Adrian Roestel über Künstliche Intelligenz Zwischen Effizienzgewinnen und Vorurteilen
Dass Artificial Intelligence (AI), wie der englische Fachbegriff lautet, gerade in der heutigen Zeit ihren Durchbruch erlebt, liegt an der enormen Menge digitaler Daten, die inzwischen vorliegt. Diese Vielzahl an Daten ist Grundvoraussetzung dafür, dass KI-Systeme im Rahmen von Machine Learning zunächst lernen können, worüber sie künftig mit Hilfe ausgeklügelter Algorithmen zu entscheiden haben. Die Daten sind sozusagen die Grundlage der Künstlichen Intelligenz. Ein weiterer wichtiger Faktor für den Durchbruch der KI ist die Rechenleistung, die in den vergangenen Jahren exponentiell zugelegt hat.
Die größten Fortschritte bei konkreten KI-Anwendungen finden derzeit noch jenseits der breiten, öffentlichen Wahrnehmung statt, beispielsweise in spezialisierten Anwendungsbereichen in der Medizin. So können inzwischen dank einer automatisierten Auswertung von Bilddaten der Iris seltene Augenkrankheiten diagnostiziert werden.
In der Gentechnik wiederum wird KI bei der Entwicklung der sogenannten CRISPR-Methode (Genschere) genutzt, welche bei Krebstumoren und Viruserkrankungen zum Einsatz kommen soll. Tierversuche in den USA haben gezeigt, dass Schweine nicht mehr an einem aggressiven Virus erkranken, weil ein Teil des Gens, an dem der Virus andockt, mittels Genschere entfernt wurde. KI hilft hier zum einen, unangenehme Nebenwirkungen zu vermeiden, und zum anderen, die passende RNA schnell zu finden.
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Auch bei dem sehr komplexen Thema der Proteinfaltung soll ein entscheidender Durchbruch gelungen sein. Proteinfaltung ist der Prozess, durch den Proteine ihre dreidimensionale Struktur erhalten. Einer US-Firma ist es nun dank des Einsatzes Künstlicher Intelligenz gelungen, die Proteinstruktur mit nie erreichter Genauigkeit vorhersagen zu können. Wissenschaftler zufolge könnte dies Medizin, Forschung und das Bioengineering verändern.
Diese Beispiele zeigen: Von der Entwicklung noch effektiverer Medikamente über eine verbesserte Früherkennung von Krankheiten bis hin zum Erkennen von Infektionsherden bei unbekannten Krankheiten im Rahmen eines Frühwarnsystems kann Künstliche Intelligenz gerade im medizinischen Bereich für erhebliche Fortschritte sorgen.
Neben der Medizin kommt KI in vielen anderen Branchen zum Einsatz. Häufig debattiert wird der Zusammenhang von AI und dem autonomen Fahren. Noch wird es Jahre dauern, bis selbststeuernde Autos über unsere Straßen fahren, doch schon heute werden viele Lösungen für den Straßenverkehr entwickelt, die später zum Einsatz kommen sollen.
Zum Beispiel die sogenannte kollaborative Navigation. Durch sie werden Autofahrer auf möglichst staufreie Strecken gelenkt, und zwar so, dass alle in Frage kommenden Routen gleichmäßig ausgelastet sind. Um dies zu erreichen werden zunächst die sogenannten Floating-Car-Daten (FCD) ausgewertet, also die Anzahl der Fahrzeuge und deren jeweilige Geschwindigkeit auf einzelnen Streckenabschnitten. Diese Werte werden 1,5 Millionen Mal pro Minute aktualisiert.
