Alleskönner KI? - Forschungszentrum Jülich
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3-19
DAS MAG A ZIN AUS DEM FORSCHUNGSZENTRUM JÜLICH
Alleskönner KI?
Künstliche Intelligenz ist vielseitig, muss aber noch viel lernen
EINDEUTIG MACHBAR EINFACH ANDERS ECHT ERFOLGREICH
Kosten für das Erreichen der Nicht jeder Autist Martin Winter setzt auf
Klimaziele berechnet fühlt sich krank Lithium-Ionen-Batterien
2 SO GESEHEN
Unter Kontrolle
Alle starren gebannt auf „Igor“. Gleich wird der weiße Kasten einsatzbereit sein.
Seine Messung der Neutronenstrahlung soll verraten: Wurde hier radioaktives Material
beiseitegeschafft? Internationale Experten haben den tragbaren Detektor bei der Übung „Nuclear
Disarmament Verification“ (NuDiVe) im Jülicher Institut für Energie- und Klimaforschung (IEK-6)
eingesetzt, bei der sie neue Verfahren zur Überwachung der nuklearen Abrüstung erprobten.
Die Verfahren könnten künftig aufklären, ob ein Nuklearsprengkopf ordnungsgemäß vernichtet wurde.
Bisher ist dieser Nachweis kaum möglich, denn Kontrolleure dürfen Waffensysteme nicht
direkt untersuchen. Das soll das militärische Know-how eines Staates schützen.
THEMEN 3
NACHRICHTEN
Freier Zugriff
5 auf Wissen
Das Lesen wissenschaftlicher
Zeitschriften soll künftig nichts
mehr kosten.
T I T E LT H E M A
Lernende
Maschinen
Turbotest für
Trinkwasser
Bei Epidemien und nach
Katastrophen ist sauberes Wasser
wichtig. Ein neues Gerät soll
Tests verkürzen.
18
Einfach nur
anders
Künstliche Intelligenz weckt hohe
29
Erwartungen – und bietet viele
Chancen. Sie ist aber noch weit von
echter Intelligenz entfernt.
RUBRIKEN
8
Aus der Redaktion
4
FORSCHUNG
Impressum
4
Energiegeladen Menschen mit Autismus:
Wenn Umarmungen Angst einjagen. Woran forschen
Hält sich an Fakten und folgt seinem Sie gerade?
Bauchgefühl – Batterieforscher 20 19
Martin Winter im Porträt.
Besserwissen
28
Klimaneutralität
klar kalkuliert Gefällt uns
31
Wie die Umstellung des Energie
systems bis 2050 mit möglichst Forschung in einem
geringen Kosten gelingt. Tweet
32
24
16
4 AUS DER REDAK TION
Musterstücke
Kennen Sie das? Da haben Sie neulich diesen Song gehört, den Sie
Noch
auf Anhieb mochten. Doch weder Titel noch Name des Interpreten
mehr drin!
Jetzt das blieben hängen. Ärgerlich. Aber dann, Wochen später, erklingt genau
Online-Magazin
lesen dieses Lied bei der Musikapp auf dem eigenen Smartphone. Ein Zufall?
Vielleicht, vielleicht auch nicht. Denn eventuell hat Künstliche Intel-
ligenz (KI) das Geheimnis Ihres Musikgeschmacks enträtselt. KI wird
nämlich auch genutzt, um auszuwerten, welche Musik man hört, und
daraufhin dem Muster entsprechend neue Songs vorzuschlagen. Dieser
Vorschlag war dann jedenfalls mustergültig. Warten Sie mal ab, was
die KI das nächste Mal vorschlägt. In der Zwischenzeit können Sie in
unserer Titelgeschichte nachlesen, welche Muster die KI für die Wissen-
schaft suchen soll: etwa in Wetterdaten, um vor lokalen Wetterextre-
men zu warnen, oder in Bildern von Gehirnscans, um den langfristigen
Verlauf einer Krankheit zu prognostizieren.
