Coronavirus: Forscher auf Kopfgeldjagd

Google hat ein Preisgeld ausgeschrieben, nun wollen KI-Forscher und Datenwissenschaftler dem Coronavirus zu Leibe rücken.

Ein Bericht von Robert Herr veröffentlicht am
Mikroskopische Ansicht des Coronavirus (undatiert)
Mikroskopische Ansicht des Coronavirus (undatiert) (Bild: CDC/Getty Image)

Ein Kopfgeld auf das Coronavirus ist auf der Onlinecommunity Kaggle, die zu Google gehört, ausgesetzt worden. Datenwissenschaftler und KI-Enthusiasten sollen dem Virus an den Kragen gehen.

Insgesamt sind 10.000 US-Dollar für die beste Beantwortung von zehn verschiedenen Forschungsfragen ausgeschrieben. Grundlage dafür ist ein unter anderem vom Weißen Haus zusammengestellter Datensatz, der aus über 45.000 wissenschaftlichen Artikeln zum Thema SARS-CoV-2 und COVID-19 besteht. Anhand dieses Datensatzes sollen die Datenwissenschaftler unter anderem beantworten, was bisher über die Übertragung, die Inkubationszeit oder auch die Risikofaktoren überhaupt bekannt ist. Es gibt bereits über 500 Einreichungen. Die erste Runde des Wettbewerbs geht noch bis zum 16. April.

Neuronale Netzwerke sollen COVID-19 diagnostizieren

Aber auch an anderer Stelle wird versucht, künstliche Intelligenz im Kampf gegen Corona zu nutzen. In einer offenen Datenbank tragen KI-Forscher von der University of Montreal, CT- und Röntgenaufnahmen der Lungen von an COVID-19 Erkrankten zusammen. Ihr Ziel ist es, mit diesen Daten künstliche neuronale Netzwerke zu trainieren, die mittels Mustererkennung die Erkrankung diagnostizieren können. In anderen Bereichen der Medizin ist dies bereits erfolgreich erprobt. Und auch in im Fall von COVID-19 zeigen sich KI-Forscher der University of California San Diego (UCSD) und der University of Birmingham verhalten zuversichtlich.

Sowohl in San Diego als auch in Birmingham wird dabei auf künstliche neuronale Netzwerke gesetzt, genauer: auf sogenannte Convolutional Neural Networks (CNNs). Dabei handelt es sich um ein Konzept des maschinellen Lernens, das auf der Imitation biologischer neuronaler Netzwerke beruht. Ähnlich wie auch in einem Gehirn bestehen CNNs klassischerweise aus mehreren Lagen miteinander vernetzter künstlicher Neuronen, welche die Daten verarbeiten.

Stellenmarkt
  1. Netzwerkarchitekt / -engineer (m/w/d)
    Anstalt für Kommunale Datenverarbeitung in Bayern (AKDB), München, Bayreuth
  2. IT-Systemadministrator (m/w/d) Office 365 & Azure
    WEBER-HYDRAULIK GMBH, Konstanz
Detailsuche

Birmingham vermeldet mit seinem Decompose, Transfer, and Compose (DeTraC) genannten Modell Diagnosegenauigkeiten von über 90 Prozent. Den Forschern aus San Diego zufolge, die ebenfalls eine sehr hohe Genauigkeit erreichen, gibt es aber einen Haken bei der Sache: Die für das Training des CNN zur Verfügung stehende Menge an CT- und Röntgenaufnahmen sei noch zu klein. Das könne zu sogenannter Überanpassung führen, einem gefürchteten Effekt beim maschinellen Lernen. Dabei funktioniert das Modell sehr gut mit dem Trainingsdatensatz, verliert allerdings stark an Genauigkeit bei der viel größeren Bandbreite an Daten im realen Einsatz. Der grundsätzliche Ansatz ist vielversprechend . Wichtig für die weitere Forschung ist jedoch laut den Forschern aus San Diego dass eine größere Anzahl an Bilddaten verfügbar ist.

Die Forscher aus Montreal wollen dazu beitragen. Sie beabsichtigen den Aufbau einer offenen und für alle Wissenschaftler frei zugänglichen Datenbank aber auch deshalb, weil Berichten zufolge entsprechende Software kommerzieller Unternehmen in China bereits zum Einsatz kommt.

Eine zuverlässige COVID-19-Diagnose anhand von bildgebenden Verfahren wäre auf jeden Fall ein großer Fortschritt. Das bisher übliche Verfahren auf Grundlage der Polymerase-Kettenreaktion benötigt ein voll ausgestattetes Labor; Röntgengeräte und andere bildgebende Verfahren hingegen sind in jedem Krankenhaus vorhanden.

Bitte aktivieren Sie Javascript.
Oder nutzen Sie das Golem-pur-Angebot
und lesen Golem.de
  • ohne Werbung
  • mit ausgeschaltetem Javascript
  • mit RSS-Volltext-Feed
Künstliche Intelligenz trifft Prognosen über den Verlauf der Corona-Pandemie 
  1. 1
  2. 2
  3.  


Aktuell auf der Startseite von Golem.de
Streit mit Magnus Carlsen
Schachgroßmeister Niemann soll über 100 Mal betrogen haben

Schachweltmeister Magnus Carlsen wirft dem Großmeister Hans Niemann Betrug vor - eine neue Untersuchung stärkt die Vorwürfe.

Streit mit Magnus Carlsen: Schachgroßmeister Niemann soll über 100 Mal betrogen haben
Artikel
  1. Airpods Pro 2 im Test: Apple schaltet Lärm und Konkurrenz aus
    Airpods Pro 2 im Test
    Apple schaltet Lärm und Konkurrenz aus

    Mit sinnvollen Änderungen sind die Airpods Pro 2 das Beste, was es derzeit an ANC-Hörstöpseln gibt. Aber Apples kundenfeindliche Borniertheit nervt.
    Ein Test von Ingo Pakalski

  2. Vodafone und Telekom: Zwei Netzbetreiber melden Datenrekord auf Oktoberfest
    Vodafone und Telekom
    Zwei Netzbetreiber melden Datenrekord auf Oktoberfest

    Die Telekom liegt beim Datenvolumen klar vor Vodafone. Es gab in diesem Jahr besonders viel Roaming durch ausländische Netze.

  3. Dr. Mike Eissele: Es kann immer wieder technologische Revolutionen geben
    Dr. Mike Eissele
    "Es kann immer wieder technologische Revolutionen geben"

    Chefs von Devs Teamviewer-CTO Dr. Mike Eissele gibt einen tiefen Einblick, wie man sich auf eine Arbeitswelt ohne Bildschirme vorbereitet.
    Ein Interview von Daniel Ziegener

Du willst dich mit Golem.de beruflich verändern oder weiterbilden?
Zum Stellenmarkt
Zur Akademie
Zum Coaching
  • Schnäppchen, Rabatte und Top-Angebote
    Die besten Deals des Tages
    Daily Deals • Günstig wie nie: Inno3D RTX 3090 Ti 1.199€, MSI B550 Mainboard 118,10€, LG OLED 48" 799€, Samsung QLED TVs 2022 (u. a. 65" 899€, 55" 657€) • Alternate (Acer Gaming-Monitore) • MindStar (G-Skill DDR4-3600 16GB 88€, Intel Core i5 2.90 Ghz 99€) • 3 Spiele für 49€ [Werbung]
    •  /