Millioneninvestition in die Entwicklung von KI-Grundlagenmodellen

Foundation Models sind KI-Anwendungen, die auf der Grundlage einer sehr breiten Wissensbasis in der Lage sind, eine Reihe von komplexen Problemen zu lösen. Sie sind damit deutlich leistungsstärker und flexibler als herkömmliche KI-Modelle und eignen sich somit auch für die Wissenschaft. Durch gezieltes Training mit umfangreichen Datenmengen und die Nutzung von generativer KI sind sie in der Lage, komplexe Zusammenhänge auf der Grundlage erlernter Muster zu verstehen, neue Zusammenhänge zu generieren sowie Prognosen zu erstellen. Dadurch lassen sich zum Beispiel weltweite Klimadaten stärker vernetzen oder medizinische Diagnosen fundamental verbessern.

„Wir gehen davon aus, dass die KI in der Medizin der Zukunft eine enorme Rolle spielen wird. Insbesondere in der medizinischen Bildgebung wird die Unterstützung durch Algorithmen und Deep Learning heute schon in allen Fachgebieten vorangetrieben. Deshalb haben wir im DKFZ systematisch Expertise in dieser wichtigen Zukunftstechnologie aufgebaut", sagt Michael Baumann, Vorstandsvorsitzender des DKFZ.

„Wir sind davon überzeugt, dass wir mit Foundation Models die Grenzen der Wissenschaft verschieben können. Helmholtz bringt dafür nicht nur herausragende Talente und umfassende Datensätze aus verschiedenen Forschungsbereichen, sondern auch eine einzigartige Computer-Infrastruktur zusammen," sagt Otmar Wiestler, der Präsident der Helmholtz-Gemeinschaft.

Ziel der auf drei Jahre angelegten Helmholtz Foundation Model Initiative (HFMI) ist es, voll funktionsfähige Modelle zu entwickeln. Dafür wurden vier Pilotprojekte ausgewählt, an denen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus zwölf Helmholtz-Zentren arbeiten. Über einen Zeitraum von drei Jahren erhalten die Projekte eine Förderung in Höhe von 11 Millionen Euro. Weitere 12 Millionen werden in den Ausbau von nötiger Infrastruktur investiert.

Eine Synergy Unit forscht zudem an disziplinübergreifenden Fragestellungen, fördert den Wissensaustausch zwischen den einzelnen Projekten und übernimmt übergreifende Aktivitäten. Die geförderten Projekte sollen nicht nur einen klaren Mehrwert für die Wissenschaft bieten, sondern die finalen Ergebnisse auch als Open Source der Gesellschaft zur Verfügung stellen – vom Code über die Trainingsdaten bis hin zu den trainierten Modellen.

„The Human Radiome Project": 3D-Radiologiedaten zum fundamental besseren Verständnis von Anatomie und Pathologie
Leitung: Paul Jäger, Klaus Maier-Hein, Fabian Isensee, DKFZ

Je genauer Tumore lokalisiert und markiert werden können, desto erfolgreicher fällt eine Strahlentherapie aus. Allerdings stieß die Medizin genau in diesem Punkt bisher an ihre Grenzen, weil es bislang sehr aufwendig war, Ergebnisse verschiedener Bildgebungsverfahren ins Verhältnis zueinander zu setzen und im dreidimensionalen Format auszuspielen. Die genaue Lokalisierung und Markierung von Tumoren ist eins von vielen Verfahren, die das „Human Radiome Project" im Bereich der medizinischen Bildgebung verbessern können wird. Es vereint die weltweit umfangreichste und vielfältigste Sammlung von 3D-radiologischen Bildern, wie MRT- und CT-Scans, in einem Foundation Model. Dadurch erhalten Forschende tiefe Einblicke in die menschliche Anatomie und Pathologie sowie eine Übersicht über das gesamte Spektrum an radiologischen Informationen. Das „Human Radiome Project" verbessert nicht nur die personalisierte Medizin, sondern auch die Effizienz der Diagnostik, indem es die Notwendigkeit manueller Beschriftungen von komplexen medizinischen Bildern verringert.

Beteiligte Helmholtz-Zentren: Deutsches Krebsforschungszentrum, Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen und Max Delbrück Center.

Synergy Unit: Foundation Models entwickeln, bereitstellen und vernetzen
Leitung: Paul Jäger, DKFZ, Dagmar Kainmüller MDC

Während sich die einzelnen Projekte auf ihre jeweils spezifischen Problemstellungen konzentrieren, fokussiert sich eine Synergy Unit auf übergeordnete Fragestellungen, die für alle teilnehmenden Projekte von Relevanz sind. Beispielsweise beschäftigt sie sich mit Fragen, die die Skalierbarkeit der Modelle oder das Training mit den Datensätzen betreffen. Dabei geht es jedoch nicht einfach nur um den Austausch von Lösungsansätzen, sondern ganz zentral um die Frage, wie die Forschung zu Foundation Models über Disziplingrenzen hinweg möglichst schnell vorangetrieben werden kann. Somit sichert die Synergy Unit eine langfristige Wirkung der Helmholtz Foundation Model Initiative zum Wohle der Allgemeinheit.

Beteiligte Forschungszentren: Deutsches Krebsforschungszentrum, Helmholtz Munich, Forschungszentrum Jülich und Max Delbrück Center.