Jülicher Forscher arbeiten auch in anderen Bereichen an Lösungen
Die effzett können Sie auf allen
Endgeräten lesen – vom Smartphone für unsere Zukunft: Zum Beispiel berechnen sie, wie Deutschland den
bis zum PC. Einfach online aufrufen: CO2-Ausstoß bis 2050 kostengünstig um 95 Prozent senken kann, und
effzett.fz-juelich.de
sie entwickeln unterschiedliche Batteriesysteme. Lesen Sie außerdem,
warum für Menschen mit Autismus eine Umarmung so schwer ist wie
für andere eine komplizierte Grammatik. Wir hoffen, dass das eine oder
andere Musterstück für Sie dabei ist. Viel Vergnügen wünscht …
Ihre effzett-Redaktion
Impressum
effzett Magazin des Forschungszentrums Jülich, ISSN 1433-7371 GmbH (5 o.), SeitenPlan (18 (Grafik)), Bernd Struckmeyer (Tite, 3 li. o., 8,
10, 13), alle im Folgenden genannten Motive sind von Shutterstock.com:
Herausgeber: Forschungszentrum Jülich GmbH, 52425 Jülich
DariaRen (7 u.), LightField Studios (3 Mitte u.), Macrovector (31), ONYXprj
Konzeption und Redaktion: Annette Stettien, Dr. Barbara Schunk, (15 (kleine Illustrationen)), Rakic (4 (Montage: SeitenPlan)), spacezerocom
Christian Hohlfeld, Dr. Anne Rother (V.i.S.d.P.) (28 (Hintergrund)), Tonktiti (3 Mitte o.)
Autoren: Marcel Bülow, Dr. Frank Frick, Christian Hohlfeld, Jannis Kontakt: Geschäftsbereich Unternehmenskommunikation,
Lindner, Katja Lüers, Dr. Regine Panknin, Martha Peters, Dr. Arndt Tel.: 02461 61-4661, Fax: 02461 61-4666, E-Mail: info@fz-juelich.de
Reuning, Tobias Schlößer, Dr. Barbara Schunk, Annette Stettien,
Druck: Schloemer Gruppe GmbH
Angela Wenzik, Erhard Zeiss
Auflage: 3.500
Grafik und Layout: SeitenPlan GmbH, Dortmund
Bildnachweise: Forschungszentrum Jülich (25, 32), Forschungszentrum
Jülich/Sascha Kreklau (2, 3 li. u., 6 o., 12 li., 16-17, 19, 22), Forschungs- * Alle in der effzett verwendeten Bezeichnungen sind geschlechts-
zentrum Jülich/Ralf-Uwe Limbach (3 re, 6 u., 7 o., 11, 12 re., 14, 23 u., 27, neutral zu verstehen. Auf eine Nennung verschiedener Varianten
30), Forschungszentrum Jülich/Tobias Schlößer (5 u.), Diana Köhne (28 der Bezeichnungen wird allein aus Gründen der besseren Lesbar-
(Illustrationen/Handschrift)), Ruf Lanz, Zürich (20, 23 o.), SUNfarming keit verzichtet.
NACHRICHTEN 5
B I O Ö KO N O M I E
Doppelter Vorteil
Gleichzeitig die Versorgung mit Strom und Lebensmitteln sicherstellen – das sollen Food & Energy Anlagen
in Afrika. Solardächer über Anbauflächen für Obst und Gemüse erzeugen Strom, der in das örtliche Versorgungsnetz
fließt. Unter den Photovoltaikanlagen lässt sich in „offenen Gewächshäusern“ Ackerbau betreiben. Die Kombination
soll Landnutzungskonflikte zwischen Landwirtschaft und Energiegewinnung reduzieren. Experten aus Nigeria,
Benin und Deutschland beschäftigen sich neben der Produktion auch mit der Konservierung von Feldfrüchten,
etwa in modernen Trocknungsanlagen. Ziel ist es Obst- und Gemüseüberschüsse aus der Erntezeit länger
haltbar zu machen und so eine gleichbleibende Versorgung zu sichern. Jülich koordiniert das Projekt.
