Warum der größte Mathematiker der Welt jetzt Fundraising betreiben muss
Der „Mozart der Mathematik“ kämpft mit einem für ihn neuen Problem: Die Trump-Regierung hat Finanzen abgezogen – und Terence Tao muss Fundraising betreiben.
Terence Tao wird oft als „Mozart der Mathematik“ bezeichnet. Das in Australien geborene Wunderkind Tao, 50, steht heute an der Spitze seines Fachgebiets an der University of California in Los Angeles. Er arbeitet in den hochkomplexen Bereichen der partiellen Differentialgleichungen oder der harmonischen Analyse an Problemen, die so schwierig sind, dass man einen Doktortitel braucht, um sie zu verstehen. In den letzten Wochen beschäftigte ihn jedoch ein eher alltägliches finanzielles Problem: das Sammeln von Spenden.
Selbst als einer der weltweit größten Mathematiker konnte Tao nicht verhindern, dass ihm Ende Juli seine Förderung durch die National Science Foundation gestrichen wurde. Die Trump-Regierung fror rund eine halbe Milliarde Dollar an Forschungsgeldern ein, nachdem sie der UCLA vorgeworfen hatte, Antisemitismus und Vorurteile auf dem Campus falsch gehandhabt zu haben.
Eine gerichtliche Anordnung stellte die Stipendien der National Science Foundation wieder her, darunter auch das von Tao. Es können jedoch keine neuen Stipendien vergeben werden, was das Institut für reine und angewandte Mathematik (IPAM) gefährdet, dessen Direktor für Sonderprojekte er ist. Tao arbeitet in esoterischen Bereichen, die zu greifbaren Vorteilen in der realen Welt führen können. So haben beispielsweise einige seiner Arbeiten am IPAM dazu beigetragen, MRT-Scans zu beschleunigen.
Terence Tao ist für Mathematiker ein Held
Mathematik wird oft als eine weitgehend undurchschaubare Beschäftigung einsamer Genies dargestellt, aber Tao ist für viele Mathematiker ein Held. Er ist bekannt für die Breite seiner Interessen und sein Engagement für die Öffentlichkeit. In den sozialen Medien hat er darüber berichtet, dass seine Artikel von Fachzeitschriften abgelehnt werden – selbst anerkannte Genies können unter dem Impostor-Syndrom leiden.
Terence Tao, Mathematiker an der University of California in Los Angeles, meldete sich zu Wort, nachdem seine Förderung durch die National Science Foundation von der Trump-Regierung ausgesetzt worden war.
Mathematik und Politik überschneiden sich nicht oft, aber Tao spricht offen darüber, wie Umbrüche, Verzögerungen und Unsicherheiten bei der Bundesfinanzierung das einzigartige amerikanische Ökosystem für die Wissenschaft gefährden. Er sprach mit der Post über die Ereignisse der letzten Wochen, die Attraktivität der Forschung in den Vereinigten Staaten und warum Mathematik wichtig ist. Dieses Interview wurde aus Gründen der Klarheit und Länge leicht überarbeitet.
Was ist mit Ihrem aktuellen Stipendium passiert?
Ich erhielt eine E-Mail von einem Journalisten von The Bulwark. Er teilte mir zunächst mit, dass mein Stipendium ausgesetzt worden sei, und erwähnte dann beiläufig, dass auch das IPAM, das Mathematikinstitut hier, keine Mittel mehr bekomme. Und das ist ein Stipendium, das 40 Mal höher ist als meines. Und viel, viel schwerwiegender. Plötzlich hatten wir keine Betriebsmittel mehr, um drei Monate lang zu arbeiten.
Aufgrund früherer Verzögerungen bei der Finanzierung hatte ich nicht genug Geld, um mein eigenes Sommergehalt zu finanzieren. Ich hatte das bereits um einen Monat verschoben. Und ja, es ist immer noch verzögert, aber das ist in Ordnung. Ich kann damit leben. Aber das IPAM hatte nicht die Reserven, um länger als ein paar Monate zu arbeiten. Im Grunde genommen befinden wir uns seit etwa zwei Wochen in einem Notfall-Fundraising-Modus. Ich habe mich mit vielen Spendern getroffen.
Wie gerade Nachwuchsforscher unter den ausgesetzten Geldern leiden
Viele Leute, mit denen ich gesprochen habe, Forscher aus verschiedenen Bereichen, haben gesagt, dass es ihnen gut gehen wird, weil sie schon länger dabei sind. Aber sie haben große Sorge um Nachwuchsforscher und -wissenschaftler geäußert.
Der NSF-Zuschuss, den ich erhalten habe, diente in erster Linie dazu, meine Doktoranden zu unterstützen. Er gab ihnen die Möglichkeit, an einer Konferenz teilzunehmen, was für ihre berufliche Entwicklung in dieser Phase sehr wichtig ist, und stellte sie für ein Quartal vom Unterricht frei, damit sie sich ihrer Forschung widmen können. Und wissen Sie, in dieser Karrierestufe macht ein Gehalt von 3.000 Dollar wirklich einen Unterschied.
