ヨーロッパはどう追いつくべきか

Mit dem Aufbau eines neuen Forschungsprogramms für Künstliche Intelligenz bei der Max-Planck-Gesellschaft beginnt heute eine neue Zusammenarbeit zwischen Dresden und Wien. Erklärtes Ziel des Programms mit dem Namen „BioAI Dresden“ ist es, zu einem neuen wissenschaftlichen Verständnis der menschlichen Gesundheit beizutragen. Dabei ist ein enger Austausch mit dem Institut für „Künstliche Intelligenz in der Biomedizin AITHYRA“ in Wien geplant, das im September von der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW) gegründet wurde.

Die Hoffnung der beteiligten Parteien ist, mehr zu schaffen als die bloße Erforschung von Biomedizin und KI. Es geht auch darum, den Rückstand Europas auf die Vereinigten Staaten und China sowie den Rückstand akademischer Forschung auf die Industrie zu verringern.

Die Rückstände sind groß. 2023 beliefen sich die privaten Investitionen in KI-Forschung in der gesamten EU und dem Vereinigten Königreichs auf umgerechnet 10,5 Milliarden Euro. In den USA waren es 64 Milliarden. Den Vorsprung der Industrie gegenüber der akademischen Forschung verdeutlich wiederum folgender Vergleich: Weltweit investierten Unternehmen im Jahr 2021 über 323 Milliarden Euro in KI-Entwicklung, wie das Magazin „Nature“ berichtet. Demgegenüber stand beispielswiese eine Milliarde Euro an Investitionen seitens der Europäischen Kommission.

Die finanziellen Vorteile bedeuten mehr Rechenleistung, Daten und klüger Köpfe – entscheidende Faktoren bei KI. Das spiegelt sich längst in der Technologie wider. Der Anteil der Industrie an den größten und damit leistungsfähigsten KI-Modellen hat im Jahr 2010 noch elf Prozent betragen. 2021 waren es 96 Prozent. Ähnlich dominant zeigt sich die Industrie bei den Fähigkeiten ihrer KI-Modelle. Betrachtet man gängige Maßstäbe für deren Fähigkeiten – so genannte Benchmarks – dann waren Systeme, die mit Industriebeteiligung entstanden sind, in 91 Prozent der Fälle führend.

Mit Bezug auf diese Unterschiede sagt ÖAW-Präsident Heinz Faßmann: „Wir blicken dennoch nicht gebannt wie das Kaninchen auf die Schlange, sondern wir tun etwas.” Das Institut in Wien soll ein Ort sein, an dem die Universitäten, die privaten Startup-Unternehmen und die Österreichische Akademie der Wissenschaften eng zusammenarbeiten.

Die akademische Forschung ist wichtig, gerade wenn es um sensible Themen wie die Medizin geht. Wissenschaftler an Universitäten können eher die Risiken zukünftiger Technologien erkennen und vermeiden als Unternehmen. Die Stärke der akademischen Forschung sei zudem, dass sie aus ihrem Freiheitsraum heraus Neues kreiere, während bei der Industrie kommerzielle Interessen im Vordergrund stünden, sagt Heinz Faßmann. Patrick Cramer, Präsident der Max-Planck-Gesellschaft ergänzt, dass es wichtig sei, spannenden Fragen nachzugehen, ohne bereits eine Anwendung vor Augen zu haben. „Denn oft kommen Lösungen für große Probleme aus einer Ecke, aus der man sie nicht erwartet“, sagt er. Ein Beispiel seien die Corona-Impfstoffe, die auf jahrzehntelanger Forschung zu messenger-RNA basieren.

それにもかかわらず、各機関は自らをつながりであると考えています。ファスマン氏の目標は、「優れたアイデアを学術研究から産業研究に移し、イノベーションの連鎖全体を終わらせること」だ。そうすれば、おそらく米国の大きなリードに追いつくことができるだろう。

ただし、ドレスデンとウィーンで具体的にどのプロジェクトが実施されるかはまだ明らかではない。ドレスデンでは、将来の研究責任者がこれを決定することになるが、まだ決定されていない。

マイケル・ブロンスタイン氏がウィーン研究所の経営を引き継ぐことになる。イスラエル人のコンピューター科学者はオックスフォード大学の教授です。ファスマン氏は、「分子やタンパク質の機能性の研究には大きなギャップがあると見ている」と、全体的な方向性をこう説明する。近年、AI の貢献により、タンパク質の三次元構造がほぼ解読されるようになりました。 「しかし、すべての構造が機能について結論を導き出せるわけではありません」とファスマン氏は言います。したがって、体内の個々のタンパク質が何をするのか、または有効成分にどのように反応するのかを必ずしも正確に知っているわけではありません。ブロンスタイン氏は、このタンパク質の機能を新しい研究所で研究したいと考えている。

