05.03.2019

JKU startet AI-Studiengang mit Sepp Hochreiter

Österreichs Wirtschaft soll durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz weiter wachsen. Die dafür benötigten Experten sollen von einem AI-Studium der JKU in Linz kommen.
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AI JKU Linz
KI-Pionier Sepp Hochreiter war an der Planung des AI-Studiums beteiligt. (c) Haris Dervisevic

Die Johannes Kepler Universität in Linz bietet als eine der ersten Universitäten ein Artificial Intelligence (AI) Studium an, in dem die AI-Kernkompetenz Machine Learning und insbesondere der Bereich Deep Learning vermittelt werden. Das Bachelorstudium Artificial Intelligence dauert sechs Semester, das Masterstudium dauert vier Semester. Das Studium ist englischsprachig und international ausgerichtet.

+++Neue Arbeitswelten durch KI: Wie sich Arbeit in den nächsten Jahren verändert+++

Außerdem ist das Studium interdisziplinär gestaltet, wie Rektor Meinhard Lukas erläutert, im Zentrum der Technologieforschung steht das Linz Institut of Technology (LIT) der JKU. Es vereint eine Grundausbildung in Mathematik und Informatik mit einer Fachausbildung in Kernthemen der KI, wie zum Beispiel maschinellem Lernen, Datenwissenschaft, Reasoning und Knowledge Representation, Natural Language Processing (Text und Sprache), sowie Bildverarbeitung. die Studierenden sollen dazu befähigt werden, komplexe Aufgaben strukturiert und methodisch anzugehen, um nützliche Lösungen zu entwickeln.

Der AI-Pionier Sepp Hochreiter, Leiter des LIT AI Lab, war führend bei der Planung des Studiengangs beteiligt und wird auch im Studium selbst eine wichtige Rolle spielen. Das LIT AI Lab wird vom Land Oberösterreich jährlich mit einer Million Euro gefördert. Ab Juni ist das LIT AI Lab im LIT Open Innovation Center angesiedelt, das derzeit am JKU-Campus errichtet wird. Hier wird gemeinsam mit Experten aus Industrie und Wirtschaft über Fächergrenzen hinweg an der technologischen Zukunft geforscht, heißt es in einer Presseaussendung.

Große Bedeutung für die Wirtschaft

Künstliche Intelligenz wird für die heimische Wirtschaft eine wichtige Rolle spielen, wie Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck auf einer Pressekonferenz erläutert: “Durch AI werden wir Beschäftigung generieren, nicht zerstören.” Die Wirtschaftsleistung werde durch den Einsatz von AI um 1,2 Prozent steigen, somit entstehen laut Schramböck auch neue Arbeitsplätze. Außerdem werde AI bei der Individualisierung von Dienstleistungen helfen, wovon neben Industriebetrieben auch die heimischen KMU profitieren sollen.

Die Bundesregierung arbeitet an einer Bundesstrategie für Künstliche Intelligenz, der Artificial Intelligence Mission 2030. Zur Realisierung der Strategie und zur Stärkung der heimischen Wirtschaft mit KI-Technologien braucht es allerdings Grundlagenforschung und gut ausgebildete Experten – und gerade hier erfüllt das neue Studium eine entscheidende Funktion.

Jüngste Erfolge im Machine Learning

Selbstfahrende Autos als plakatives Beispiel für Künstliche Intelligenz sind dabei nur die Spitze des Eisgbergs. “Der jüngste Erfolg von Künstlicher Intelligenz ist hauptsächlich auf Fortschritte des maschinellen Lernens zurückzuführen, insbesondere Deep Learning”, sagt Hochreiter. Dabei lernen Algorithmen aus Beispielen und Erfahrungen, anstatt mit vordefinierten Regeln zu arbeiten.

Eine neue Methode der JKU ermöglicht es zum Beispiel, aufwendige Laborexperimente in der Mediekamentenentwicklung durch Computeranalysen zu ersetzen: Wofür früher monatelange Entwicklungszeiten und Millionenbeträge nötig waren, das ist heute in weniger Minuten und zu einem Bruchteil der Kosten möglich.

In einem anderen Experiment ließ die JKU eine Künstliche Intelligenz gegen menschliche Experten antreten, es sollten jeweils die Proteine in einer Zelle erkannt werden: Die Experten der MedUni Wien und des Kepler Universitätsklinikums brauchten dafür fünf Stunden, die KI schaffte es in 26 Sekunden. Der beste menschliche Experte ordnete 72 Prozent der Proteine richtig zu, die KI 91 Prozent.

Eine Frage der Ethik

Doch auch die ethische Perspektive sollte nicht ignoriert werden, wenn es um die Zukunft der AI und die Mensch-Maschine-Schnittstelle geht. “Viele Menschen sind gegenüber Robotern und Künstlicher Intelligenz noch immer skeptisch”, sagt Martina Mara, Leiterin des LIT Robopsychology Lab. Sie möchte aufzeigen, dass die Interaktion zwischen Mensch und Maschine tatsächlich funktioniert: “Dass man als Mensch in seiner Gesamtheit ersetzt wird, wird nicht der Fall sein. Auch wenn das durch die öffentliche Darstellung oft suggeriert wird.” Den Studenten wird daher nicht nur das technische Know-How vermittelt – sondern auch das entsprechende ethische und psychologische Rüstzeug.


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Michael Krebs, CEO von HeartBeat.bio. | Foto: HeartBeat.bio.

2023 holte sich das Wiener BioTech HeartBeat.bio, das 2021 gegründet wurde und im Vienna Biocenter ansässig ist, ein 4,5-Millionen-Euro-Investment im Rahmen einer Pre-Series-A-Runde – brutkasten berichtete.

