Laborjournal 2019-03

| 3/2019 16 Hintergrund Künstliche Intelligenz im Labor Künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning bringen nicht nur Google, sondern auch die Lebenswissenschaften voran. Sie sind zwar kein Allheilmittel – doch ohne sie kommt die Forschung immer weniger aus, wenn es um große und komplexe Datensätze geht. Lernfähige Meister der Daten „Jede hinreichend fortschrittliche Techno- logie ist von Magie nicht zu unterscheiden“, stellte der Physiker und Science-Fiction-Autor Arthur C. Clarke einst fest. Und mal ganz un- ter uns: Wer hat sich nicht schon mal gefragt, ob das eigene Smartphone wohl Gedanken lesen kann? Dann zum Beispiel, wenn Ihr Dis- play Sie über den nächsten Bus nach Hause benachrichtigt – genau in dem Augenblick, in dem Sie am späten Abend den Bürorech- ner runtergefahren und den Mantel überge- zogen haben, um das Institut zu verlassen. Deep Learning und Künstliche Intelligenz (KI) – das sind Schlagworte, die wir dazu gera- de lesen. Auch in den Lebenswissenschaften spielen schlaue und lernfähige Algorithmen ei- ne immer größere Rolle. Das Grundprinzip: Die Programme erkennenMuster ingroßenDaten- sätzen und ziehen eigenständig Schlussfolge- rungen. In anderen Fällen zeigt der Entwickler seiner Software Bilder oder Sprachschnipsel, denen bestimmteWörter oder Eigenschaften zugeordnet sind – und nach einer Trainings- phase kann die App auf einmal gesprochene Sätze verstehen, oder Ihre Smartphone-Kame- ra wartet mit dem Foto, bis Sie lächeln. Man könnte wirklich an Zauberei glauben. Etwas nüchterner blickt Thomas Berlage auf den technischen Fortschritt in Sachen KI: „Für uns Mathematiker ist das alles pure Sta- tistik.“ Und in der biomedizinischen Forschung sei daran auch nichts prinzipiell Neues.„Jede Leitlinie, die in der Medizin zur Anwendung kommt, sollte ja eigentlich auch das Ergebnis einer ausgiebigen Datenanalyse sein“, so Ber- lage. Je größer die Patientenzahlen und Da- tenmengen einer Studie, desto schwerer wird es aber, von Menschenhand nach Korrelati- onen und Mustern zu suchen. „Hinter jeder Genomanalyse steckt Bioinformatik, und die Übergänge zu dem, was man heute haupt- sächlich mit KI meint, sind fließend.“ Auf das Training kommt‘s an Berlage koordiniert das Geschäftsfeld Li­ fe Sciences & Health Care im Fraunhofer-Pro- jekt „Big Data und Künstliche Intelligenz“. Er forscht amFraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik in Sankt Augustin sowie an der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule (RWTH) Aachen. Wann immer ein neuer Algorithmus oder eine neue Art der Da- tenverarbeitung entwickelt wird – für Berla- ge zählt dabei nicht allein die Kreativität der Programmierer. „Wir müssen auch nachwei- sen, dass die Anwendung einen Nutzen hat und bessere Ergebnisse liefert als andereTech- niken“, betont er. Ein lernender Algorithmus kann nämlich auch seine Tücken haben, ge- rade wenn er auf den ersten Blick perfekt zu funktionieren scheint. „Der Computer übernimmt natürlich auch alle Eigenheiten, die der Trainingsdatensatz aufweist“, so Berlage. Nehmen wir als Beispiel, dass man bei Patienten Hautverfärbungen zu- verlässig auf einer Skala von „unbedenklich“ bis„wahrscheinlich bösartig“ einteilenmöchte. Bekommt das Programmnun einenTrainings- datensatz, in denen bereits fehlerhafte Zuord- nungen (Annotationen) enthalten sind, wird er auch diese Zusammenhänge lernen. Wichtig ist also, dass man die trainierte KI zusätzlich mit Testdatensätzen auf die Probe stellt, die sie noch nicht kennt. Doch selbst mit makello- senTrainingsdaten kann ein Algorithmus spä- ter versagen. Bleiben wir beim Beispiel Haut- Screening: Bekommt das SystemzumTraining allein Daten junger mitteleuropäischer Män- ner mit heller Haut zu sehen, so darf man sich nicht darauf verlassen, dass der Computer bei einer dunkelhäutigen Frau aus Zentralafrika zuverlässige Voraussagen liefert. „Wer mit Machine Learning anfängt, macht solche Erfahrungen sehr schnell“, berichtet Berlage. „Man trainiert mit einem Datensatz, und bei ähnlichen Datensätzen klappt alles Foto: iStock / josefkubes

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