パトリック・クレイマー氏によれば、AI によって埋められるギャップは、イメージングとタンパク質およびその機能の分析の間にあるという。例として彼はマックス・プランク物理学者マティアス・マンの研究を引用し、 その「ディープビジュアルプロテオミクス」アプローチ。皮膚サンプルは顕微鏡で検査され、同時にこのサンプルに含まれる多くのタンパク質の特徴が検査されます。 「AI を使用すると、すべてのデータを分析できます」と MPG 社長は説明します。

AI によって可能になったさまざまなデータ ソースの組み合わせは、すでに患者を助けています。クレイマー氏は表皮壊死症を例に挙げています。薬物に対するこのまれなアレルギー反応では、患者の皮膚層が剥離し、ほぼ 3 人に 1 人が死亡します。 「詳細な視覚的プロテオミクスにより、どのタンパク質の活性が妨げられているかを特定することができました」とクレイマー氏は言います。 この知識を持って 標的を絞った治療法が処方され、命が救われました。

この種の例はこれだけではないとクレイマー氏は言う。 「マックス・プランク精神医学研究所では、現在、患者が精神病を発症するかどうかをより正確に予測するためのAIベースの方法を導入しています。また、ライプツィヒのマックス・プランク認知神経科学研究所では、MRI画像から脳の生物学的年齢を判定しています。」 。これを患者の実年齢と比較して、認知症を発症する可能性が高いかどうかを確認できます。

ドイツの国際競争力を高めるのは、この種の AI 研究です。雑誌「ネイチャー」は、科学的成果に応じて機関や州を評価する指数を発行しています。近年 AI 研究で大きな進歩を遂げた機関を見ると、ハーバード大学、マサチューセッツ工科大学、中国の 4 機関に次ぐ 7 位にマックス プランク協会があり、ヘルムホルツ協会がそれに続きます。休むものは何もありません。 「知っておく必要があります。すぐに何かをしなければ、他のグループが急速に発展し成長しているため、私たちはこのトップグループから脱落してしまうでしょう」とクレイマー氏は言います。

ウィーンとドレスデンの施設はマインツの非営利ベーリンガーインゲルハイム財団から資金提供されており、「BioAI ドレスデン」はそこから今後10年間で2,000万ユーロを受け取ることになる。マックス プランク協会、ドレスデン工科大学、ザクセン州も同額を寄付しています。関係者らは水曜日にこれを決定した。ウィーンの研究所は同財団から12年間で1億5000万ユーロの支援を受ける。

ドレスデンとウィーンの分業を視野に入れて、クラマー氏は基礎生物医学研究におけるウィーンの主導的な立場を強調する。ドレスデンは生物物理学に重点を置いています。 「これは、ドレスデンが、AI で評価できる新しいタイプのデータを生成する実験室およびコンピューティング手法の開発に非常に強いことを意味します」と Cramer 氏は言います。

両氏は欧州の規制が障害になるとは考えていない。データ保護に関する限り、ハインツ・ファスマン氏は次のように述べています。「私たちが個人化された医療データを扱う場合、そのデータは大学や科学アカデミーのネットワーク内に留まり、商品化されたり、販売されたり、第三者に渡されたりすることはありません。」パーティー。大規模な AI モデルに対して厳格な規則を定めた欧州の「AI 法」について、パトリック・クレイマー氏は研究に対する例外を指摘しています。 「過剰規制がないのはとても良いことだ」と彼は言う。

彼は医療の将来に対するビジョンを持っています。診断がより正確になり、治療選択肢の開発が迅速化していることは明らかです。 「しかし、予防も劇的に改善されます」と彼は言います。遠隔医療を通じて収集されたデータ、たとえば患者の血液中の代謝産物に関するデータは、中央 AI によって継続的に評価される可能性があります。これは当初、特定の疾患に対する遺伝的素因を持つ高リスク患者に利益をもたらすだろう。 「これらの方法を使用すれば、特定の種類の癌などの病気の発症を早期に検出し、それに応じて対処することができます」とクレイマー氏は言います。ドレスデンとウィーンで行われている研究は、ここでは画期的なものになる可能性があり、AI研究で追いつくだけでなく、新たな基準を設けることもできるということを欧州に示すことになるだろう。