Künstliche Intelligenz: Erweiterung wissenschaftlicher Grenzen und Förderung der Innovation
Die Art zu leben und zu arbeiten, wird durch künstliche Intelligenz (KI) verändert, und die wissenschaftliche Forschung bildet dabei keine Ausnahme. Diese Instrumente können nun Aufgaben automatisieren, Daten analysieren und Erkenntnisse auf eine Weise gewinnen, wie es früher nicht möglich war. Mithilfe der KI können Forschende nun schneller Fortschritte und Durchbrüche erzielen sowie die Qualität ihrer Arbeit verbessern. KI wirkt als Katalysator für den wissenschaftlichen Fortschritt, indem sie eine höhere Effizienz ermöglicht und die Grenzen der wissenschaftlichen Erkenntnisse erweitert. Sie eignet sich besonders gut für den Prozess der wissenschaftlichen Entdeckung und Innovation und wird zu einem unverzichtbaren Instrument für eine Forschung, welche die Bewertung großer wissenschaftlicher Datensätze und die Erstellung von Vorhersagen umfasst. Durch die Automatisierung von Aufgaben wie Datenerfassung und -analyse können sich die Forscherinnen und Forscher auf kreativere und strategischere Tätigkeiten konzentrieren. Darüber hinaus ist die künstliche Intelligenz ein Innovationsmotor für alle Wirtschaftszweige. Es wird erwartet, dass sie zu einer erheblichen Steigerung der Produktivität und zu wirtschaftlichen Gewinnen führen wird. KI kann die Gesundheitsversorgung verbessern, den Energieverbrauch senken, Autos sicherer werden lassen, landwirtschaftlichen Betrieben dabei helfen, Wasser und natürliche Ressourcen effizienter zu nutzen, und den Einsatz von Pestiziden drastisch reduzieren.
Die Strategie der EU für KI in Europa
Angesichts der Bedeutung der künstlichen Intelligenz hat die Europäische Kommission eine Reihe von Maßnahmen zur Förderung von Spitzenleistungen im Bereich der KI sowie Regeln zur Gewährleistung der Vertrauenswürdigkeit der Technologie vorgeschlagen. Der von der Kommission und den Mitgliedstaaten entwickelte Koordinierte Plan für künstliche Intelligenz fördert KI-Exzellenz vom Labor bis auf den Markt und stellt eine Vision vor, um Investitionen in KI zu beschleunigen, KI-Strategien zügig umzusetzen und die KI-Politik EU-weit abzustimmen. Ein wichtiger Teil des koordinierten Plans sind Maßnahmen, die durch die europäischen Rahmenprogramme für Forschung „Horizont Europa“ und „Horizont 2020“ finanziert werden. In dieser Veröffentlichung werden einige der interessantesten Projekte dieser Programme vorgestellt, welche die Auswirkungen der KI auf die Wissenschaft verdeutlichen. Ein Eckpfeiler des europäischen Konzepts für die Entwicklung und Nutzung vertrauenswürdiger KI ist der Vorschlag der Kommission für einen Rechtsrahmen für künstliche Intelligenz (Gesetz über künstliche Intelligenz). Er soll Rechtsklarheit und -sicherheit für Privatpersonen und Unternehmen schaffen und gewährleisten, dass in der EU eingesetzte KI-Systeme sicher, transparent, ethisch vertretbar sowie unvoreingenommen sind und von Menschen kontrolliert werden.
