KI-Grundlagenmodelle: Millionen-Förderung für drei weitere Pilotprojekte
Die sogenannten Foundation Models sind eine neue Generation von KI-Modellen, die eine breite Wissensbasis haben und deshalb in der Lage sind, eine Reihe von komplexen Problemen zu lösen. Sie sind deutlich leistungsstärker und flexibler als herkömmliche KI-Modelle und bergen somit ein enormes Potenzial für die moderne, datengetriebene Wissenschaft. Sie können mächtige Werkzeuge werden, die eine Vielzahl von Forschungsfragen beantworten.
Helmholtz ist Vorreiter in diesem Gebiet und fördert mit der Foundation Model Initiative (HFMI) bereits vier Pilotprojekte zu den Themen Wetter & Klima, CO2 Kreisläufe, Radiologie und Photovoltaikmaterialien. Darüber hinaus hat die Gemeinschaft eine Synergy Unit eingerichtet, die an übergeordneten Themen forscht und in die notwendige Recheninfrastruktur investiert. Ziel der auf drei Jahre angelegten Initiative ist es, voll funktionsfähige Modelle zu entwickeln. Nun hat ein Gutachterpanel drei weitere Projekte zur Förderung ausgewählt.
AqQua
Das Leben im Wasser spielt eine entscheidende Rolle für das Klima der Erde. Besonders das Plankton bindet große Mengen an Kohlenstoff aus der Atmosphäre. Der Klimawandel verändert die Ökosysteme des Planktons und wirkt sich auf den Kohlenstoffexport und die Nahrungsressourcen im Meer aus. Trotz seiner enormen Bedeutung wissen wir erstaunlich wenig über die Häufigkeit der meisten Planktonarten. Auch bei den Schätzungen des globalen marinen Kohlenstoffexports herrschen große Unsicherheiten. Jeden Tag nehmen Forscher rund um den Globus mit einer Vielzahl von Geräten Millionen von Planktonbildern auf. Die verteilte pelagische Bildgebung ermöglicht eine umfassende Beobachtung des aquatischen Lebens bis hinunter auf den Grund der Tiefsee. AqQua wird Milliarden solcher Bilder kombinieren, um das erste grundlegende pelagische Bildgebungsmodell zu entwickeln, das für die globale Überwachung der Artenvielfalt des Planktons, der Gesundheit des Ökosystems und des Kohlenstoffflusses genutzt werden kann. Auf diese Weise werden wir die Entscheidungsfindung in Zeiten des globalen Wandels unterstützen, insbesondere im Hinblick auf neue Technologien zur Entfernung von Kohlendioxid aus der Atmosphäre.
Beteiligte Zentren: Forschungszentrum Jülich, GEOMAR, HEREON, Max Delbrück Center
PROFOUND
Proteine sind die grundlegenden Moleküle des Lebens. Sie sind Baustoffe und steuern als chemische Werkzeuge die Prozesse im Inneren von Lebewesen. Es ist die Art und Weise, wie sie interagieren und funktionieren, die alle lebenden Systeme so komplex und faszinierend macht. Die Fähigkeit, Proteine zu entwerfen, hat enormes Potenzial, sowohl für die Grundlagenbiologie als auch für vielen angewandten Bereichen und die Medizin. Der Chemie-Nobelpreis ging in diesem Jahr an Forscher, die in diesem Bereich Pionierarbeit geleistet haben. Heute ist es möglich, anhand einer Gen-Sequenz mit Hilfe von KI die dreidimensionale Struktur des Proteins, das die Sequenz codiert, vorherzusagen. PROFOUND wird das Proteindesign revolutionieren, indem es eine große Hürde überwindet, mit der aktuelle KI-Modelle wie AlphaFold konfrontiert sind: Sie sind auf statische Proteinstrukturen beschränkt. In Wirklichkeit sind Proteine wie Nanomaschinen, die ständig ihre Form verändern, um ihre biologische Arbeit zu verrichten. PROFOUND zielt darauf ab, diese Bewegungen zu erfassen. PROFOUND wird groß angelegte Molekulardynamikdaten nutzen, um ein KI-Modell zu erstellen, das diese dynamischen Verhaltensweisen vorhersagen kann. Dieser Ansatz wird es uns ermöglichen, Proteine zu entwickeln, die nicht nur bestimmte Aufgaben erfüllen, sondern sich auch im Laufe der Zeit anpassen. Wir können uns Durchbrüche wie dynamische Enzyme und programmierbare molekulare Maschinen vorstellen, die zu Innovationen bei intelligenten Therapeutika, nachhaltigen Materialien und Biotechnologien der nächsten Generation führen könnten.
Beteiligte Zentren: Forschungszentrum Jülich, Helmholtz Munich, Helmholtz-Zentrum Berlin, Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf
VirtualCell
Seit langem gibt es die Vision, eine digitale Nachbildung einer Zelle - ähnlich eines digitalen Zwillings - zu erstellen. Dies würde nicht nur Einblicke in die Vielzahl komplexer zellulärer Prozesse ermöglichen, sondern auch die Vorhersage von Auswirkungen bei Veränderungen wie Krankheiten oder Medikamenten. Aufbauend auf den jüngsten Fortschritten in der Hochdurchsatz-Genomsequenzierung und -bildgebung in Kombination mit generativer KI will das VirtualCell-Projekt diese ehrgeizige Herausforderung angehen. Das Projekt will ein multimodales Grundlagenmodell entwickeln, das auf umfangreichen Einzelzell-Multiomik- und räumlichen Daten trainiert wird, um eine umfassende Darstellung zellulärer Zustände und Interaktionen zu bieten. Das Modell wird auf eine Reihe neuartiger klinischer Aufgaben angewendet, indem es an Krankheitsproben von biomedizinischen Partnern angepasst wird. Durch die Weiterentwicklung der zellulären Modellierung ist VirtualCell in der Lage, Durchbrüche in der Krankheitspathologie, der Arzneimittelentwicklung und der Patientenstratifizierung zu erzielen und die biomedizinische Forschung und die Ergebnisse im Gesundheitswesen erheblich zu verbessern.
Beteiligte Zentren: Forschungszentrum Jülich, Helmholtz Munich, Max Delbrück Center
Die Helmholtz-Gemeinschaft bringt ideale Voraussetzungen mit, um solche zukunftsweisenden Anwendungen zu entwickeln: eine Fülle an Daten, leistungsstarke Supercomputer, auf denen die Modelle trainiert werden können, und eine tiefgreifende Expertise im Bereich der künstlichen Intelligenz.
Themenseite Künstliche Intelligenz
