Quantengeheimnis, Raumlasers und der KI-Talentwechsel: Die Woche in der Forschung

pv magazine berichtete am 28. September, dass Forscher der Hunan University of Technology in China modelliert haben, wie verschiedene Luftinjektionsstrategien die Leistung von Druckluft-Energiespeicherhöhlen (CAES) beeinflussen. Die Kernzahl: Ein linear steigender Massenfluss erhöhte die Energiespeicherquote von 85,5 % auf 87,5 % im Vergleich zu konstanter Injektion, über Acht-Stunden-Zyklen mit der gleichen Gesamtmasse an Luft. Die Studie, veröffentlicht in Case Studies in Thermal Engineering, validierte ihr numerisches Modell anhand von Betriebsdaten der deutschen CAES-Anlage Huntorf. Die maximalen Abweichungen zwischen simulierten und gemessenen Werten betrugen 2,66 K für die Temperatur und 0,30 MPa für den Druck, was die Forscher als akzeptabel bezeichneten. Anschließend testeten sie vier Injektionsmuster in einer kugelförmigen Höhle von 268.000 m3, verbunden mit einem 30-Meter-Bohrloch.

Die Details sind für die Projektwirtschaftlichkeit nicht trivial.

Laut den Forschern erhöhte der linear steigende Modus die Durchschnittstemperatur um 1 K, den Durchschnittsdruck um 0,13 MPa, die auf das Gas verrichtete Arbeit um rund 12,7 % und den Wärmeverlust an das umgebende Gestein um etwa 11 % im Vergleich zur konstanten Injektion. Der Durchmesser des Bohrlochs spielte ebenfalls eine Rolle: Erhöhte man ihn von 0,5 auf 2,0 Meter, sank der Wärmeverlust durch die Bohrlochwand von 8,5 x 10^8 J auf 2,5 x 10^8 J, während die Durchschnittslufttemperatur in der Höhle um etwa 1 K stieg. Die Geologie des umgebenden Gesteins veränderte den konduktiven Wärmeverlust um etwa 7 % zwischen Basalt mit 2,17 W/(m K) und Quarzit mit 5,53 W/(m K). Das Team stellte außerdem fest, dass ein adiabatisches Modell die Durchschnittstemperatur und den Druck am Ende der Injektion um 1,7 K bzw. 0,05 MPa und am Ende der Entladung um 2,2 K bzw. 0,06 MPa überschätzt. Keines davon ist für sich genommen ein kommerzieller Durchbruch. Es handelt sich um Modellierungsarbeit, die bestimmt, wie Betreiber Höhlen, Bohrungen und Injektionspläne dimensionieren, bevor jemand einen Abnahmevertrag unterschreibt.

Speicherauktionen und EU-Vertragsverletzungsverfahren

Am selben Tag berichtete pv magazine auch, dass der italienische Energieregulator Arera die Obergrenze für das MACSE-Auktionsprämienlimit auf 27.000 Euro pro qualifiziertem MWh pro Jahr angehoben hat, hoch von den im Juli vorgeschlagenen 22.000 Euro, in der Resolution 332/2026 vom 24. September. Das Magazin sprach mit dem unabhängigen Forscher Mario Iovino, der erklärte, dass die Obergrenze die Kosten für den Markteintritt darstellt, bestehend aus den annualisierten Kosten einer Referenzinvestition plus festen Betriebskosten, aufgerundet auf den nächsten 1.000er-Betrag. Die Referenzinvestitionskosten stiegen von 125.000 auf 150.500 Euro/MWh, und die gewichteten durchschnittlichen Kapitalkosten (WACC) bewegten sich von 8,0 % auf 8,2 %, basierend auf Daten zum 31. August. Im Vergleich zur ersten Auktion liegt die Obergrenze 27 % niedriger.

Iovinos Zahlen werden konkret, was der Vertrag tatsächlich zahlt. Nehmen wir eine Referenzanlage von 75 MW und ein nominelles Volumen von 600 MWh mit einer Dauer von acht Stunden. Qualifikationsfaktoren lassen 552 MWh übrig, 8 % unter dem Nennwert, da die Prämie auf qualifizierten MWh gezahlt wird, während Kosten auf nominellen MWh anfallen. Bei der Obergrenze stellt der Vertrag 24.840 Euro pro nominellem MWh pro Jahr bereit, die maximale feste Einnahme, die diese Anlage erhalten kann. Die vor der Auktion fällige 10-%-Garantie, zahlbar in bar bis zum 20. Oktober, beläuft sich auf 2.700 Euro pro qualifiziertem MWh. Die Spitzen-Garantieanforderungen, einschließlich der nachträglichen Auktionsgarantie und des Fonds, erreichen 12.150 Euro pro qualifiziertem MWh, oder 6.710.000 Euro für dieses Asset.