– INSTITU T FÜR ENERGIE- UND KLIMAFORSCHUNG/INSTITU T FÜR BIO- UND GEOWISSENSCHAF TEN –
SUNfarming GmbH
QUANTENCOMPUTING
Schrödingers Katze aus 20 Atomen
Im berühmten Gedankenexperiment des Physikers Erwin Schrödinger aus dem Jahr 1935 ist eine Katze in einer
geschlossenen Kiste gemäß den Regeln der Quantenmechanik gleichzeitig lebendig und tot. Dieser überlagerte Zustand endet
erst, wenn jemand nachsieht. Einem internationalen Team mit Jülicher Beteiligung ist es gelungen, 20 Atome mithilfe geschickt
eingesetzter Laser in einen solchen überlagerten „Katzenzustand“ zu versetzen. Der bisherige Höchstwert lag bei 14 überlagerten
Atomen. Der neue Rekord ist ein weiterer Schritt auf dem Weg zu einem Quantencomputer, der klassische Rechner
bei der Lösung bestimmter Aufgaben weit übertreffen könnte.
– PETER GRÜNBERG INSTITUT –
6 NACHRICHTEN
700Millionen Euro . . .
stellen das Bundesforschungsministerium
und das Land Nordrhein-Westfalen für die „Forschungs
fertigung Batteriezelle“ in Münster zur Verfügung, an der
das Helmholtz-Institut Münster beteiligt ist, eine Außen
stelle des Forschungszentrums Jülich. Die Fabrik soll
den Einstieg Deutschlands in eine Serienproduktion
von großen Batteriezellen vorbereiten.
– H E L M H O LT Z- I N S T I T U T M Ü N S T E R –
BIOPHYSIK
Volle Kraft voraus
Der Jülicher Physiker Dr. Benedikt Sabass erhält
M AT E R I A L F O R S C H U N G einen „Starting Grant“ des Europäischen Forschungsrates
Auf dem
in Höhe von rund 1,5 Millionen Euro. Der Nachwuchs
wissenschaftler will mechanische Kräfte von Bakterien
nationalen Fahrplan
untersuchen, etwa von Krankenhauskeimen. Diese Kräfte
beeinflussen, wie sich Zellen verhalten.
– INSTITUTE OF COMPLEX SYSTEMS –
Das Bundesforschungsministerium hat das geplante
Ernst Ruska-Centrum 2.0 auf dem Jülicher Campus in die Nationale
Roadmap für große Forschungsinfrastrukturen aufgenommen.
In dem Zentrum sollen ab 2022 mit weltweit einzigartigen Elektro-
Puzzle mit
nenmikroskopen der nächsten Generation zum Beispiel Materialien
für die Energiewende oder biologisch aktive Moleküle untersucht
werden. Ebenfalls aufgenommen wurde der deutsche Beitrag
an der Europäischen Forschungsinfrastruktur für Aerosol,
Wolken und Spurengase (ACTRIS-D), an dem auch Jülicher
Klimaforscher beteiligt sind.
Atomen
– ERNST RUSK A-CENTRUM FÜR MIKROSKOPIE Energiesparende Datenspeicher aus
UND SPEK TROSKOPIE MIT ELEK TRONEN/INSTIT U T
FÜR ENERGIE- UND KLIMAFORSCHUNG – einzelnen Atomen sind noch Zukunfts
musik. Ein Grund dafür ist ihre mangelnde
magnetische Stabilität. Diese lässt sich
durch bestimmte symmetrische Anordnung
der Atome verbessern, haben Forscher aus
Hamburg, Jülich und dem niederländischen
Leiden herausgefunden. Sie hatten dazu
systematisch verschiedene Positionen von
drei bis neun Eisenatomen auf einer
Oberfläche untersucht.
– PETER GRÜNBERG INSTITUT –
7
NACHGEFR AGT
Schneller zum
Durchbruch
Das Forschungszentrum Jülich und Google
forschen künftig gemeinsam an Quantencomputern.
Prof. Kristel Michielsen, Leiterin der Forschungsgruppe
Quantum Information Processing am Jülich Super-
computing Centre, erklärt die Hintergründe.
Frau Michielsen, warum ist Google
ein interessanter Partner?
Google arbeitet seit 2011 an einem eigenen
Quantencomputer. Durch die Kooperation erhalten
wir Zugriff auf Hardware und Know-how von Google.
Davon profitiert etwa, wenn auch indirekt, „OpenSuperQ“,
ein Teilprojekt des europäischen Flagships zur Quanten
technologie, an dem Jülich beteiligt ist.