Im Vorjahr folgte eine Forschungskooperation mit dem Pharmaunternehmen Boehringer Ingelheim, mit dem Ziel gentherapeutische Behandlungen für genetisch bedingte Kardiomyopathien zu entwickeln. Nun kooperiert man mit dem schwedischen Genomikunternehmen CubaseBio, das 3D-Spatial-Transkriptomik-Technologien entwickelt, um einen Hochdurchsatz-3D-Spatial-Profiling-Ansatz für myokardiale Fibrose zu entwickeln und um die Wirkstoffforschung bei Herzinsuffizienz zu steigern.

HeartBeat.bio erhält von der FFG nationale Förderung

Die Partner erhalten dafür rund eine Million Euro an Förderung im Rahmen des Calls 10 des Eurostars-Programms für ihr gemeinsames Projekt „Fibrosis Analysis in Cardioids via Transcriptomic Spatial-mapping in 3D“ (FACTS-3D).

Die nationale Förderung erfolgt durch Vinnova (Schwedens Innovationsagentur) und die österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG), mit Ko-Finanzierung durch die Europäische Union im Rahmen von Horizon Europe.

Das Projekt verbindet die firmeneigene Cardioid-Technologie von HeartBeat.bio mit der 3D-Spatial-Transkriptomik-Plattform von CubaseBio, um einen skalierbaren Ansatz zur Analyse der molekularen und zellulären Mechanismen hinter myokardialer Fibrose zu entwickeln.

64 Millionen Menschen von Herzinsuffizienz betroffen

Trotz bedeutender Fortschritte in der kardiovaskulären Forschung bleibt die Entwicklung neuer Therapien gegen Herzinsuffizienz eine Herausforderung. Weltweit sind mehr als 64 Millionen Menschen von Herzinsuffizienz betroffen, was eine große und wachsende globale Gesundheitsbelastung darstelle, heißt es per Aussendung. Herkömmliche präklinische Werkzeuge wie Tiermodelle und 2D-Zellkulturen könnten die Komplexität der menschlichen Biologie, zellulärer Interaktionen und der räumlichen Organisation zugrundeliegender Herzerkrankungen häufig nicht vollständig abbilden.

FACTS-3D soll genau hier ansetzen: Das Projekt verbindet menschliche Herzorganoide, die die Biologie des Herzens realitätsnah abbilden, mit einer 3D-Spatial-Transkriptomik-Methode, die viele Proben gleichzeitig auswerten kann. Zur Erklärung: Bisherige Verfahren zur räumlichen Genanalyse funktionieren nur bei dünnen, flach geschnittenen Gewebeproben. Für die Untersuchung von Organoiden, die dreidimensionale Struktur besitzen, sind sie deshalb kaum brauchbar, und schon gar nicht, wenn viele Proben zügig analysiert werden sollen. Die 3D-Technologie von CubaseBio umgeht dieses Problem: Sie lässt sich direkt in gängigen Labor-Plattenformaten mit 96 oder 384 Vertiefungen einsetzen. Dadurch kann das Projekt die Herzorganoide von HeartBeat.bio erstmals in ihrer vollständigen, dreidimensionalen Struktur untersuchen, statt sie in dünne Scheiben zerlegen zu müssen.

Dieser Ansatz sei besonders wichtig für die Erforschung von Herzmuskel-Vernarbung (Fibrose), einem Prozess, der zum krankhaften Umbau des Herzens beiträgt und bei vielen Formen von Herzinsuffizienz eine Rolle spielt. Indem die Partner sichtbar machen, welche Gene in welchen Zellen des intakten 3D-Herzgewebes aktiv sind, wollen sie herausfinden, wie die Erkrankung entsteht, wie das Gewebe auf Behandlungen reagiert und wo neue Ansatzpunkte für Medikamente liegen könnten.

Neue Mechanismen

„Das FACTS-3D-Projekt bringt zwei hochgradig komplementäre Technologien zusammen, um eine der zentralen Herausforderungen der kardiovaskulären Wirkstoffforschung anzugehen: das Verständnis der Krankheitsbiologie in einem physiologisch relevanten menschlichen Kontext bei gleichzeitigem Erhalt der räumlichen Informationen, die für komplexe kardiale Phänotypen essenziell sind. Für HeartBeat.bio stellt diese Kooperation einen wichtigen Schritt dar, Cardioide nicht nur für die phänotypische Wirkstoffforschung zu nutzen, sondern auch um neue Mechanismen und Zielstrukturen für Herzinsuffizienz zu entdecken und zu validieren, insbesondere bei myokardialer Fibrose und kardialem Remodeling“, sagt Michael Krebs, CEO von HeartBeat.bio.

Und Malte Kühnemund, CEO von CubaseBio, ergänzt: „Die Herzbiologie ist ein perfektes Beispiel dafür, warum der 3D-Spatial-Kontext so wichtig ist. Die Art, wie sich Zellen dreidimensional organisieren, ist zentral dafür, wie eine Herzkammer aufgebaut ist, was bei Fibrose geschieht und wie sich das Herz umbaut. Unsere Technologie wurde genau dafür entwickelt, diese Art von Komplexität vollständig in drei Dimensionen zu erfassen. Das lässt sich nicht durch Schnittverfahren erfassen, und 3D-Bildgebungshardware verfügt nicht über den nötigen Durchsatz. Das macht unsere 3D-Spatial-Transkriptomik-Technologie zu einer naheliegenden Wahl für das Hochdurchsatz-Screening von Herzmedikamenten. HeartBeat.bio ist der ideale Partner, um unsere 3D-Spatial-Technologie in umsetzbare Erkenntnisse für komplexe kardiovaskuläre Erkrankungen zu übersetzen.“

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