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Eine Künstliche Intelligenz der Johannes Kepler Universität hat sich einem Wettkampf
mit menschlichen ExpertInnen gestellt. Das Ziel: Proteine in einer Zelle zu erkennen. Das Ergebnis: Das JKU-Programm
ließ den Profis keine Chance.
Linz (jku) - Bei Schach und Go haben Künstliche Intelligenzen längst die menschlichen WeltmeisterInnen
geschlagen. Aber auch im medizinischen Alltag erweisen sie sich zunehmend unverzichtbar. Die Zielsetzung war nicht
zufällig gewählt: „Um biologische Prozesse genauer zu verstehen, ist es wichtig zu wissen wo in einer
Zelle sich ein Protein befindet. Dies ist ein wichtiger Hinweis auf die Funktion des Proteins und hilft auch, Krankheiten
besser zu verstehen“, erklärt Elisabeth Rumetshofer, MSc vom Institute für Machine Learning (Leitung:
Prof. Sepp Hochreiter).
Mithilfe von tausenden Beispielbildern lernte die KI, Muster zu erkennen. Diese Erkenntnisse helfen ihr, Proteine
auch in neuen Bildern zuzuordnen. „Die große Schwierigkeit war, der KI überhaupt mal beizubringen, wie
Zellstrukturen aussehen“, so Rumetshofer. Die Algorithmen brauchen zehntausende Bilder, um nach und nach zu lernen
eine Zelle zu erkennen. Bis hierhin ist der Mensch im Vorteil: Unser Gehirn erkennt schon nach wenigen Bildern
klare Muster.
„Wir waren daher ziemlich gespannt und haben einen offenen Wettkampf erwartet“, sagt die JKU-Forscherin.
Menschliche Gegner mit Spezialtraining
Die JKU-KI trat gegen drei Gegner an: Andere Objekterkennungs-KIs, eine Gruppe aus 3 ExpertInnen und eine Gruppe
aus 25 Studierenden mit Life Science Hintergrund. Diese erhielten zuvor noch ein spezielles Training, um die KI
wirklich herausfordern zu können. Am entscheidenden Tag ging es darum, 200 Bilder zu analysieren, die weder
Mensch noch Maschine je zuvor gesehen hatten. „Besonders schwierig war für die KI die hohe Auflösung
und die sehr feinen Zellstrukturen“, so Rumetshofer.
Spiel, Satz und Sieg für die KI
Menschliche ExpertInnen von der MedUni Wien und dem Kepler Universitätsklinikum lösten die Aufgabe in
rund 5 Stunden. Die Dauer der KI-Analyse: 26 Sekunden. Und während der beste Experte 72% der Proteine richtig
zuordnen konnte, schaffte die JKU-KI 91% – eine mehr als klare Angelegenheit.
„In der Praxis ist die KI in mehreren Bereichen relevant. Zum einen in der Pathobiologie, wenn es darum geht, genetische
Mutationen zu erkennen. Aber auch in der Medikamentenentwicklung, um zu prüfen, wo und wie Proteine überhaupt
wirken.“
KI in den Startlöchern
Die JKU-KI wäre technisch für den medizinischen Alltag bereits einsatzbereit. „Das Hindernis liegt in
den unterschiedlichen Biotechnologien“, erklärt Rumetshofer. Zu lösen wäre das Problem durch einheitliche
Standards. Aber selbst ohne solche Regeln: „Notfalls muss man die KI eben verschiedene Rahmenbedingungen lernen
lassen.“
Mittelfristig wird die neue JKU-KI-Technologie aus der Medizinforschung jedenfalls nicht mehr wegzudenken sein.
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