Was bringt Jülich in die Kooperation ein?
Unsere Supercomputer-Infrastruktur und unser
Know-how zu Soft- und Hardware. Ich selbst teste auf
Supercomputern Algorithmen, die auf Quantencomputern
ablaufen könnten. Neben dem wissenschaftlichen
Austausch wollen wir uns gegenseitig b ei der Ausbildung
von Spezialisten unterstützen. Wobei Google nicht
der einzige Partner ist.
Wer ist noch im Boot?
Wir arbeiten mit D-Wave zusammen und sind im Gespräch
mit IBM. Um Quantenrechnern schneller zum Durchbruch
zu verhelfen, müssen wir uns enger vernetzen.
D I E F R A G E N S T E L LT E C H R I S T I A N H O H L F E L D .
I N F O R M AT I O N S T E C H N O L O G I E
Ungewöhnliche
Magnetstrukturen
Ein internationales Forscherteam mit Jülicher
Beteiligung hat einen neuen Weg entdeckt, wie die kleinsten
magnetischen Elemente in einem Material – die Elektronen-
spins – aufeinander einwirken. Dies führt dazu,
dass die Spins über viele Materialschichten hinweg
Strukturen ausbilden, die sich wie die linke und rechte
Hand voneinander unterscheiden. Diese chirale („händige“)
Anordnung von Spins ist interessant für die Entwicklung
künftiger Datenspeicher.
– PETER GRÜNBERG INSTITUT –
8 T I T E LT H E M A
9
Lernende
Maschinen
Sie macht das Licht aus, übersetzt Texte und schlägt Schnäppchen
beim Online-Einkauf vor: Künstliche Intelligenz hat längst ihren Platz im Alltag.
Auch in der Wissenschaft entwickelt sie sich zu einer wichtigen Basis. Denn obwohl
Maschinen noch weit von echter Intelligenz entfernt sind, sind sie in einigen
Bereichen dem Menschen klar überlegen – etwa im Erkennen verborgener Muster.
D
ie Flut trifft den Ort ohne Vorwarnung. Am 29. Mai RECHNEN NACH VORSCHRIFT
2016 entlädt sich innerhalb kürzester Zeit eine KI ist ein Ansatz, intelligentes Verhalten mithilfe von
Gewitterzelle über Braunsbach. In einer Stunde Computern nachzubilden. Dafür lernen die Maschinen,
fällt so viel Regen wie sonst in Monaten. Eine ziehen Schlussfolgerungen und korrigieren sich selbst. An
gewaltige Flutwelle bahnt sich ihren Weg durch das menschliche Gehirn reichen sie aber noch längst nicht
den Ort und reißt alles mit, was ihr im Wege steht: Bäume, heran. Unser Gehirn arbeitet so energieeffizient wie keine
Autos, Hauswände. Sie hinterlässt rund 50.000 Tonnen Schutt Maschine bisher, es kann bereits aus wenigen Beispielen
und Geröll in dem Örtchen nordöstlich von Schwäbisch Hall. sinnvolle Schlüsse ziehen, ist besonders gut in der Lage,
Gesamtschaden: über 100 Millionen Euro. flexibel zu denken, unkonventionelle Lösungen zu finden
und Beziehungen zwischen völlig unterschiedlichen Sach
Auch wenn die Wettervorhersage im Lauf der Jahre immer verhalten herzustellen.
präziser geworden ist: Einzelne Orte wie Braunsbach früh-
zeitig vor Starkregen oder lokalen Gewitterzellen zu warnen, Maschinen hingegen sind im Vorteil, wenn es darum geht, sich
fällt den Meteorologen noch immer schwer. Das liegt unter stoisch durch Datenberge zu ackern und in einem Wust von
anderem an der relativ groben Auflösung der regionalen Informationen verborgene Muster aufzuspüren oder sehr viel
Wettermodelle des Deutschen Wetterdienstes (DWD). „Alles, komplexere Muster zu erkennen, als der Mensch es kann.
