{"id":103240,"date":"2019-11-21T11:00:39","date_gmt":"2019-11-21T11:00:39","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/2019\/11\/wiesmann-12-2019fr\/"},"modified":"2023-08-23T22:55:55","modified_gmt":"2023-08-23T20:55:55","slug":"kuenstliche-intelligenz-mischt-chemie-auf","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/de\/2019\/11\/kuenstliche-intelligenz-mischt-chemie-auf\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz mischt Chemie auf"},"content":{"rendered":"

Wohl kaum eine andere Technologie bewegt die Gem\u00fcter derzeit mehr als die k\u00fcnstliche Intelligenz (KI). Immer noch ist KI Projektionsfl\u00e4che von wahlweise hochgesteckten Erwartungen oder diffusen \u00c4ngsten. Hollywood hat sein \u00dcbriges dazu beigetragen. Die Realit\u00e4t ist wie so oft weniger schlagzeilentr\u00e4chtig, aber nicht minder interessant.
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\nDie KI-Forschung hat seit 2011 einen grossen Aufschwung erlebt. Nach einem langen Winter befinden wir uns jetzt in einem KI-Fr\u00fchling. Bedeutende Fortschritte werden erzielt, und in einigen Bereichen ist der praktische Nutzen bereits messbar. Denn KI als n\u00e4chste Entwicklungsstufe der Digitalisierung liefert uns wichtige Basistechnologien f\u00fcr Anwendungen im Zeitalter von Big Data.
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\nF\u00fcr die Industrie er\u00f6ffnen spezialisierte KI-Anwendungen neue Horizonte. Ein Beispiel ist das Tool RXN for Chemistry<\/a>, das am IBM-Forschungszentrum in R\u00fcschlikon entwickelt wurde.
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\nEs gibt Chemikern die M\u00f6glichkeit, ein Molek\u00fcl mit verschiedenen Reaktanten einzugeben und vorherzusagen, welche chemischen Reaktionen unter welchen Reaktionsbedingungen stattfinden werden. Auch komplexe, vielstufige Synthetisierungsverfahren k\u00f6nnen so \u00absimuliert\u00bb werden. RXN for Chemistry kann Chemikern zum Beispiel bei der Entwicklung und Herstellung von massgeschneiderten Materialien, Baustoffen oder Medikamenten helfen, um s\u00e4mtliche Reaktionen \u00fcber alle Verfahrensschritte hinweg zu erfassen. Das Tool, das im August 2018 eingef\u00fchrt wurde, ist mit inzwischen mehr als 6500 Nutzern und \u00fcber 50\u2019000 erstellten chemischen Reaktionen bereits sehr erfolgreich. <\/p>\n

