11. Deutsch-Brasilianischer Dialog: KI treibt Entwicklung in Robotik, Gesundheit und Präzisionsindustrie voran

Der Themenblock beinhaltete Beiträge der Professoren João Paulo Papa von der Bundesstaatlichen Universität Paulista (UNESP) und Katja Mombaur vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) sowie von Willian Beneducci, Ingenieur bei Robert Bosch. Moderiert wurde die Diskussion von Matthias Epple von der Universität Duisburg-Essen. 

Professor Papa stellte ein Forschungsprojekt in Kooperation mit deutschen Partnern vor, das Ärzte in der Abgrenzung von fortgeschrittenen Fällen von Barrett-Ösophagus (eine Folge der Refluxkrankheit) und Krebs im Frühstadium unterstützt. Papa zufolge besteht das Konzept darin, ein KI-System zu entwickeln, das es den Spezialisten ermöglicht, Verletzungen der Speiseröhre bereits während einer Endoskopie mittels Wärmeanzeige sichtbar zu machen. Die Heilungsrate bei frühzeitig erkanntem Speiseröhrenkrebs beträgt bis zu 90 %. 

Zu Beginn wurde im Rahmen des Forschungsprojekts mit dem von dem Wissenschaftler als „oldschool KI“ bezeichneten Mechanismus gearbeitet, der Schlüsselelemente des Bildes erkennt und diese zur Speisung des Algorithmus nutzt. Dabei ergaben sich jedoch viele Unstimmigkeiten und die Erfolgsrate in der Feststellung lag bei etwa 70 %. Als die Forschungsgruppe jedoch auf die Nutzung von Deep Learning umstieg, erhöhte sich dieser Prozentsatz auf 90 %, da die Informationen nicht mehr manuell extrahiert werden mussten und der Algorithmus selbst über die relevantesten Informationen entscheiden konnte.  

„Deep Learning benötigt eine große Datenmenge. Wenn wir es mit medizinischen Anwendungen zu tun haben, sind das in der Regel Daten zu der Krankheit an sich, denn gesunde Menschen gehen nicht ins Krankenhaus. Und das ist ein Problem. Denn wir benötigen eine Art Gegengewicht, gesunde Menschen und erkrankte Menschen. Ist das nicht gegeben, kann sich das mitunter auf die Objektivität auswirken. Wir stellten uns die Frage: Können wir künstlich Bilder erzeugen und die Ergebnisse verbessern? Daraufhin entschieden wir uns, es mit Generative Adversarial Networks (GAN) zu versuchen, die es seit 2014 gibt“, führte er aus. 

Papa betonte auch, dass keine dieser Entwicklungen die Fachleute ersetzt. „Das heißt nicht, dass wir keine Ärzte mehr brauchen. Was ich sagen will, ist, dass dieses Verfahren dazu gedacht ist, die wichtigsten Merkmale zu erlernen. Es kann für Bilder, Musik oder Texte angewendet werden.“ 

Roboter und Exoskelette 

Professor Mombaur erläuterte, wie künstliche Intelligenz in der Entwicklung von Robotern und Exoskeletten eingesetzt werden kann. In diesen Fällen ist ihrer Ansicht nach ein anderes KI-Konzept erforderlich: Roboter sollen in Echtzeit mit der physischen Welt interagieren, dabei die Umgebung wahrnehmen und entsprechend der Eindrücke reagieren. Generative künstliche Intelligenz-Modelle wie zum Beispiel ChatGPT können für die Planung von Aktivitäten hilfreich sein, sind jedoch nicht für die Sinneswahrnehmung und die physische Ausführung von Handlungen geeignet. Daher spricht man hier von „eingebetteter Intelligenz“. 

Mombaur erwähnte in diesem Zusammenhang die humanoiden Roboter, die Menschen bei gefährlichen und/oder repetitiven Aufgaben unterstützen. Mithilfe von eingebetteter Intelligenz kann der Roboter sich bewegen und mit der Umgebung interagieren. „Die menschlichen Bewegungen sind das Ergebnis eines Optimierungsprozesses im Laufe der Evolution und auch von Übung. Menschliche Inspiration, Verständnis in Bezug auf menschliche Bewegung und exakte computerbasierte Methoden wie Optimierung und verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning) sind essenziell für die Entwicklung dieser Form von Intelligenz, denn wir haben nicht die Möglichkeit, direkt mit komplexen realen Systemen zu lernen“, stellte die Wissenschaftlerin heraus. 