was kleiner als zwei Kilometer ist, fällt durch das Raster. Das
Modell sagt dann zum Beispiel, es regnet in einem zwei mal Ein simples Beispiel sind klassische Verfahren der Gesichts-
zwei Kilometer großen Gebiet – auch wenn sich in der Realität erkennung: Die KI sortiert die Fotos verschiedener Men-
in dem Gebiet blauer Himmel und Regen abwechseln. Um Nie- schen beispielsweise nach Augenabstand, Gesichtsform und
derschläge lokal verlässlich vorherzusagen, genügt das meist Nasengröße – je nachdem, was die Programmierer vorgegeben
nicht“, erklärt Dr. Martin Schultz. haben. Sie legt dann für jedes Gesicht ein Muster an. Ihr Wis-
sen setzt sie anschließend bei neuen Bildern ein: Sie vergleicht
Der Physiker vom Jülich Supercomputing Centre versucht ein Bild dann mit dem bisherigen Fotobestand und schlägt vor,
daher im Projekt DeepRain, die Vorhersagen zu verbessern, wer auf dem Bild zu sehen ist. Ihr wird also beigebracht, unbe-
so dass den Behörden genügend Zeit bleibt, vor lokalen Gewit- kannte Datensätze zu beurteilen. Dies ist eine der einfachsten
tern und Starkregen zu warnen. Möglich machen soll das Formen des maschinellen Lernens.
Künstliche Intelligenz (KI). Sie soll dafür in Wetterdaten nach
Mustern suchen, die lokale Wetterextreme ankündigen.
10 T I T E LT H E M A
DAS MUSTER DES REGENS „Wir wissen nicht, welche Muster sich die KI sucht. Das kön-
Für die Mustererkennung bei der verbesserten Wettervorher- nen Dinge sein, an die wir nicht einmal ansatzweise gedacht
sage, die Martin Schultz anstrebt, müssen die Maschinen et- haben oder die wir vielleicht auch nie erkannt hätten“, so
was mehr können. „Die Wetterdaten tragen komplexe zeitliche Schultz. Er und seine Kollegen können aber am Ende prüfen,
und räumliche Muster in sich. Welche davon typisch für Stark ob die Prognose der KI korrekt ist, es also an dem Tag heftig
regen sind, wissen wir nicht. Wir füttern daher die Software regnete, und das der Software zurückmelden. Durch ständi-
mit möglichst vielen Daten, sie sucht selbst nach Mustern und ges Wiederholen „lernt“ die KI so, welche Muster Starkregen
erstellt dann Prognosen.“ am besten vorhersagen.
Martin Schultz setzt dabei auf eine fortgeschrittene Art des Die Funktionsweise des Deep Learning ähnelt grob den
maschinellen Lernens, das Deep Learning: Auch hierbei Lernprozessen unseres Gehirns. Dort sind Abermilliarden von
durchsuchen KI-Systeme große Datenmengen, im Fall von Nervenzellen untereinander verknüpft. So leiten sie Informa-
DeepRain Wetterdaten aus den vergangenen Jahren – aller- tionen weiter und verarbeiten sie. Wenn wir lernen, nutzen
dings geben die Forscher nicht vor, was charakteristisch ist für wir bestimmte Verbindungen zwischen Nervenzellen immer
Extremwetter. Stattdessen trainieren sie die Maschine darauf, wieder und verändern so die Vernetzung zwischen den Zellen:
das selbst herauszufinden. Bei Kindern, die viel lesen, verstärken sich beispielsweise die11
KI auf dem Vormarsch
Der Begriff der Künstlichen Intelligenz wurde bereits
im Jahr 1956 auf einem mehrwöchigen Workshop am
Dartmouth College in New Hampshire geprägt. Erste
Konzepte zu künstlichen neuronalen Netzwerken
existierten zu dieser Zeit bereits. In den 1970er Jahren
setzte dann allerdings der lange „KI-Winter“ ein: Die
Forschung stagnierte, da es sowohl an Rechenleistung
als auch an ausreichenden Trainingsdaten mangelte.
Ungefähr zur Jahrtausendwende begann dann die
Renaissance des maschinellen Lernens.