D\u00fcfte f\u00fcr Millennials<\/strong><\/h2>\n


\nNeben RXN for Chemistry entwickelt IBM Research eine Reihe weiterer KI-Systeme f\u00fcr den Einsatz in Forschung und Entwicklung. So wird KI auch bei der Herstellung von Duftstoffen und Aromen eingesetzt. Die IBM-Forschung arbeitet hier mit dem deutschen Duftstoffhersteller Symrise zusammen. Mithilfe des KI-Systems Philyra<\/a> entwickelten Symrise-Parf\u00fcmeure beispielsweise D\u00fcfte f\u00fcr Millennials im brasilianischen Markt.
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\nBraucht es in Zukunft also keine Parf\u00fcmeure mehr? Doch. Parf\u00fcmeure sind weiterhin gefragt. Mit Tools wie Philyra erhalten sie aber neue Werkzeuge, die ihnen helfen, die st\u00e4ndig an Komplexit\u00e4t zunehmenden Aufgaben zu bew\u00e4ltigen und das vorhandene Fachwissen gezielt zu nutzen. Oder in den Worten des US-Chemikers Derek Lowe: \u00abChemiker sollten sich nicht davor f\u00fcrchten, von Maschinen ersetzt zu werden, sondern von Chemikern, die mit Maschinen kooperieren.\u00bb[1]<\/a>
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\nBeim Einsatz von KI geht es in erster Linie um die Kooperation von Mensch und Maschine. Diese Zusammenarbeit ist kein Nice-to-have, sondern eine Notwendigkeit, wenn wir aus der ungeheuren Menge an Daten im digitalen Universum Sinn machen und die immer komplexer werdenden Herausforderungen unserer global vernetzten Welt meistern wollen. Alle zwei Jahre verdoppelt sich die weltweit gespeicherte Datenmenge. F\u00fcr Menschen ist es unm\u00f6glich, hier den \u00dcberblick zu behalten. In jedem Feld der Wissenschaft erscheinen j\u00e4hrlich Tausende neuer Publikationen. Dazu kommt all das \u00fcber Jahrzehnte intern in einer Organisation gesammelte Wissen. Das ist ein Riesenschatz \u2013 wenn man ihn heben kann.
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\nEin ebenfalls in R\u00fcschlikon entwickeltes KI-System wertet wissenschaftliche Publikationen automatisch aus und verkn\u00fcpft diese mit verwandten Inhalten. So kann das gesamte Wissen eines bestimmten Fachgebietes erfasst werden. Dank dem Tool Cognitive Discovery<\/a> gelangen Forscher und Entwickler schneller zu qualitativ hochwertigeren L\u00f6sungen. Das KI-System kann dabei aufzeigen, zu welchen Fragestellungen noch nicht geforscht worden ist \u2013 wo also noch \u00abGold\u00bb gefunden werden kann. Entsprechend ist das Tool in verschiedenen Pilotprojekten bereits im Einsatz: In der Metallverarbeitungsindustrie werden mit Cognitive Discovery Legierungen f\u00fcr den Flugzeugbau entwickelt, und der italienische Energiekonzern ENI<\/a> nutzt die Technologie, um das Vorkommen von Kohlenwasserstoffen zu erforschen. Er erhofft sich davon, neue \u00d6lquellen erschliessen zu k\u00f6nnen. <\/p>\n

Streitgespr\u00e4ch mit Computer<\/strong><\/h2>\n


\nKI-Systeme k\u00f6nnen uns auch unterst\u00fctzen, wenn es auf eine Frage keine eindeutige Antwort, sondern nur Pro- und Kontra-Argumente gibt. Etwa bei der Frage, ob man mit \u00f6ffentlichen Geldern die Weltraumfahrt unterst\u00fctzen sollte. Hier bietet das im israelischen Haifa entwickelte IBM-System Debater<\/a> wertvolle Einsichten. In k\u00fcrzester Zeit vermag es aus Millionen von Medienartikeln Pro- und Kontra-Argumente zu identifizieren und verfasst zu jedem Standpunkt eine kurze Rede. In einer Debatte kann es zudem auf die Argumente der gegnerischen Partei antworten.
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\nAls n\u00fctzlich k\u00f6nnte sich Debater etwa bei Meinungsbildungsprozessen im \u00f6ffentlichen Leben erweisen. Debater ist ein sogenanntes Grand-Challenge-Forschungsprojekt. Sprich: Mit dem KI-System wird Neuland betreten. Es verschiebt die Grenzen von KI bei Spracherkennung, Textanalyse, Textverst\u00e4ndnis, Argumentationsaufbau und Sprachausgabe. Die technologische Machbarkeit wurde im Fr\u00fchjahr 2019 an der IBM-Think-Konferenz in San Francisco eindr\u00fccklich unter Beweis gestellt, als sich das KI-System ein Rededuell mit einem Debattier-Weltmeister lieferte. Nach der Debatte befand das Publikum, der Computer habe die sachlicheren Argumente geliefert, der Profi-Debattierer habe aber rhetorisch mehr \u00fcberzeugt. Eine Einsch\u00e4tzung, die die komplement\u00e4ren St\u00e4rken von Mensch und Maschine einmal mehr unterstreicht. <\/p>\n