Ein weiterer Einsatzbereich für eingebettete Intelligenz ist die Entwicklung von Exoskeletten – eine Art „Roboterkleidung“, die sich an den Körper anpasst und die menschliche Muskelkraft stärkt oder ersetzt. „Wir möchten die Interaktion zwischen Nutzer und Exoskelett besser nachvollziehen, damit der Tragekomfort und die Effizienz solcher Stützstrukturen optimiert werden können. Ebenfalls von Bedeutung ist die Einbettung von Intelligenz in Exoskelette, damit sich diese in Echtzeit an die Bewegungen der Nutzer anpassen können. Das beinhaltet Sensoren zur Erfassung von Muskelaktivität, Bewegungen und Haltung sowie Algorithmen zur individuell auf den Träger abgestimmten Anpassung dieser Hilfsmittel“, so Mombaur. 

Präzisionsindustrie 

Beneducci präsentierte Beispiele für Herausforderungen und gewonnene Erkenntnisse des Unternehmens Robert Bosch in der Nutzung und Implementierung von künstlicher Intelligenz für ihre Produkte. Seiner Einschätzung nach hat sich die Wahrnehmung in Bezug auf das Potenzial von KI für die Kunden im Laufe der Zeit verändert. „Viele Kunden kontaktierten uns und wollten wissen: Was kann KI für uns tun? Seit der Einführung von ChatGPT 2022 ist für die Allgemeinheit deutlich geworden, was KI leisten kann. Daher haben wir versucht, einige Projektbeispiele zu zeigen und über die Notwendigkeit von klaren Daten, einem festgelegten Projektumfang und einer klaren Definition von Leistung aufgeklärt“, berichtete er. 

Eines der Projekte mit KI-Nutzung befasste sich mit einem System für Einspritzdüsen. Der Kunde setzte ein handelsübliches System mit einer als niedrig erachteten Präzision von 80 % ein. „Die zusätzliche Arbeit, die aufgrund der fehlerhaften 20 % anfiel, war sehr aufwendig. Wir überprüften, inwieweit KI in das System integriert war. Die Produktionslinie war mit einem Gerät ausgestattet, das erkannte, wo sich die Einspritzdüse befindet. An dieser Stelle wurde dann eine Kamera aktiviert, die das Produkt fotografierte und das Bild komprimierte, damit es anschließend von dem dort eingesetzten KI-Standardalgorithmus bearbeitet werden konnte. Um die Leistungsfähigkeit des Systems in der Fertigungslinie nachzuvollziehen, haben wir ein eigenes Modell für Maschinelles Lernen entwickelt. Dadurch konnten wir mit fast 98 % Präzision eine bessere Leistung erzielen und auch die allgemeine Systempräzision verbessern“, erklärte Beneducci. 

Deutsch-Brasilianischer Dialog  

Der 11. Deutsch-Brasilianische Dialog wurde vom Deutschen Wissenschafts- und Innovationshaus (DWIH) São Paulo und der Forschungsförderagentur des Bundesstaates São Paulo (FAPESP) durchgeführt. Im Rahmen der Veranstaltung diskutierten deutsche und brasilianische Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Industrie das diesjährige Thema „Artificial Intelligence: Promises, Expectations, and Limitations in Science and Society“.  

Insgesamt wurden vier Themenblöcke behandelt: KI in der Medizin und im Gesundheitswesen, künstliche Intelligenz in den exakten und Ingenieurwissenschaften, Regulierung der Auswirkungen von KI und ihr Einsatz in den Geisteswissenschaften. Ziel war es, die Folgen dieser Technologie sowie Möglichkeiten zur Abmilderung der negativen Auswirkungen des Einsatzes von KI interdisziplinär zu erörtern. 

Text: Rafael Targino