Martin Schultz möchte mithilfe von KI lokale „Erst Big Data und die Fortschritte bei lernenden
Wetterprognosen verbessern. Algorithmen haben die gegenwärtigen Fortschritte der
künstlichen neuronalen Netzwerke möglich gemacht“,
sagt der Deep-Learning-Experte Dr. Jenia Jitsev vom
Jülich Supercomputing Centre. Denn je mehr Daten,
desto mehr Beispiele, mit denen ein künstliches
neuronales Netzwerk trainiert werden kann. Und
Verbindungen zwischen den Bereichen im Gehirn, die für je intensiver das Training, desto besser kann ein
Sehen, Hören und Sprache zuständig sind. Bei professionellen Netzwerk neue Beispiele korrekt einordnen, die es
Badmintonspielern verändert sich die Vernetzung der Gehirn- zuvor noch nie gesehen hat. Solche selbstlernenden
regionen, die Sehen und Bewegung koordinieren. K I-A lgorithmen sind allerdings sehr rechenintensiv.
„Hier profitieren wir von der gestiegenen Leistungs-
Deep Learning nutzt einfache mathematische Einheiten, deren fähigkeit und der gewachsenen Speicherkapazität
Aktivität grob der von Nervenzellen im Gehirn entspricht: Sie moderner Hochleistungscomputer, die speziell für
sind ebenfalls über Ein- und Ausgabeverbindungen mitein- den Umgang mit solchen Algorithmen und riesigen
ander verknüpft und empfangen Informationen von anderen Datenmengen entwickelt wurden.“ In solchen Hoch-
Einheiten, die sie verarbeiten und weiterleiten. Sie funktio- leistungscomputern stecken neben herkömmlichen
nieren aber erheblich einfacher als die biologischen Vorbilder. Prozessoren (CPUs) viele Grafikprozessoren (GPUs).
Organisiert sind die mathematischen Einheiten in Schichten. GPUs haben zwar langsamere Rechenkerne als CPUs,
aber dennoch einen entscheidenden Vorteil: Sie
TAUSENDE SCHICHTEN verfügen anders als CPUs über Tausende von Rechen-
„Tiefe Netze fürs Deep Learning besitzen mitunter Hunderte kernen, die einfache Rechenoperationen parallel mit
bis Tausende Schichten, in denen die Daten verarbeitet wer- großer Effizienz durchführen können. Ideal für die
den“, erklärt Dr. Jenia Jitsev, der sich am Jülich Supercompu- Arbeitsweise der neuronalen Netzwerke und des Deep
ting Centre mit der Architektur solcher Modelle beschäftigt. Learnings: bei diesen müssen während des Trainings
Bei der Gesichtserkennung ist es beispielsweise so, als würde eine Vielzahl solcher Operationen immer wieder
das Eingangsbild eine Vielzahl von Filtern durchlaufen, die durchgeführt werden.
auf immer komplexere Muster ansprechen. Die erste Schicht
nimmt zum Beispiel nur Helligkeitswerte wahr. Tiefere Layer Zu den immer leistungsfähigeren Rechnern kommt
reagieren auf Kanten, Konturen und Formen – ganz tiefe hochwertige Software: „Mittlerweile stehen viele
Schichten schließlich auf individuelle Merkmale von mensch- unterschiedliche Open-Source-Werkzeuge zur Ver-
lichen Gesichtern. fügung.“ Die drei Voraussetzungen Big Data, leis-
tungsfähige Hardware und passende Software haben
Das Netzwerk lernt, ein Gesicht zu identifizieren, indem es die KI nun endgültig aus ihrem langen Winterschlaf
sich merkt, welche Kombination aus Helligkeitswerten, Kan- erwachen lassen.
ten, Formen und Details dieses Gesicht charakterisieren: Wie
bei den Nervenzellen im Gehirn verstärken und schwächen
sich bestimmte Verbindungen zwischen den Netzwerkeinhei-
ten. Durch den Lernprozess werden Verbindungsmuster ge-
schaffen, die zum korrekten Ergebnis führen. „Tiefe neuronale12 T I T E LT H E M A
Hofft, mithilfe von KI Muster im Gehirn von Men- Jenia Jitsev beschäftigt sich mit der Architektur
schen mit psychologischen und neurologischen von tiefen neuronalen Netzwerken für Deep
Erkrankungen zu finden: Simon Eickhoff. Learning.