Sie sind nicht in den Vereinigten Staaten aufgewachsen. Warum haben Sie sich entschieden, Ihre Karriere hier aufzubauen?
Ich selbst hatte kein starkes Verlangen, Australien zu verlassen, und ich war damals auch erst 16 Jahre alt – ich habe mir keine Gedanken über Geopolitik oder ähnliches gemacht. … Der Berater, bei dem ich schließlich in Princeton studierte, war tatsächlich derjenige, der eines der für mich als Student einflussreichsten Lehrbücher geschrieben hatte. Ich erinnere mich noch genau daran, wie ich zum ersten Mal die Mathematikabteilung in Princeton betrat, mir die Liste der Professoren ansah und die Namen von Personen erkannte, über die ich in Büchern gelesen hatte.
Die USA hatten zumindest zu meiner Zeit immer einen guten Ruf in der Wissenschaft. Es ist einfach das schiere Ausmaß der Aktivitäten und die allgemeine Unterstützung für die Wissenschaft, die bis vor kurzem sehr parteiübergreifend war – das Verständnis, dass Wissenschaft Wohlstand bringt und zur nationalen Sicherheit beiträgt. Und sie ist einfach ein öffentliches Gut. Hier herrscht eine sehr positive Kultur. Die Menschen sind sehr ehrgeizig, denken groß und arbeiten gerne zusammen, und sie wollen etwas aufbauen, das Bestand hat.
Tao, der oft als „Mozart der Mathematik“ bezeichnet wird, wurde in Australien geboren, baute seine Karriere jedoch in den Vereinigten Staaten auf, da die wissenschaftliche Kultur dort Forscher dazu ermutigte, groß zu denken.
Mathematiker muss Fundraising machen, statt zu forschen
Wenn Sie die letzten Wochen nicht mit Forschung, sondern mit Fundraising verbracht haben, was hätten Sie dann normalerweise gemacht?
Was mich derzeit am meisten interessiert, ist, Wege zu finden, all diese neuen modernen Computertechnologien zu nutzen. Am bekanntesten ist die KI, aber es gibt auch andere Dinge wie formale Beweisassistenten und kollaborative Plattformen wie GitHub ..., um zu versuchen, die Art und Weise, wie wir Mathematik betreiben, neu zu erfinden.
Mathematiker arbeiten traditionell allein oder in kleinen Gruppen von drei oder vier Personen. Wir arbeiten oft mit Stift und Papier. ... Im Vergleich zu anderen Wissenschaften sind wir immer noch sehr altmodisch ... Ich hoffe, einige experimentelle Projekte organisieren zu können. Dabei zerlegen wir ein großes mathematisches Problem in kleine Teile und versuchen dann, einige Teile per Crowdsourcing zu lösen. Einige Teile überlassen wir vielleicht Fachleuten und versuchen dann, all diese modernen Softwareprogramme zu nutzen, um alle Beiträge zu koordinieren und zu überprüfen – und „große Mathematik“ zu betreiben, so wie andere Wissenschaften begonnen haben, „große Wissenschaft“ zu betreiben. Wir haben kein Pendant zum Humangenomprojekt oder zum Higgs-Boson-Experiment. Wir stecken immer noch im frühen 20. Jahrhundert oder noch früher fest.
Forscher haben MRT-Scans fast um das Zehnfache beschleunigt
Die meisten Menschen haben viel weniger Erfahrung mit Mathematik als Sie. Wie ist es, etwas in der Mathematik zu entdecken?
Für mich geht es in der Mathematik darum, Verbindungen zwischen Dingen herzustellen, von denen man nicht wusste, dass sie miteinander verbunden sind. Ich habe vor 20 Jahren am IPAM an diesem Problem der Bildverarbeitung gearbeitet. Man hat beispielsweise einen MRT-Scanner, mit dem man den menschlichen Körper scannt und eine bestimmte Datenmenge erhält. Man möchte ein Bild des menschlichen Körpers in hoher Auflösung rekonstruieren, um Tumore erkennen zu können
.Es gibt ein sehr altes mathematisches Rätsel namens „Münzwaagenrätsel“. Dabei hat man 12 Münzen, die alle gleich sind, bis auf eine, die gefälscht ist und entweder zu schwer oder zu leicht ist. Man hat eine Waage, auf die man die Münzen legen kann, um zu sehen, welche schwerer oder leichter ist. Die Aufgabe besteht darin, mit Hilfe der Waage die gefälschte Münze zu identifizieren, aber der Haken dabei ist, dass man die Waage nur dreimal benutzen darf
.Es hat sich herausgestellt, dass die Mathematik zur Lösung dieser Münzwaagenrätsel und die Mathematik zur Gewinnung eines hochwertigen Bildes aus sehr wenigen Messungen eigentlich ein sehr ähnliches Problem sind, auch wenn ihre Ursprünge sehr unterschiedlich sind. Wenn man sie also in Mathematik übersetzt, sieht man die Ähnlichkeiten und kann dann die Ideen zur Lösung dieser Rätsel nutzen, um diese MRT-Scans zu lösen. Aufgrund meiner Arbeit am IPAM vor 20 Jahren und der Beiträge vieler anderer Menschen werden unsere Algorithmen tatsächlich in den modernsten MRT-Geräten verwendet. Dadurch wurden MRT-Scans um fast das Zehnfache beschleunigt.
