Musslick. Häufig würden experimentelle Abläufe noch manuell erstellt oder lediglich zufällig zusammengestellt – Verfahren, die entweder zeitaufwendig seien oder versteckte Verzerrungen begünstigen könnten.
Das Open-Source-System „SweetPea“ soll diese Herausforderungen durch die automatisierte Generierung, Validierung und Dokumentation experimenteller Designs lösen. Ziel des Projekts ist es, Forschenden Werkzeuge bereitzustellen, die Experimente effizienter, transparenter und reproduzierbarer machen. Die entwickelten Methoden sollen insbesondere in großskaligen Verhaltensexperimenten sowie perspektivisch auch bei der Entwicklung und Evaluation von KI-Systemen eingesetzt werden.
Der Beitrag der Universität Osnabrück konzentriert sich auf KI-gestützte Verfahren zur automatisierten Dokumentation experimenteller Designs. Dadurch soll der Aufwand für Forschende reduziert und die nachvollziehbare Dokumentation von Experimenten im Sinne der Open-Science-Bewegung erleichtert werden.
„Die Dokumentation komplexer Experimente stellt für viele Forschende einen erheblichen zusätzlichen Aufwand dar. Unser Ziel ist es, diesen Prozess weitgehend zu automatisieren und damit offene und reproduzierbare Forschung zu erleichtern“, erläutert Sebastian Musslick.
Das Projekt knüpft an die „AI for Science“ Initiative des Forschungszentrums „Data Science“ an. Dabei werden KI-Methoden entwickelt, die wissenschaftliche Prozesse – von der Versuchsplanung bis zur Wissensgenerierung – unterstützen und teilweise automatisieren können.
Weitere Informationen für die Medien:
Prof. Dr. Sebastian Musslick, Universität Osnabrück
Institut für Kognitionswissenschaft
E-Mail: sebastian.musslick@uni-osnabrueck.de
Cornelia Achenbach, Universität Osnabrück Kommunikation und Marketing / Redakteurin Neuer Graben 29/Schloss, 49074 Osnabrück
E-Mail: cornelia.achenbach@uni-osnabrueck.de
Weiteres Material zum Download Dokument: 55_PM_Sweet_Pea_Musslick_Mai_2026.docx