Interview

„Bitte vermasselt es nicht!“

Was sind die aktuellen Schwerpunkte Ihrer Forschung?
Selbstfahrende Autos sind ein großes Thema, daran forschen wir unter anderem mit Audi. Ebenso das Drug Design von Pharmafirmen – in der Medikamentenentwicklung gibt es gerade eine Art Revolution. Da arbeiten wir mit einem halben Dutzend international tätiger Pharmafirmen wie Bayer, Merck und Johnson & Johnson zusammen. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz ergeben sich radikale Änderungen in der Entwicklung von Medikamenten. Zum Beispiel lassen sich Nebenwirkungen besser und früher vorhersagen als bisher.

Das klingt hoch spannend. Können Sie näher erläutern, was Sie da im Pharmabereich genau tun?
Ein Medikament zu entwickeln, kostet mehr als zwei Milliarden Euro und dauert rund zwölf Jahre. Oft gibt es aber gerade in der Spätphase unvorhersehbare Probleme – Kandidaten für Medikamente haben unerwartete Nebenwirkungen, oder die Wirkung ist zu gering. Mit Machine-Learning-Methoden, die aufgrund der Molekülstruktur oder Zellkulturbilder biologische Wirkungen vorhersagen, lässt sich überprüfen, welche Medikamente welche Probleme bereiten könnten. Dank KI können vergleichsweise kostengünstig Millionen von Molekülen auf Tausende von biologischen Wirkungen hin geprüft werden. Die KI erkennt mögliche Effekte, die man nicht erwartet hätte, beziehungsweise andersartige Effekte, als man vorher dachte. Anhand einer Molekülstruktur kann sie vorhersagen, welche biologischen Effekte bei einem Einsatz in einem späteren Medikament auftreten könnten, positiv wie negativ. Sehr viele Vorhersagen sind richtiger und schneller als durch Laborversuche. Es gibt somit weniger Versuche an Labortieren.

Könnte KI demnächst sogar komplette Medikamente entwickeln?
Davon gehe ich aus. Wir bauen aktuell eine KI, die sich neue Moleküle ausdenkt, um neue Medikamente zu entwickeln. Das machen bis jetzt Chemiker. Unser Plan ist, KIs zu bekommen, die nach einem entsprechenden Training Medikamente gegen Krebs oder HIV entwickeln können. Das funktioniert nach der Methode der „Generative Adversarial Networks“. Dabei macht uns die KI Vorschläge, wie Moleküle aussehen könnten, die eine bestimme Wirkung haben. Nach einem ähnlichen Prinzip übrigens arbeiten wir mit dem Modehändler Zalando im Bereich Produktdesign für Schuhe, Socken und T-Shirts zusammen.

Wird die KI da also kreativ?
Ob das schon Kreativität ist, weiß ich nicht. Aber die KI lernt aus bestehenden Daten, und es entstehen am Ende neue Produkte.

Dr. Sepp Hochreiter ist Professor an der Johannes Kepler Universität, wo er das Institute für Machine Learning leitet. Mehr lesen »

Dr. Sepp Hochreiter ist Professor an der Johannes Kepler Universität, wo er das Institute für Machine Learning leitet. Nicht nur nutzen alle großen IT-Firmen wie Google, Apple, Amazon oder Facebook die von ihm erfundene LSTM-Technologie (Long Short-Term Memory), sondern er forscht unter anderem auch zur Entwicklung von Medikamenten mit Unterstützung von Deep Learning, dem Einsatz der LSTM-Technologie in selbstfahrenden Autos sowie dem Einsatz von Deep Learning in der Modeentwicklung. Über die Chinesische Akademie der Wissenschaften ist er auch KI-Berater der chinesischen Regierung. Weniger lesen »

Wo stehen Sie mit Ihrer Forschung im internationalen Vergleich? Hat Österreich bereits eine nennenswerte KI-Forschung im Vergleich zu den USA, Kanada, China oder Deutschland?
Na ja, Deutschland hat die KI-Strategie erst mal an die Wand gefahren, da ist fast alles schiefgelaufen. Es wird auf die alte KI gesetzt und nicht auf die neue wie Deep Learning und Machine Learning, was etwa in den USA und Kanada schon länger im Vordergrund steht. Im Bereich Deep Learning sind wir sogar besser aufgestellt als Deutschland, aber bei Machine Learning im Allgemeinen ist Deutschland voraus. Es gibt, außer an unserem Institut, kaum noch einschlägige Experten in Deep Learning, die in Österreich tätig sind. Insgesamt hinken wir in Europa bei KI ohnehin hinter China und den USA hinterher.