Umfrage in Lugano<\/strong><\/h2>\n


\nIm Rahmen des \u00abLiving Lab Project\u00bb der Stadt Lugano kam der Debater dieses Jahr erstmals auch in der Schweiz zum Einsatz. In einer Onlinebefragung konnten die B\u00fcrger von Lugano diesen August ihre Meinung dar\u00fcber abgeben, ob die Entwicklung und Einf\u00fchrung autonomer Fahrzeuge weiter vorangetrieben werden sollte. Insgesamt gingen 2400 Freitext-Beitr\u00e4ge ein, aus welchen Debater die Pro- und Kontra-Argumente identifizierte und zusammenfasste. Laut Debater \u00e4usserten sich 68 Prozent der B\u00fcrger positiv zu autonomen Fahrzeugen, und 32 Prozent waren dagegen.
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\nAufseiten der Bef\u00fcrworter wurden vor allem die Reduktion von Unf\u00e4llen, die Hilfe f\u00fcr \u00e4ltere Menschen sowie der Umweltschutz als Argumente genannt. Die Gegner argumentierten, die Technologie sei unreif. Sie f\u00fchre zu einem Verlust von Fahrkompetenz, Arbeitspl\u00e4tze fielen weg, und die Mittel f\u00fcr die Entwicklung autonomer Fahrzeuge solle man lieber in die Verbesserung des \u00f6ffentlichen Verkehrs stecken.
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\nAm Ende liegt es nat\u00fcrlich an den gew\u00e4hlten Politikern, eine Entscheidung zu treffen. Dennoch zeigt das Experiment: Das KI-System vermag die Meinungsvielfalt der Gesellschaft in einer neuen Qualit\u00e4t abzubilden. Im demokratischen Prozess kann dies hilfreich sein, um zu einer evidenzbasierten Meinung zu gelangen. <\/p>\n

Daten geh\u00f6ren den Kunden<\/strong><\/h2>\n


\nWie die Bespiele zeigen, ist das Innovationspotenzial von KI f\u00fcr den Werk- und Forschungsplatz Schweiz gross. Entscheidend ist ein verantwortungsbewusster Einsatz mit klaren Regeln und Normen. Deshalb m\u00fcssen wir jetzt politisch die richtigen Rahmenbedingungen setzen. Auf der Technologieseite gilt es, vertrauensw\u00fcrdige Systeme im Rahmen ethischer Richtlinien mit gr\u00f6sstm\u00f6glicher Transparenz zu entwickeln. Die IBM-Forschung ist hierbei Vorreiterin und entwickelt essenzielle Grundlagen.
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\nIBM hat klare Vertrauens- und Transparenzprinzipien<\/a> kommuniziert, denen das Unternehmen bei der Weiterentwicklung von KI folgt. So machen wir beispielsweise transparent, wie die KI-Systeme trainiert werden, welche Daten f\u00fcr KI-Trainings verwendet werden und was in die Empfehlungen des Algorithmus einfliesst. Zum Thema Ethik geh\u00f6rt nat\u00fcrlich auch der Umgang mit Kundendaten. F\u00fcr IBM ist es selbstverst\u00e4ndlich, dass die Daten dem Kunden geh\u00f6ren und nicht weiterverwendet werden.
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\nUnsere Arbeit rund um diese Grunds\u00e4tze floss bereits in Verordnungen ein, wie zum Beispiel die wegweisende Datenschutz-Grundverordnung der EU. Wenn wir diesen Weg fortsetzen und verantwortungsvoll handeln, kann KI einen grossen gesellschaftlichen und volkswirtschaftlichen Nutzen bringen.<\/p>\n

  1. Making New Drugs with a Dose of Artificial Intelligence<\/a>, \u00abNew York Times\u00bb, 2. Mai 2019. [<\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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F\u00fcr die Industrie er\u00f6ffnen KI-basierte Tools neue M\u00f6glichkeiten, das weltweite Fachwissen und intern angesammeltes Know-how zu nutzen und miteinander zu verkn\u00fcpfen. In Pilotprojekten k\u00f6nnen Unternehmen das Potenzial solcher Tools f\u00fcr sich erschliessen und die eigene Forschungs- und Entwicklungsarbeit f\u00fcr die Zukunft r\u00fcsten. Aber auch in anderen Bereichen kann uns KI bei wichtigen Entscheidungen unterst\u00fctzen. KI-Neuland wird etwa mit dem Debater betreten, der in demokratischen Meinungsbildungsprozessen relevante Pro- und Kontra-Argumente aus der Flut von Informationen identifizieren und uns zu einer evidenzbasierten Entscheidungsgrundlage verhelfen kann. Transparenz und Vertrauenskriterien sind dabei entscheidend. 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