Ebenfalls am 28. September berichtete pv magazine, dass die Europäische Kommission 18 EU-Mitgliedstaaten förmliche Mängelbescheide geschickt hat, weil sie die vollständige Umsetzung der Energiefreigabe und verwandter Verbrauchervorschriften gemäß Richtlinie (EU) 2024/1711 nicht gemeldet haben. Die Frist war der 17. Juli 2026. Zu den genannten Ländern gehören Belgien, Irland, Griechenland, Spanien, Frankreich, die Niederlande und Polen. Die anderen neun Mitgliedstaaten, darunter Deutschland und Italien, waren nicht enthalten, obwohl die Ankündigung der Kommission nicht angibt, ob jeder die Richtlinie vollständig umgesetzt hat. Die Bescheide betreffen die Nichtmeldung der Umsetzung, nicht eine Feststellung zum Inhalt der nationalen Vorschriften.

Elite-KI-Talente: China zieht vor

Der nächste aktuelle Punkt ist eine Carnegie-China-Studie, die The Next Web am 28. September berichtete. Im Jahr 2025 arbeiteten 41 % der von der Denkfabrik erfassten Top-KI-Forscher in China und 34 % in den USA. Drei Jahre zuvor führten die USA: 2022 arbeiteten 46 % in den USA und 27 % in China. Die Autoren, Damien Ma und Binyi Yang, betrachteten Forscher mit auf NeurIPS 2025 akzeptierten Papieren, eine Gruppe, die die Studie als die Navy Seals des Fachgebiets bezeichnet. Es gab 25.677 Autoren auf 5.823 Papieren, und die Studie verfolgte mehr als 10.000 von ihnen mit vollständigen Karriereschwerpunkten. Die Daten stammten von OpenReview, der Plattform, die NeurIPS für Einreichungen nutzt, wobei KI-Coding-Tools bei der Datenverarbeitung halfen und menschliche Prüfungen die Ergebnisse kontrollierten.

Die Pipeline-Zahlen untermauern den Wandel. Im Jahr 2025 absolvierten 57 % der Gruppe ihren ersten Abschluss in China, hoch von 46 % im Jahr 2022. Mehr von ihnen bleiben in China, um zu arbeiten, so die Studie, mit Verweis auf Stellenangebote in der chinesischen KI-Industrie und strengere US-Visabestimmungen, insbesondere für chinesische Promovierende in den Naturwissenschaften. Unter den in den USA arbeitenden KI-Forschern stieg der Anteil mit chinesischem Bachelorabschluss um vier Prozentpunkte. Peking University und Tsinghua University belegen nun den ersten und zweiten Platz als Arbeitsorte, mit South Koreas KAIST auf dem dritten Platz. Google hatte 2022 den ersten Platz belegt. Die National University of Singapore und die Nanyang Technological University schafften beide den Sprung in die Top 20. Europa verlor Boden: ETH Zurich und die University of Oxford fielen aus den Top-Bewertungen, und Europa behielt 60 % seines eigenen Talents, gegenüber 89 % für die USA.

Politik ist Teil des Bildes, obwohl die Studie ihre Wirkung nicht quantifiziert. In Washington hat die Trump-Regierung eine Gebühr von 103.265 Dollar für neue H-1B-Visa vorgeschlagen. Chinesische KI- und Chip-Unternehmen verteilen derweil Aktien, um ihre Ingenieure zu halten. Letzte Woche sagte Xi Jinping Donald Trump, die beiden Länder könnten gemeinsam den Missbrauch von KI verhindern.