Apropos, Sie beraten auch die chinesische Regierung. Wie ist Ihr Eindruck von deren Umgang mit dem Thema KI?
Die Geschwindigkeit, mit der die Chinesen zu Werke gehen, ist atemberaubend. In meinem ersten Gespräch mit denen haben wir über die Möglichkeiten der Zusammenarbeit gesprochen. Bei unserem zweiten Gespräch einige Monate später hatten die Chinesen dann in Shenzhen bereits drei Gebäude errichtet und mich gefragt, welche KI-Forschungsgruppen denn jetzt da rein sollen. Hier in Österreich würde man erst mal lange prüfen, wo überhaupt etwas errichtet werden könnte. Wenn die Chinesen von einer Sache überzeugt sind, legen die ganz schön los. Hier in Europa ist dagegen alles wesentlich langsamer.

Sie wollen das aber nicht hinnehmen und geben an Ihrem Institut selbst Gas ...
Wir versuchen, einen eigenen Weg für Österreich zu gehen. So wird im nächsten Wintersemester ein KI-Studium als Bachelor- und Masterstudium beginnen. Da werden die Studenten auch lernen – etwa im Bereich Mechatronik –, wie KI in Geräte eingebaut wird. Wir möchten Fachkräfte ausbilden für die lokale Industrie, im Maschinen- und Anlagenbau sind wir ja stark. Diese Stärke gilt es, mit der KI zu verknüpfen.

Nutzen Unternehmen KI überhaupt schon richtig? Was könnten sie besser machen?
Ich versuche, den Firmen beizubringen: Bitte vermasselt es nicht. Denn ich bin überzeugt: KI kommt zunehmend in alles rein, zum Beispiel in Haushaltsgeräte wie eine Bohrmaschine. Wichtig dabei ist: Die Nutzungsdaten müssen mithilfe der KI zurück an den Hersteller gehen, etwa, wenn jemand beim Bohren stecken bleibt. Dann kann der Hersteller ein Angebot für ein stärkeres Gerät oder ein Update unterbreiten. Aber auch ein Mittelständler, der Drehmaschinen an BMW liefert, sieht, ob die ausgelastet sind oder welchen Stahl sie drehen, und kann gegebenenfalls ein Angebot für eine Spezialmaschine machen. Die Industrie muss es jetzt schnell schaffen, KI in die Anlagen zu integrieren. Der Maschinen- und Anlagenbau hat einen größeren Markt als der IT-Bereich, da liegen die großen Chancen. Dann müssen sich Österreichs Unternehmen auch nicht mehr vor den IT-Riesen fürchten. Kundenkontakt und Service sind wichtiger, das kann Google nicht so schnell zukaufen.

Lastet eigentlich nicht zu viel auf Ihren Schultern – Sie haben kürzlich ein weiteres Forschungsinstitut mitgegründet?
Wir müssen aufholen – und Professor David Kreil von der Boku Universität in Wien ist ja auch dabei. Das Unternehmen Here, ein Anbieter von cloudbasierten Kartendiensten, unterstützt uns zudem in den nächsten fünf Jahren mit rund 25 Millionen Euro beim Aufbau des „Institute for Advanced Research in Artificial Intelligence“ (IARAI). Wir werden da mit ortsbezogenen Daten im industriellen Maßstab arbeiten. Dazu gehören unter anderem eine verbesserte Umgebungswahrnehmung autonomer Fahrzeuge und genauere selbstheilende Karten sowie bessere Modelle für Verkehrsprognosen. Unsere Forschung soll dazu beitragen, zukunftsweisende Smart Citys zu bauen.

Hand aufs Herz, was wird KI in drei bis fünf Jahren noch besser können als heute?
Sie wird ein besseres Weltverständnis bekommen, etwa bei selbstfahrenden Autos. Zum Beispiel: Ein Baum bewegt sich im Wind, eine Plastiktüte weht über die Straße – die KI wird in solchen Fällen einschätzen können, was passieren könnte. Oder auch wie eine Gruppe von Menschen, die zusammensteht, sich verhalten kann. Solche Konzepte hat die KI heute noch nicht. Die physikalischen und sozialen Gesetze zu erkennen und einzuschätzen, das wird KI demnächst sehr viel besser können. Auch Akustik und Visuelles werden besser kombiniert, um die Umgebung besser wahrzunehmen und zu verstehen. Das wird dazu führen, dass KI noch breiter eingesetzt wird. All das erforschen wir.

Und über die fünf Jahre hinaus?
Über einen längeren Zeitraum gesehen, stelle ich mir eine generelle KI vor, die alles Mögliche erkennen kann. Quasi ein multifunktionaler Assistent, der in der Lage ist, verschiedenste Aufgabenstellungen zu lösen. Der Koch wird ihr beibringen, wie man Spiegeleier macht, sie wird die Straßen reinigen, und die Mutter wird ihr zeigen, wie man Zimmer aufräumt. Aber dazu braucht sie in einem Zwischenschritt erst dieses Weltverständnis. Nach kurzen Trainings kann sie dann beliebige Aufgaben übernehmen und auch umtrainiert werden. Dieses Konzept haben wir übrigens schon hier an der Universität: Wir bilden Studenten aus – die sind auch noch nicht spezialisiert. Aber in den Firmen werden sie zu Spezialisten in den jeweiligen Anwendungsgebieten.

Bildnachweis: © JKU

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