Einige Technologieführer haben argumentiert, dass menschliche Wissenschaftler irrelevant werden, weil KI so leistungsfähig sein wird, dass sie wissenschaftliche Arbeit übernehmen kann. Was halten Sie von diesem Argument?
Nun, es wird die Wissenschaft verändern. Genauso wie Computer die Wissenschaft in der Vergangenheit verändert haben. Ein Großteil unserer Zeit, der Zeit eines Wissenschaftlers, wird mit eher mühsamen Dingen verbracht. Vor 120 Jahren verbrachten Mathematiker viel Zeit damit, Berechnungen von Hand durchzuführen, nur numerische Summen, weil sie keine andere Wahl hatten. Aber dank Computern kann man diesen Teil der Mathematik an die Maschine abgeben und seine Zeit für andere Dinge nutzen.
Die Genetik ist ein gutes Beispiel dafür. Die Sequenzierung eines einzelnen Organismus war früher ein ganzes Doktorandenprojekt. Heute kann man das Material an einen Sequenzierer schicken und für etwa tausend Dollar die vollständige Sequenz eines Organismus erhalten. Das bedeutet nicht, dass Doktoranden der Genetik überflüssig geworden sind. Es bedeutet, dass diese Doktoranden nun ehrgeizigere Aufgaben übernehmen können.
„Stabilität und Vorhersagbarkeit waren schon immer eine große Stärke der USA“
Vieles, was in den letzten sieben Monaten an Institutionen passiert ist, nicht nur an der UCLA, sind Verlangsamungen und Unsicherheiten und manchmal auch Umkehrungen, sodass die Auswirkungen oft nur vorübergehend sind. Wenn sich die Dinge wieder normalisieren, warum macht die Unsicherheit dann einen Unterschied?
Weil so viel davon nur Planung und Budgetierung und auch nur mental war. Um die beste Wissenschaft zu betreiben, braucht man auch einen etwas ruhigen Geisteszustand. Um es mit einer Analogie zu verdeutlichen: Angenommen, es ist etwas kühl. In Ihrer Wohnung sind es 15 °C, also stellen Sie Ihre Heizung auf 22 °C ein. Aber nehmen wir an, Ihr Thermostat ändert plötzlich die Temperatur auf 37 °C, dann auf 4 °C und schließlich wieder auf 22 °C. Auf dem Papier haben Sie jetzt die richtige Temperatur, aber Sie fühlen sich danach nicht besonders gut. Und irgendwie können Sie sich nicht entspannen und produktiv sein, vor allem, wenn Sie befürchten, dass das wieder passieren könnte. Vieles, was die Bundesregierung [in der Vergangenheit getan hat], dient eigentlich nur der Stabilität und Vorhersehbarkeit. Das war schon immer eine große Stärke der USA.
Tao sagt, Mathematik sei immer noch ziemlich „altmodisch“ und möchte mithilfe von Technologie komplexe mathematische Probleme für die Crowdsourcing-Wissenschaft zugänglich machen.
Sind Sie optimistisch oder würden Sie jemals in Betracht ziehen, die USA zu verlassen?
Ich habe seit über 30 Jahren sehr positive Erfahrungen in den USA gemacht ... Das Land bietet so viele Dinge, die sicherlich nicht perfekt sind, aber man hat das Gefühl, dass hier wirklich gute Dinge passieren können. Jetzt herrscht Unsicherheit. Wenn Sie mich vor 12 Monaten gefragt hätten, ob ich das Land verlassen würde, hätte ich das überhaupt nicht in Betracht gezogen. Jetzt möchte ich sehr gerne bleiben und dass die Dinge wieder zu etwas zurückkehren, das der Normalität ähnelt. Am schwierigsten ist es, das Gefühl der Vorhersehbarkeit und Stabilität wiederherzustellen
.Menschen, die alle positiven Aspekte Amerikas unterstützen, müssen sich jetzt zu Wort melden und dafür kämpfen. Die Dinge, die man für selbstverständlich hielt, wurden von beiden Parteien unterstützt, damit bestimmte Dinge in den USA so weiterlaufen konnten, wie sie es in den letzten 70 Jahren mehr oder weniger getan haben, weil das System funktionierte. Das ist keine sichere Annahme mehr.
Zur Autorin
Carolyn Johnson ist Wissenschaftsjournalistin. Zuvor berichtete sie über das Gesundheitswesen und die Bezahlbarkeit von Gesundheitsleistungen für Verbraucher. E-Mail: carolyn.johnson@washpost.com. Signal: carojo.55
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Dieser Artikel war zuerst am 7. September 2025 in englischer Sprache bei der „Washingtonpost.com“ erschienen – im Zuge einer Kooperation steht er nun in Übersetzung auch den Lesern der IPPEN.MEDIA-Portale zur Verfügung.