Zero-Knowledge-Proofs und ein gescheitertes Geheimnis

Scientific American berichtete am 27. September über ein sehr anderes Forschungsergebnis: eines, das veröffentlicht wurde, ohne offengelegt zu werden. Im März 2026 teilte Google die Erkenntnis, dass Quantencomputer gängige Verschlüsselungsmethoden bis Ende des Jahrzehnts knacken könnten, und nutzte erstmals in der Wissenschaftsgeschichte einen Zero-Knowledge-Proof, um dies zu demonstrieren, ohne etwas über die verwendeten Methoden preiszugeben. Die Behauptung lautete, dass eine bestimmte Form der Elliptischen-Kurven-Kryptographie durch einen Quantenalgorithmus gebrochen werden könnte, der mit nur 1.175 logischen Qubits und mehr als zwei Millionen Toffoli-Gates arbeitet. Bis dahin schätzten Experten, dass mindestens 20-mal so viele Qubits benötigt würden. Stand Juli 2026 lag der Rekord bei knapp unter 100 logischen Qubits. Der Proof war fehlerhaft. Ein von dem Informatiker Keegan Ryan geführtes Team stellte fest, dass er auch falsche Behauptungen beweisen konnte, einschließlich, dass die Verschlüsselung ohne Toffoli-Gates geknackt werden könnte, was offensichtlich falsch ist, da der Algorithmus dann keine logischen Operationen ausführen könnte. Mitte April 2026 korrigierten Googles Entwickler den Proof, und die ursprüngliche Behauptung wurde aufrechterhalten; der Fehler lag in der Implementierung, nicht in der Erkenntnis. Aber das Geheimnis hatte bereits Reproduktionen angeregt. Nach 63 Tagen gelang es dem Kryptologen Andre Schrottenloher vom Inria-Zentrum an der University of Rennes in Frankreich, das Ergebnis zu erreichen, und übertraf es mit einem verbesserten Quantenalgorithmus, der jetzt öffentlich ist. Der Google-Wissenschaftler Craig Gidney, Mitautor, reagierte auf seinem persönlichen Blog: „Meine Glückwünsche an Andre, den Ersten, der unsere Schaltkreise erreicht hat.“

Lasers, Roboter und die Kosten des Träumens

Wired berichtete am 28. September, dass Star Catcher, ein Startup aus Jacksonville, diese Woche einen Prototyp an Bord einer SpaceX-Rakete startet, der Energie zu einem anderen Satelliten im Orbit sendet. Wenn es funktioniert, wäre es das erste Mal, dass Lasers Energie zwischen zwei unverbundenen Objekten im Weltraum senden. Das Unternehmen kündigte Anfang dieses Jahr eine Finanzierungsrunde von 65.000.000 Dollar an und erhielt einen Zuschuss von 30.000.000 Dollar von der US Space Force. Es hat 40 Absichtserklärungen und 10 Stromabnahmeverträge. Chief Executive Andrew Rush sagte, das Unternehmen befinde sich noch in der Kriechphase. Hanieh Fattahi vom Max-Planck-Institut für Wissenschaft des Lichts merkte an, dass Tracking-Systeme, Wärmemanagement und lange Gerätelebensdauern im Vakuum noch Arbeit brauchen. Das Naval Research Laboratory führte 2023 ein Weltraumlaserexperiment durch, das 100 Tage lief, aber der Strahl reiste weniger als fünf Fuß und die Effizienz betrug 11 %.

Auf der Robotik-Seite berichtete The Decoder am 27. September, dass Forscher von Stanford und Caltech HomeBody gebaut haben, ein System, das es einem Unitree G1-Roboter ermöglicht, eine unbekannte Küche zu durchqueren, aufzuräumen und Gegenstände aus Schubladen zu holen, indem es GPT-6 Astra direkt verwendet, ohne eine trainierte Steuerschicht dazwischen. Der Roboter erkundet den Raum, baut einen digitalen Zwilling in Nvidias Isaac Sim und protokolliert Objekte im räumlichen Gedächtnis. Einschränkungen umfassen Latenz, Überhitzung der Finger-Servos und hohe Rechenkosten. Dasselbe Medium berichtete am selben Tag, dass Boris Power, OpenAIs Leiter für angewandte Forschung, sagte, 80 bis 90 Prozent der Unternehmensforschung zielen bereits auf GPT 7, GPT 8 und darüber hinaus ab.

ScienceDaily berichtete am 26. September über eine Studie der Tohoku University zum REM-Schlaf, die feststellte, dass das Hirnblutvolumen etwa 50 Sekunden vor Beginn des REM-Schlafs zu steigen beginnt, während das neuronale ATP dann sinkt. Professor Ko Matsui fasste das Rätsel knapp zusammen: „Irgendwann nach einem lebhaften Traum erschöpft gefühlt?“ Die Arbeit deutet darauf hin, dass das traumende Gehirn ungewöhnlich hohe Energieanforderungen haben könnte, während die Kraftstoffzufuhr zunimmt.

Ein älterer Punkt rundet das Bild ab. Canary Media berichtete am 25. September, dass 87 % der US-Regenerativenergieerzeugung außerhalb städtischer Zentren stattfand, laut einer Analyse der Rural Climate Partnership, während mehr als 60 % der Landkreise mit Erneuerbare-Energien-Einschränkungen ländlich sind. Das ist der Hintergrund der neueren Forschung oben, aber es ist das gleiche Argument, das jede Energietechnologie schließlich konfrontiert: Die Physik ist nur die Hälfte der Geschichte.