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Technologie und Gesellschaft

Jannis Brühl
Redakteur
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piqer: Jannis Brühl
Donnerstag, 03.01.2019

Mit Maschinenlernen zu den letzten Geheimnissen des Lebens

Ein guter Überblick über die Erkenntnisse, die maschinelles Lernen für die kompliziertesten Probleme der Biologie erschließen kann. Und damit für das Verständnis einiger der "letzten" Fragen der Menschheit.

Anhand der Analyse des Erbgutes, das schon 2001 mithilfe von - nicht selbstlernender - Software lesbar gemacht wurde, beschreibt Autorin Kathrin Zinkant die Hilfe, die Software auf der molekularen Ebene bieten kann. Das tiefere Zusammenspiel der Gene könne nur mittels solcher Technologie sichtbar gemacht werden:

Gerade mit Blick auf das Genom, das im Fall des Menschen nicht einfach nur 20 000 Gene repräsentiert, sondern seine Wirkung über ein fürs menschliche Gehirn nicht fassbares Netzwerk von Molekülen, Interaktionen und Regulationsmechanismen entfaltet, war eigentlich schon damals klar: Ohne künstliche Intelligenz, die von sich aus Muster erkennt und diese nutzt, um eigene Regeln zu formulieren, können das menschliche Erbgut und überhaupt die Biologie als Ganzes wohl niemals besser verstanden werden

Weitere vielversprechende Beispiele für den Einsatz von Deep Learning und Reinforcement Learning: die Analyse von Eiweißen, Vorhersagen der Präzision der Genschere Crispr-Cas - oder der Kampf gegen Ebola: Mit maschinellem Lernen versuchen Forscher, genetische und epidemiologische Daten auszuwerten, um den Ursprung des Virus zu finden.

Anlass des Artikels ist die KI-Strategie der Bundesregierung. Und die Tatsache, dass diese sich darin von Deep Learning und Reinforcement Learning quasi verabschiedet. Deutsche Forscher werden es also schwer haben, dieses vielversprechende Gebiet mitzugestalten.

Mit Maschinenlernen zu den letzten Geheimnissen des Lebens
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