Wo die österreichische Forschung Künstliche Intelligenz einsetzt

„Sind KI-Modelle nun die besten Forscher der Welt?“, fragten Wissenschaftler*innen der Universität Stanford vergangenes Jahr. Tatsächlich entstehen dank Künstlicher Intelligenz (KI) in der Forschung ganz neue Möglichkeiten.

Wissenschaft als Early Adopter 

Oft geht die Entwicklung von neuen Computertechnologien und die wissenschaftliche Forschung Hand in Hand: Das World Wide Web ist z. B. als Nebenprodukt der physikalischen Teilchenforschung am CERN entstanden. Der Erfinder Tim Berners-Lee wollte damit eigentlich nur den Austausch von Forschungsergebnissen erleichtern. Gleichzeitig hat er damit aber eine Grundlage für das heutige Internet geschaffen, die später uns allen zugutekam. 

Ähnlich verhält es sich mit KI: In der Forschung wird damit schon seit einigen Jahren in vielen Bereichen experimentiert, in Form von Programmen wie ChatGPT kommen die Ergebnisse dieser Grundlagenforschung nun auch in der breiten Gesellschaft an.

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Automatisierung von Forschung

ChatGPT kann Texte schreiben, rechnen und Bilder erstellen. Hinter der Software stecken Modelle für maschinelles Lernen. Auch für verschiedene Forschungsaufgaben lassen sich solche KI-Modelle trainieren. Das passiert derzeit z. B. am Institute of Science and Technology Austria (ISTA) in Klosterneuburg und an der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW) in Wien. 

„KI hat das Potenzial, viele niedere Aufgaben zu übernehmen und sie kann als Werkzeug zur Steigerung von Motivation und Kreativität dienen“, erklärt Christoph Lampert, der am ISTA zu maschinellem Lernen forscht.

Mit KI lassen sich derzeit gewisse Tätigkeiten automatisieren. Von einer Universal-KI für alle Forschungszwecke ist man jedoch noch weit entfernt. Deshalb werden für verschiedene Aufgaben eigene KI-Programme entwickelt. Im Idealfall sind die Ergebnisse sogar besser, als wenn ein Mensch sie erledigen würde – aber das ist nicht immer so.

Gehirn besser verstehen

Sandra Siegert und ihre Kolleg*innen wollen mithilfe von KI etwa das Gehirn besser verstehen. Sie erforschen die sogenannte Mikroglia-Morphologie von Mäusen, das sind Strukturen von Immunzellen im Zentralnervensystem. „KI hilft uns dabei, Strukturen im Datensatz zu identifizieren, die wir sonst übersehen würden“, erklärt die Neurowissenschaftlerin. Die ISTA-Forscher*innen verlassen sich aber nicht ganz auf Künstliche Intelligenz. Vielmehr ergänzt sie andere Methoden.

Siegerts bisherige Erfahrung hat nämlich auch gezeigt, dass Künstliche Intelligenz einige Schwachpunkte und Grenzen hat. Die Forscher*innen bemerkten etwa, dass es bei den Ergebnissen schnell zu Verzerrungen kommt, wenn bei der Dateneingabe nicht genau genug gearbeitet wird. „Eine Herausforderung ist z. B., dass in den Studien das Geschlecht des Tieres oft nicht beschrieben oder nur eine ungefähre Angabe des Gehirnbereichs gemacht wird, aus dem die Probe stammt“, erklärt Siegert. Das habe aber großen Einfluss auf die Auslesung der Daten und die Richtigkeit der Ergebnisse.

Sturmbeobachtungen

Großes Potenzial für die Forschung mit KI sieht auch die Klimawissenschaftlerin Caroline Muller. Ihr Team arbeitet mit globalen, hochauflösenden Klimasimulationen. „Die Forschung in den Geowissenschaften stützt sich teilweise auf große Datensätze aus Satellitenbeobachtungen. KI ermöglicht es uns, große Datenmengen sehr effizient zu verarbeiten“, meint sie. 

„Wir nutzen KI, um physikalische Prozesse zu verstehen, z. B. die Entwicklung von Wolken und Stürmen“, erklärt die Forscherin. Sie untersuchen mit KI etwa, warum ein Sturm in einer bestimmten Umgebung eher ein längliches oder kreisförmiges Gebiet betrifft.

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Facebook der Vergangenheit

Auch außerhalb der Naturwissenschaften kommt KI zum Einsatz. Der Byzanzforscher Johannes Preiser-Kapeller von der Österreichischen Akademie der Wissenschaften macht damit historische Netzwerkanalysen. „Das kann man sich wie Facebook vorstellen, aber für die Vergangenheit“, erklärt er. „KI eignet sich derzeit vor allem als Hilfsmittel zum schnelleren und effizienteren Untersuchen von großen Datenmengen“, so Preiser-Kapeller.

Immer wieder habe er allerdings die Erfahrung machen müssen, dass die KI Nuancen zwischen Beziehungen nicht richtig verstehen konnte: „Korrekte, komplexere historische Analysen funktioniert derzeit noch nicht“, lautet das Fazit des Historikers.