Comment l’Europe devrait rattraper son retard

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.

Néanmoins, les institutions se considèrent comme un lien. L’objectif de Faßmann est le suivant : « Transférer les bonnes idées de la recherche universitaire vers la recherche industrielle, de manière à ce que toute la chaîne de l’innovation soit fermée. L’énorme avance des États-Unis pourrait alors peut-être être rattrapée. »

Cependant, on ne sait pas encore quels projets cela se déroulera spécifiquement à Dresde et à Vienne. A Dresde, le futur directeur de recherche le déterminera, mais il n’a pas encore été déterminé.

Michael Bronstein reprendra la direction de l’institut de Vienne. L’informaticien israélien est professeur à l’Université d’Oxford. «Il voit une grande lacune dans la recherche sur la fonctionnalité des molécules et des protéines», décrit ainsi l’orientation générale de Faßmann. Ces dernières années, l’IA a contribué de manière décisive à ce que nous puissions désormais déchiffrer dans une large mesure la structure tridimensionnelle des protéines. “Mais toutes les structures ne permettent pas de tirer des conclusions sur leur fonction”, explique Faßmann. Vous ne savez donc pas nécessairement ce que font exactement les différentes protéines du corps ni comment elles réagissent aux principes actifs. Bronstein souhaite étudier cette fonctionnalité des protéines dans le nouvel institut.

Selon Patrick Cramer, l’IA peut combler un fossé entre l’imagerie et l’analyse des protéines et de leur fonction. A titre d’exemple, il cite les travaux du physicien de Max Planck, Matthias Mann, et dont l’approche « Deep Visual Proteomics ». Un échantillon de peau est examiné au microscope et, en même temps, la signature des nombreuses protéines présentes dans cet échantillon est examinée. « Avec l’IA, vous pouvez ensuite analyser toutes les données », explique le président de MPG.

Cette combinaison de différentes sources de données rendue possible par l’IA aide déjà les patients. Cramer cite la nécrolyse épidermique comme exemple. Dans cette réaction allergique rare aux médicaments, des couches de peau se détachent chez les patients ; près d’un cas sur trois est mortel. “Grâce à la protéomique visuelle approfondie, nous avons pu déterminer quelle activité protéique était perturbée”, explique Cramer. Avec cette connaissance Un traitement ciblé a été prescrit et des vies ont été sauvées.

Ce n’est pas le seul exemple du genre, dit Cramer. “À l’Institut Max Planck de psychiatrie, il existe désormais des méthodes basées sur l’IA pour prédire beaucoup mieux si les patients développeront des psychoses.” L’Institut Max Planck de sciences cognitives et de neurosciences de Leipzig, à son tour, détermine l’âge biologique du cerveau à partir d’images IRM. . Ceci peut être comparé à l’âge réel du patient pour voir s’il présente une probabilité plus élevée de développer une démence.

C’est ce type de recherche sur l’IA qui rend l’Allemagne compétitive au niveau international. La revue « Nature » publie un index qui évalue les institutions et les États en fonction de leur production scientifique. Si vous regardez les institutions qui ont fait de grands progrès dans la recherche sur l’IA ces dernières années, vous trouverez la Société Max Planck à la septième place derrière l’Université Harvard, le Massachusetts Institute of Technology et quatre institutions chinoises, suivies par l’Association Helmholtz. Rien sur quoi se reposer. “Il faut le savoir : si nous n’agissons pas immédiatement, nous sortirons de ce groupe de tête, car les autres se développent et grandissent rapidement”, explique Cramer.

Les installations de Vienne et de Dresde sont financées par la Fondation à but non lucratif Boehringer Ingelheim de Mayence, de laquelle « BioAI Dresden » recevra 20 millions d’euros au cours des dix prochaines années. La Société Max Planck, la TU Dresden et le Land de Saxe contribuent à hauteur du même montant. Les acteurs concernés en ont décidé mercredi. L’institut de Vienne sera soutenu par la fondation à hauteur de 150 millions d’euros sur douze ans.

En ce qui concerne la division du travail entre Dresde et Vienne, Cramer souligne la position de pointe de Vienne dans le domaine de la recherche biomédicale fondamentale. Dresde se concentre sur la biophysique. “Cela signifie que Dresde est très forte dans le développement de méthodes de laboratoire et informatiques générant de nouveaux types de données, qui peuvent ensuite être évaluées avec l’IA”, explique Cramer.

Les deux hommes ne voient pas la réglementation en Europe comme un obstacle. En ce qui concerne la protection des données, Heinz Faßmann déclare : « Si nous travaillons avec des données médicales individualisées, elles restent dans le réseau des universités et de l’Académie des sciences. Les données ne seront ni commercialisées, ni vendues, ni transmises à des tiers. » fêtes. Concernant l’« AI Act » européen, qui fixe des règles strictes pour les grands modèles d’IA, Patrick Cramer pointe des exceptions pour la recherche. “C’est très bien qu’il n’y ait pas de réglementation excessive”, dit-il.

Il a une vision de l’avenir de la médecine. Il est clair que les diagnostics deviennent plus précis et que le développement d’options thérapeutiques s’accélère. «Mais la prévention va également s’améliorer considérablement», dit-il. Les données collectées via la télémédecine, par exemple sur les produits métaboliques présents dans le sang des patients, pourraient être évaluées en continu par une IA centrale. Cela bénéficierait dans un premier temps aux patients à haut risque qui ont une prédisposition génétique à certaines maladies. «Grâce à ces méthodes, le développement de maladies telles que certains types de cancer pourrait être détecté tôt et contrecarré en conséquence», explique Cramer. Les recherches menées à Dresde et à Vienne pourraient être révolutionnaires ici – et montrer à l’Europe qu’elle peut non seulement rattraper son retard dans la recherche sur l’IA, mais aussi établir de nouvelles normes.