Bislang war es langwierig herauszufinden, was Proteine genau machen. Doch das ändert sich mithilfe Künstlicher Intelligenz gerade rasant. Mit KI soll ein Durchbruch bei der Molekül-Forschung gelingen.
Google DeepMind hat ein neuartiges KI-Modell für die Medizin-Forschung angekündigt, das die Struktur und Interaktionen aller Moleküle des Lebens vorhersagen könne. „AlphaFold 3“ gehe über die Berechnung von Proteinen hinaus, erklärte DeepMind, eine Tochter der Google-Holding Alphabet. „AlphaFold 3“ liefere besonders genaue Vorhersagen für Interaktionen der Proteine mit anderen Biomolekülen in den menschlichen Zellen.
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An der Entwicklung des KI-Modells war auch maßgeblich die DeepMind-Tochtergesellschaft Isomorphic Labs aus London beteiligt, die auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelforschung spezialisiert ist. DeepMind hatte zuvor mit „AlphaFold 2“ ein Programm entwickelt, das die dreidimensionale Gestalt von Proteinen berechnen kann.
Forscher gehen davon aus, dass sich biologische Abläufe im Körper und Krankheiten besser verstehen lassen, wenn man die Gestalt und damit auch die Funktion der Proteine kennt. Im Jahr 2020 erzielte DeepMind einen grundlegenden Durchbruch bei der Vorhersage von Proteinstrukturen. Bislang hätten Millionen von Forschern weltweit „AlphaFold 2“ genutzt, um Entdeckungen in Bereichen wie Malaria-Impfstoffe, Krebsbehandlungen und Enzymdesign zu machen.
„Bei den Wechselwirkungen von Proteinen mit anderen Molekül-Arten sehen wir eine Verbesserung von mindestens 50 Prozent im Vergleich zu bestehenden Vorhersagemethoden, und bei einigen wichtigen Kategorien von Wechselwirkungen haben wir die Vorhersagegenauigkeit verdoppelt.“
Google DeepMind kündigte außerdem den „AlphaFold Server“ an. Dieses kostenlose Tool ermögliche nicht-kommerziellen Forschern den Zugang zu den Fähigkeiten von „AlphaFold 3“, um Modelle biologischer Strukturen zu generieren. Es ermögliche Biologen, große und komplexe Proteinstrukturen mit wenigen Mausklicks auf dem Bildschirm zu erzeugen. Um das Potenzial von „AlphaFold 3“ für die Entwicklung von Arzneimitteln auszuschöpfen, arbeite Isomorphic Labs bereits mit Pharmaunternehmen zusammen.
KI ist ein Überbegriff für unterschiedliche Maschinen und Programme, die ähnlich wie Menschen selbstständig lernen, urteilen und Probleme lösen können. Computer lernen, indem sie gewaltige Datenmengen auswerten.
Ausgefeilte Algorithmen können in Bildern, Texten oder gesprochener Sprache Muster erkennen, anhand dieser Ereignisse vorhersagen und Entscheidungen treffen. So können sie inzwischen sogar auch Emotionen in menschlichen Gesichtern erkennen, zu eigenen Emotionen, Mitgefühl und echter Kreativität sind sie aber (noch) nicht fähig.
Lernende Systeme stecken nicht nur in der Spracherkennung von Apple und Amazon. Es gibt einen Google-Assistenten, der – deutlich authentischer als Siri und Alexa – Friseurtermine buchen kann. Auch, dass Handys Fotos nach bestimmten Merkmalen anzeigen – etwa alle mit Autos oder Palmen oder bestimmten Personen – liegt an Künstlicher Intelligenz.
In Rasenmäher- oder Staubsaugerrobotern ist sie ebenfalls verbaut. In modernen Autos lassen sich Navigation, Telefon und Klimaanlage dank KI über die Sprache und teils sogar über Gesten steuern, auch in Einpark- und Spurhalteassistenten steckt Künstliche Intelligenz.
In der Medizin soll KI bei der Früherkennung von Krebs unterstützen, Roboter führen Teile von Operationen schon jetzt wesentlich präziser durch als ein Chirurg. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz arbeitet unter anderem an Exoskeletten, die zum einen an unzugänglichen Orten wie in Tiefsee oder Weltraum eingesetzt werden könnten, die aber auch Pflegekräften die körperlich anstrengende Arbeit erleichtern sollen.
Die lernenden Algorithmen sollen auch den Finanzmarkt erobern und die Aktienauswahl von Fonds steuern. In der Landwirtschaft arbeiten die Wissenschaftler an Systemen, die erkennen, ob Kartoffeln von Krankheiten befallen sind. Der Einsatz von Fungiziden soll dadurch deutlich reduziert werden.
Wohl bekanntester Einsatzbereich ist autonomes Fahren. KI muss dafür nicht nur Stoppschilder erkennen, sondern Gefahren vorhersehen – zum Beispiel antizipieren, dass einem Ball, der zwischen parkenden Autos auf die Straße rollt, ein Kind hinterlaufen könnte.
In fast allen Branchen werden die Bedeutung von KI wachsen, sagen Wirtschaftsverbände. KI werde wichtig dort, wo Daten gesammelt und interpretiert werden können, dies treffe nahezu auf die gesamte Wirtschaft zu. Künftig wird es kaum noch Produkte oder Dienstleistungen geben, die nicht auf die eine oder andere Weise KI-Technologie nutzen.
KI wird Grundlage für die Entwicklung autonomer Autos ebenso wie für eine effiziente Logistik mit optimaler Routenplanung. In der industriellen Fertigung sind KI-Systeme in der Lage, Fehler in Bauteilen automatisch zu erkennen.