EU-finanzierte Forschung im Blickpunkt
Dieser Results Pack stellt fünfzehn laufende oder kürzlich abgeschlossene EU-finanzierte Projekte vor, die verschiedene Anwendungen der KI in der Wissenschaft beleuchten. Er unterstreicht, wie die verantwortungsvolle Nutzung von KI und der Einsatz von Verfahren wie dem maschinellen Lernen dazu beitragen können, dass die Wissenschaft Innovationen hervorbringt und Probleme angeht, deren Lösung ansonsten zu schwierig und zeitaufwändig wäre. Die Projekte gehen über die wissenschaftlichen Bereiche hinaus, die normalerweise mit künstlicher Intelligenz in Verbindung gebracht werden, etwa Ingenieurwesen, Medizin und Informatik. Sie erforschen, wie die künstliche Intelligenz den Wissenschaftsteams bei der Erhaltung des kulturellen Erbes, digitalen Aufbereitung historischer Dokumente, Verbesserung des Sprachenlernens, bei der Vorhersage von Naturkatastrophen oder Bewältigung von Umweltproblemen helfen kann. Einige der Initiativen zielen auf neue wissenschaftliche Errungenschaften ab: den Einsatz von KI zur Optimierung des Designs neuer Materialien mit wünschenswerten Eigenschaften, zur Ermittlung von Wirkstoffkombinationen für die personalisierte Krebsbehandlung und zur Unterstützung kollaborativer Roboter bei der Erforschung unzugänglicher Gebiete wie etwa Lavahöhlen auf dem Mond. Eine andere Reihe von Projekten nutzt die Fähigkeit der KI, große Datenmengen und eine große Datenvielfalt zu analysieren und zu klassifizieren sowie Muster und komplexe Beziehungen zu erkennen. Dies dient dazu, neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen und unser Verständnis der Welt und ihrer Phänomene zu verbessern, z. B. des Verhaltens von Verwerfungen bei Erdbeben, der Entstehung und Evolution von Sternen oder der Struktur des Protons. Die Projektergebnisse spiegeln somit das Engagement der EU bei der Finanzierung der Entwicklung innovativer, sicherer und verantwortungsvoller KI für Forschungszwecke wider. COSMIC DANCE nutzte maschinelles Lernen, um zu verstehen, wie Sterne entstehen und sich entwickeln. Im Rahmen des https://cordis.europa.eu/article/id/446031-decoding-the-mind-with-the-help-of-ai/de (COG-TOM)-Projekts wurden neue Datenanalysemethoden, etwa die sogenannte kognitive Tomografie, entwickelt, um den menschlichen Verstand besser zu verstehen. CoRob-X baute kooperative robotische Planetenrover mit Umweltwahrnehmungs- und Steuerungssystemen für eine autonome Entscheidungsfähigkeit in extremen Umgebungen. DeepCube analysierte große Daten aus dem Copernicus-Erdbeobachtungsprogramm, um unser Verständnis der Umweltprobleme zu verbessern. DrugComb hat mathematische und computergestützte Instrumente entwickelt, um Wirkstoffkombinationen für personalisierte Krebstherapien zu ermitteln. F-IMAGE setzte KI ein, um seismische Signale zu klassifizieren und zu analysieren und das Verhalten von Verwerfungen bei Erdbeben zu verstehen. HYPERION hat einen Rahmen geschaffen, um die Auswirkungen des Klimawandels und der atmosphärischen Zusammensetzung auf Stätten des Kulturerbes zu bewerten. MOUSSE nutzte die Ähnlichkeiten zwischen Sprachen, um ein großes Netzwerk sprachunabhängiger semantischer Darstellungen von Sätzen zu schaffen und das Problem der Halluzinationen bei KI zu lösen. NNNPDF erforschte das Innenleben des Protons und seine Struktur mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens. RD-ADVANCE verwendete die Regressions-Diskontinuitäts-Analyse, um die kausalen Auswirkungen verschiedener Arten politischer Maßnahmen besser quantifizieren zu können. STOP wandte KI auf die Datenerfassung und -analyse an, um eine Plattform für maßgeschneiderte Ernährung für von Adipositas Betroffene zu erschaffen. TAXINOMISIS nutzte maschinelles Lernen und neuronale Netze, um eine Plattform zur Risikostratifikation für Personen mit Erkrankungen der Halsschlagader zu entwickeln. TopMechMat hat neue Materialien mit speziellen Eigenschaften entwickelt und ihr Design mithilfe von KI optimiert. WINDMILL setzte maschinelles Lernen ein, um 5G-Netze zu optimieren. VHH konzentrierte sich auf die digitale Kuratierung von Filmaufnahmen, die sich auf die Entdeckung von NS-Konzentrationslagern und anderen Stätten von Gräueltaten beziehen.
