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Klug verdrahtet : KI entdeckt verborgenes Wissen

Was in diesen Büchern an unbekannten Kenntnissen steckt, kann vielleicht nur die KI herausfinden. Bild: dpa

Ein selbstlernender Algorithmus wird beim Durchforsten wissenschaftlicher Artikel zum Entdecker. Und das ohne jegliche Vorkenntnisse über das Forschungsgebiet.

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          Angesichts der Flut an täglich einströmenden wissenschaftlichen Publikationen sind viele Forscher kaum noch in der Lage, einigermaßen den Überblick auf ihren Gebieten zu behalten. Wichtige Forschungsergebnisse werden zu spät bemerkt oder ganz übersehen trotz moderner Datenbankrecherchen. Allen Wissenschaftlern, die überfordert sind und zu resignieren drohen, könnte eine auf Textverarbeitung spezialisierte Künstliche Intelligenz zu Hilfe eilen, die Informatikern vom Lawrence Livermore National Laboratory in Berkeley entwickelt haben.

          Manfred Lindinger

          Redakteur im Ressort „Natur und Wissenschaft“.

          Vahe Tshitoyan und seine Kollegen haben einen selbstlernenden Algorithmus entwickelt, der die Texte von Abermillionen von Veröffentlichungen durchforsten kann und darin neue wissenschaftliche Erkenntnisse entdeckt.

          KI erkennt heiße Kandidaten

          Der Algorithmus sucht beim Lesen von Artikeln nach textlichen Zusammenhängen und stellt allein über Assoziationen inhaltliche Verbindungen her. Und dabei – und das ist der Clou – hat die KI keinerlei Vorkenntnis über das jeweilige Forschungsgebiet, schreiben die Forscher um Tshitoyan in der Zeitschrift „Nature“.

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          Zur Feuerprobe fütterten die Forscher „Word2vec“, einen KI-Algorithmus, der normalerweise für Übersetzungen genutzt wird, mit unzähligen Abstracts, die auf dem Gebiet der Materialforschung zwischen 1922 und 2008 erschienen waren. Die Forscher interessierten sich besonders für thermoelektrische Materialien, also Stoffe, die Wärme in elektrischen Strom umwandeln. Das Programm extrahierte bei der Literaturrecherche Fachbegriffe und Konzepte aus der Thermoelektrik und fand Elemente und Verbindungen, die in den Kurzartikeln regelmäßig erwähnt wurden.

          Das System schlug nach dem Lesen tatsächlich einige thermoelektrische Stoffe vor, die bis 2008 noch unbekannt waren. Fünf Verbindungen sind inzwischen als vielversprechende Kandidaten identifiziert worden, darunter Kupfer-Gallium-Tellurid. Diese Verbindung ist erst im Jahre 2012 von Materialforschern beschrieben worden. Der Algorithmus lernte bei seinen Recherchen,   Konzepte wie das Periodensystem, Kristall- und Bandstrukturen und weitere Materialeigenschaften richtig zu interpretieren und in den Kontext einzuordnen.

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