Netzwerke benötigen möglichst viele verschiedene Beispiele handeln zu können. Computerprogramme sollen in Hirnscans
fürs Training: je mehr unterschiedliche Beispiele, desto erfolg- zum Beispiel nach Mustern fahnden, die Aufschluss darüber
reicher das Lernen“, sagt Jitsev. geben, wie wahrscheinlich ein Rückfall bei einem Patienten
mit Depressionen ist. KI könnte prognostizieren, wie schnell
Genau hier liegt ein Problem, das Schultz im DeepRain-Projekt die Beeinträchtigungen einer Person mit Morbus Parkinson
noch lösen muss: Das Trainingsmaterial fehlt. „Wir transfe- voranschreitet oder ob ein Patient besser mit Medikament A
rieren vom Deutschen Wetterdienst für unsere Berechnungen oder Medikament B behandelt werden sollte.
insgesamt 600 Terabyte an Daten. Das klingt erst einmal nicht
nach einem Mangel.“ Allerdings: Starkregen ist selten. „Laut DAS GESAMTMUSTER ZÄHLT
einer Statistik des Deutschen Wetterdienstes gab es zwischen Bis dahin ist der Weg aber noch weit. Eickhoff und sein Team
1996 und 2005 an keiner Station mehr als acht solcher Ereig- sind schon dabei, KI mithilfe der Mustererkennung bestimm-
nisse“, sagt Schultz. Entsprechend rar sind Datensätze, aus te Informationen aus Hirnscans gewinnen zu lassen: Im
denen sich ein Muster für die KI herauskristallisieren könnte. Augenblick stehen kognitive Leistungen und Persönlichkeits-
eigenschaften wie Offenheit, Geselligkeit und emotionale
Hinzu kommt: Die Daten werden nicht nur zum Trainieren be- Stabilität im Mittelpunkt. Dazu haben Eickhoff und sein
nötigt, sondern auch für die abschließende Qualitätsprüfung. Team Maschinenlern-Programme mit den Gehirnscans von
Deep-Learning-Experte Jenia Jitsev: „Für die Trainingsphase Hunderten Personen trainiert. Von diesen Probanden werden
werden typischerweise nur 80 Prozent der Daten genutzt. Die bestimmte psychologische Kenngrößen mit eingegeben, etwa
restlichen 20 Prozent fassen wir zunächst einmal gar nicht an. die Reaktionszeit in einem standardisierten Test. Hat das
Dieser Testdatensatz wird erst nach dem Training herausge- Modell genügend Daten gesehen, kann es allein anhand der
holt, um daran die Fähigkeiten des neuronalen Netzwerkes Gehirnbilder auf die Reaktionszeit eines neuen Individuums
zu überprüfen.“ schließen. „Unsere Algorithmen suchen allerdings nicht nach
Einzelaspekten in den Bilddaten. Wir können nicht sagen: Bei
INDIVIDUELLE PROGNOSEN Menschen mit einem guten Arbeitsgedächtnis sind bestimmte
Besonders wichtig ist diese Testphase, wenn es um sensible Areale im Gehirn überdurchschnittlich groß. Vielmehr ist das
Daten geht – Daten, die über das Schicksal von Menschen Gesamtmuster ausschlaggebend“, sagt Eickhoff.
entscheiden: etwa Auswahlverfahren bei Bewerbungen, die
Einschätzung der Kreditwürdigkeit oder ärztliche Diagnosen. Komplexere kognitive Fähigkeiten, wie etwa Reaktionszei-
Mit Letzteren beschäftigt sich der Mediziner Prof. Simon ten oder die Kapazität des Arbeitsgedächtnisses, lassen sich
Eickhoff vom Institut für Neurowissenschaften und Medizin relativ verlässlich mit KI aus den Gehirnscans ableiten, so der
(INM-7). Er hofft, irgendwann mithilfe von KI Muster im Ge- Hirnforscher. Bei Persönlichkeitseigenschaften stimme die
hirn von Menschen mit psychologischen und neurologischen Vorhersage zwar auch tendenziell, aber die Genauigkeit sei
Erkrankungen zu finden, um sie gezielt und individuell be- hier noch nicht so gut. Das zeigt die Qualitätssicherung mit13
Daten, die die KI noch nicht kennt: Sie trainiert nämlich im-
mer nur mit einem Teil eines Datensatzes, den Rest nutzen die
„Tiefe neuronale Forscher, um zu prüfen, wie gut die KI nach einer Lernphase
Netzwerke benötigen die Persönlichkeitsmerkmale vorhersagt.
