Forschende an der TU Braunschweig haben bemerkenswerte Fortschritte in der Mikroskopie erzielt, indem sie Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um die Bildanalyse zu revolutionieren. Unter der Leitung von Professor Timo de Wolff und Professorin Uta Schlickum hat ein interdisziplinäres Team eine KI entwickelt, die in der Lage ist, Bilder von Rastertunnelmikroskopen mit einer beeindruckenden Genauigkeit von 99 Prozent zu charakterisieren.
Der Einsatz von KI in der Mikroskopie eröffnet nicht nur neue Wege für die Forschung, sondern verbessert auch die Effizienz signifikant. Vor der Einführung dieser Technologie mussten Wissenschaftler Moleküle manuell auf Rastersondenmikroskopie-Bildern suchen und zählen, was sehr zeitaufwendig war. Jetzt ermöglicht die KI eine präzise Auswertung in Sekundenschnelle und könnte so die Forschung erheblich beschleunigen.
Die Herausforderung der Trainingsdaten
Bisher benötigte die KI tausende an markierten Trainingsbildern, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Eine der Herausforderungen lag darin, mit einer geringen Menge an Originalbildern ausreichend Daten für das Training zu generieren. Um dieses Problem zu lösen, erstellten die Forschenden einen computergenerierten Trainingsdatensatz, der den echten Bildern in der Qualität kaum nachsteht. Diese innovative Herangehensweise hat es der KI ermöglicht, die chirale Ausrichtung von Molekülen auf realen Daten ebenfalls mit 99 Prozent Zuverlässigkeit zu erkennen.
Ein weiterer bemerkenswerter Aspekt der Forschung ist die Effizienzsteigerung von Katalyse und Sensorentechnologien, die durch die chiralitätsabhängige Analyse der Moleküle ermöglicht wird. Das in dieser Forschung verwendete Photonen-Rasterelektronenmikroskop im LENA liefert atomgenaue Bilder und ist ein entscheidendes Werkzeug für diese Art von Untersuchungen.
Ein Netzwerk für Künstliche Intelligenz
Das Projekt KI4ALL, in dem mehrere Hochschulen wie die TU Clausthal und die Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften involviert sind, zielt darauf ab, ein umfassendes Netzwerk im Bereich Künstliche Intelligenz zu schaffen. Ein zentraler Bestandteil des Projekts ist die Einrichtung eines KI-Hubs, der den Austausch und die Vernetzung fördert. Dazu werden digitale Lehrinhalte zu aktuellen Anwendungs- und Forschungsbereichen der KI erstellt, die als Open Educational Resources (OER) zur Verfügung stehen. Dieses Angebot richtet sich nicht nur an Studierende, sondern auch an alle Interessierten, die ihre Kompetenzen im Bereich KI erweitern möchten.
Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung sowie das Land Niedersachsen gefördert und ist Teil der Förderinitiative “Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung”. Dies zeigt die wachsende Bedeutung von KI in der akademischen und praktischen Welt.
Synergien zwischen Quantenmechanik und KI
Der Einfluss von Quantenmechanik auf die Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz ist ein weiterer spannender Aspekt, der in Das Wissen thematisiert wird. Die Quantenmechanik bietet Einblicke in grundlegende Gesetzmäßigkeiten der Materie und Energie, die das Potenzial haben, Datenverarbeitung und maschinelles Lernen grundlegend zu revolutionieren. Synergien aus diesen beiden dynamischen Forschungsfeldern eröffnen neue Horizonte, zum Beispiel durch die Anwendung von Quantenprinzipien wie Verschränkung und Überlagerung in KI-Systemen.
Diese Prinzipien könnten die Effizienz in der Datenanalyse enorm steigern und finden Anwendung in vielfältigen Bereichen wie Klimamodellierung, pharmazeutischer Forschung und Materialwissenschaft. Die Kombination aus Quantencomputing und KI stellt jedoch nicht nur Chancen, sondern auch Herausforderungen dar, darunter der hohe Rechenbedarf und die Komplexität bei der Entwicklung geeigneter Algorithmen.
Die fortschreitende Forschung auf diesen Gebieten verspricht nicht nur innovative Ansätze zur Lösung komplexer Probleme, sondern bringt auch ethische Fragestellungen zur Datensicherheit und zum verantwortungsvollen Umgang mit Informationen mit sich. Die Überschneidungen zwischen Quantenmechanik und KI könnten die Grenzen der aktuellen Technologie erweitern und neue Möglichkeiten für zukünftige Forschungsrichtung eröffnen.
