REUTLINGEN. Wenn Raketen explodieren oder Satelliten ihr Ziel verfehlen, liegt das Problem oft in der Software. So zum Beispiel beim japanischen Hitomi Space Telescope, als die Lagekontrolle versagte und das Teleskop sich selbst in eine immer schnellere Rotation versetzte, die es schließlich wortwörtlich zerriss.
Solche Probleme möchte Marco Kuhrmann, Professor für Agile Software-Entwicklung am Herman Hollerith Zentrum (HHZ) der Hochschule Reutlingen, in Zukunft vermeiden. Gemeinsam mit seinem Kollegen Jürgen Münch, Professor für Software-Engineering, entwickelt er im Projekt ANUKI neue Konzepte und Werkzeuge, um mit Hilfe von KI Auffälligkeiten in der Software-Entwicklung frühzeitig zu erkennen und sichtbar zu machen.
»Mit Hilfe der KI lassen sich wichtige Entscheidungs- findungsprozesse verbessern«
Der Prozess beginnt bereits bei den Anforderungen. Die sind meist in Dokumenten auf tausenden Seiten festgehalten, die Fehler enthalten können oder nicht eindeutig sind. In ANUKI setzen die HHZ-Wissenschaftler KI-Algorithmen auf diese Texte an, um mögliche Probleme frühzeitig zu identifizieren. Auf diese Weise sollen Fehler abgefangen werden, bevor sie sich zu ernsthaften Risiken entwickeln und die Mission gefährden. »Raumfahrtprojekte sind komplex. Mit Hilfe der KI lassen sich jedoch wichtige Entscheidungsfindungsprozesse verbessern«, erklärt Kuhrmann.
Das Verbundprojekt ANUKI wird von der Gruppe Digitalisierung, Software und Künstliche Intelligenz (DiSoKI) der Deutschen Raumfahrtagentur im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz mit fast 1,3 Millionen Euro gefördert. Neben dem HHZ sind die Universität Passau sowie drei Industriepartner beteiligt. Verbundprojekte wie diese sollen die Raumfahrt in Zukunft sicherer und effizienter machen.
Auch im Gesundheitswesen, wie zum Beispiel in der Hörforschung, spielt KI eine entscheidende Rolle. Hörtest sind häufig subjektiv, das heißt von der aktiven Teilnahme der Patienten abhängig. Ärztinnen und Ärzte können sich jedoch nicht allein auf subjektive Eindrücke verlassen, zumal das Hörvermögen heutzutage auch objektiv messbar ist – etwa durch die Breitbandimpedanzmessung. Dabei werden Schallwellen ins Ohr gesendet und der reflektierte Schall gemessen. Das Problem: Die Messdaten sind schwer zu interpretieren, da sich unterschiedliche Krankheiten oft nur minimal in den Daten unterscheiden.
Hier setzt die Forschung von Michael Lauxmann und Barbara Priwitzer an. Lauxmann, Professor für Numerische Mechanik und Priwitzer, Professorin für Mathematik, entwickeln eine KI-basierte Lösung, die künftig dabei helfen soll, Diagnosen direkt und genauer aus den Messdaten abzuleiten. Bisher fehlen dafür häufig ausreichend Trainingsdaten, da seltene Krankheiten meist nur bei wenigen Patientinnen und Patienten auftreten.
Um dieses Problem zu lösen, erzeugen Priwitzer und Lauxmann die benötigten Trainingsdaten mithilfe eines mathematischen Modells des Ohrs, das pathologische Zustände simuliert. Diese Daten werden anschließend mit realen Messdaten abgeglichen. Verschiedene Projekte laufen derzeit dazu, unter anderem das Projekt »Smart-Ear-Screening«, das vom Land Baden-Württemberg und der EU gefördert wird. Ziel ist es, durch Simulationen und KI die Verlässlichkeit und Genauigkeit von Diagnosen zu verbessern. Klinische Tests finden aktuell statt.
So unterschiedlich die beiden Anwendungsgebiete auch sind, eines zeigen sie eindrücklich: Künstliche Intelligenz ermöglicht große Fortschritte in unterschiedlichsten Bereichen. Kein Wunder also, dass Forscherinnen und Forscher aller Fakultäten der Hochschule Reutlingen sich intensiv damit beschäftigen.