Künstliche Intelligenz: Vorbereitet auf die Zukunft

Krebserkennung, Weltraumtechnik und sicherer Verkehr: Auch in Bayern wird an künstlichen Intelligenzen geforscht. Drei Beispiele.

Das Jahr 2035. Humanoide Roboter sind fester Bestandteil des Alltags geworden. Doch ein Roboter fällt plötzlich aus der Reihe: Sonny ist der einzige, der keine Software-Aktualisierung erhalten hat - und der damit nicht von einer künstlichen Intelligenz gesteuert wird, die die Menschen unterwerfen will.

Klar: Der Film "I, Robot" zeigt eine zugespitzte Dystopie. Doch wie wahrscheinlich sind vollständig autonome Technologien mit künstlicher Intelligenz (KI) überhaupt? Ein Blick in die aktuelle Forschung könnte bayerische Science-Fiction-Fans enttäuschen. Zwar will die Staatsregierung 360 Millionen Euro investieren, um den Freistaat zu einem führenden KI-Standort zu machen.

Doch einerseits geben in diesem Bereich vor allem die USA und China den Ton an, werden dort Milliarden investiert. Andererseits beschäftigen sich hierzulande die meisten Forschungsprojekte mit sogenannter schwacher KI. Anders als bei der "starken KI" - der Entwicklung einer menschenähnlichen Intelligenz - geht es dabei um Algorithmen, die das Leben in kleinen, genau definierten Bereichen leichter machen sollen. Drei aktuelle Forschungsprojekte aus dem Freistaat zeigen, wie die Zukunft einmal aussehen könnte.

KI gegen Krebs

Wie kann KI dazu beitragen, Darmkrebsdiagnosen zu verbessern? Mit dieser Frage setzt sich das Forschungsteam um Ute Schmid auseinander, die als Professorin für Kognitive Systeme an der Universität Bamberg arbeitet. Vereinfacht wird dazu eine KI mit großen Mengen von Gewebeproben gefüttert. Anhand dieser Daten und mit maschinellem Lernen versucht die KI, Auffälligkeiten zu finden, die auf Krebs hindeuten. So lassen sich wiederum Modelle entwickeln, die bei der Krebsdiagnose unterstützen können. Eine Herausforderung dabei: Fehlerquellen, die sich bei der schieren Datenmenge ungewollt einschleichen, aus dem Modell zu eliminieren. Der große Vorteil: Mediziner sehen am Ende auf den Gewebescans nicht nur, wo aus der Sicht der KI ein Tumor sitzt - sondern unter anderem auch, ob dieser bereits in andere Gewebeschichten vorgedrungen ist.

Mehr noch: Die KI kombiniert visuelle Erklärungen - wie etwa Bilder des Tumorgewebes - und sprachliche Erklärungen. Sie gibt also einen Diagnosevorschlag. Der Mediziner kann daraufhin von der KI eine Erklärung anfordern und die Diagnose gegebenenfalls korrigieren. Durch das ständige Hin und Her zwischen Mensch und KI wird die Darmkrebsanalyse bestenfalls präziser. Das Projekt von Schmid läuft Ende des Jahres aus. Ihr Zwischenfazit: Der entwickelte Ansatz des erklärenden und interaktiven maschinellen Lernens funktioniere. Bis zum Einsatz in der Praxis brauche es jedoch weitere Forschung.

Die Eroberung des Weltalls

Im Frühjahr 2024 soll der Satellit Sonate-2 mit einer Trägerrakete in die Erdumlaufbahn befördert werden und dort ein Jahr bleiben. Gewissermaßen mit dabei: Hakan Kayal, Professor für Raumfahrttechnik in Würzburg, und sein Team - wobei nicht ganz klar ist, wonach sie und die von ihnen mitentwickelte künstliche Intelligenz überhaupt suchen. "Die meisten Satelliten im All sind auf bereits bekannte Phänomene spezialisiert. Sonate-2 hingegen soll Unbekanntes entdecken können, wie etwa neue Einschlagskrater durch Meteore", sagt Kayal. Kann die KI also auch Außerirdischen auf die Spur kommen? Das ist theoretisch möglich, wenn auch nicht das Ziel der Forschenden.

Ihnen geht es quasi darum, KI weltraumfit zu machen. Auf der Reise durchs All fallen viele Daten an, doch die immer zur Erde zu schicken, würde eine gefühlte Ewigkeit dauern. Viele Satelliten sind daher mit künstlichen Intelligenzen ausgestattet. Was neu ist in Würzburg: Ihre Satelliten-KI wird nicht nur auf der Erde, sondern vor allem während der Reise durchs All mithilfe von Daten trainiert. Die KI kann so auf dem Satelliten selbständig dazulernen und Analysen vornehmen. Das Ziel von Kayals Team sind unter anderem interplanetare Einsätze. Das Bundeswirtschaftsministerium fördert das Projekt mit 2,6 Millionen Euro.

Für sicherere Straßen

Autos, die Gefahren früher erkennen als ein Mensch - und die früher bremsen und gegensteuern: Am autonomen Fahren wird längst getüftelt, auch um die Zahl der Verkehrstoten zu senken. Doch wie lässt sich dieser Entscheidungsprozess einer KI überprüfen, um zu zeigen, dass sie den Straßenverkehr tatsächlich sicherer macht? Dieser Aufgabe haben sich Michael Botsch, Professor an der Technischen Hochschule in Ingolstadt, und zwei Kollegen 2017 angenommen. Finanziert wird das Projekt von Audi. Vereinfacht beschäftigt sich Botsch damit, wie selbstfahrende Autos in simulierten Verkehrssituationen reagieren - und warum sie so reagieren. Das Verhalten von KI soll also quasi nachvollziehbar werden.

Ein Beispiel: Ein vorausfahrendes Fahrzeug bremst abrupt. Die KI erfasst die Situation mithilfe von im Auto verbauten Sensoren. Dann geht es an ihre Interpretation: Welche Verkehrsobjekte sind durch die Vollbremsung betroffen, welche Folgen hat das für das eigene Fahrzeug, wie werden wahrscheinlich andere Verkehrsteilnehmer reagieren? Hat die KI darauf Antworten gefunden, kommt es zur Manöverplanung - also zur eigentlichen Reaktion, um einen Unfall zu vermeiden. Das kann in diesem Beispiel ebenfalls eine Vollbremsung sein. Die Forschungsarbeiten dauern noch bis Herbst, Botsch ist sich jedoch sicher: Die Arbeit am autonomen Fahren geht gerade erst los. Er fände es wie der deutsche Ethikrat unethisch, auf den Einsatz von KI zu verzichten, sollten dank ihr einmal weniger Menschen im Straßenverkehr sterben.