möglichst viele Bereits sehr gute Ergebnisse liefert die KI bei der Vorhersage
von Alter und Geschlecht: „Hier kann unser Programm mit
verschiedene Beispiele neunzigprozentiger Sicherheit angeben, ob das Gehirn einer
Frau oder einem Mann gehört. Beim Alter liegen wir in einem
fürs Training: Bereich von plus/minus vier Jahren“, berichtet Eickhoff.
je mehr Beispiele, LICHT INS DUNKEL BRINGEN
desto erfolgreicher Die Überprüfbarkeit von Daten wie Alter oder Geschlecht ist
vergleichsweise einfach. Schwieriger wird es bei Diagnosen
das Lernen.“ und Prognosen. „Die Akzeptanz der Künstlichen Intelligenz im
Gesundheitswesen steht und fällt mit dem Vertrauen, das ihr
JENIA JITSEV entgegengebracht wird – sowohl von den Patienten als auch
von den Ärzten“, glaubt der Jülicher Experte. Vertrauen basiert
zum Teil darauf, dass nachvollziehbar ist, wie eine Diagnose
oder ein Ergebnis zustande kommt. KI-Experten vergleichen
jedoch ein neuronales Netzwerk beim Deep Learning gerne14 T I T E LT H E M A
mit einer Black Box: Man kennt die Eingabedaten und erhält nis auch die Kriterien mit, wie sie zu ihrem Schluss gelangt
eine Ausgabe. Doch die Vorgänge in den informationsverarbei- ist. Nicht nur Medizin und Neurowissenschaften würden von
tenden Schichten dazwischen sind so komplex, dass sich meist solchen Algorithmen profitieren, auch Wettervorhersage, Spra-
nicht nachvollziehen lässt, wie das Netzwerk zu seinen Ergeb- cherkennung oder die Steuerung autonomer Autos. „Erst wenn
nissen gelangt. Eine wichtige Aufgabe für die KI-Fachleute sei wir erklären können, warum ein Algorithmus seine Entschei-
es daher, in den kommenden Jahren ein wenig Licht in dieses dung getroffen hat, werden wir von Maschinen vorgeschlage-
Dunkel zu bringen und die komplexen Muster für uns sichtbar ne Lösungen akzeptieren, die unser Gehirn nicht findet“, so
zu machen, die den Ergebnissen der KI zugrunde liegen, sagt Eickhoff.
Simon Eickhoff. Hoffnung setzen viele Fachleute in dieser
Hinsicht auf „Explainable AI“, also die erklärbare Künstliche ARNDT REUNING
Intelligenz. Solch eine KI liefert neben dem eigentlichen Ergeb-
Daten und Wissen vernetzen
Medizin, Klimaforschung, Luft- und Raumfahrt: Die Vielfalt
der Disziplinen, für die KI eine Rolle spielt, findet sich
auch innerhalb der Helmholtz-Gemeinschaft wieder. Um
Zusammenarbeit und Austausch von Wissen und Daten
innerhalb des Forschungsverbundes zu unterstützen, baut
die Helmholtz-Gemeinschaft zurzeit eine interdisziplinäre
Plattform auf, die sie dauerhaft mit einem jährlichen Betrag
von 11,4 Millionen Euro fördert: die Helmholtz AI – Helm-
holtz Artificial Intelligence Cooperation Unit.
„Das Helmholtz Zentrum München verbindet als zentrale
Einheit mehrere Helmholtz-Zentren, die lokale Einheiten
mit thematischen Schwerpunkten bilden. Jülich deckt ins-
besondere den Bereich Schlüsseltechnologien/Information
ab“, sagt Dr. Timo Dickscheid, KI-Experte vom Institut für
Neurowissenschaften und Medizin (INM-1). „Jede lokale
Einheit besteht aus einer vollausgestatteten Nachwuchs-
gruppe und einem High-Level-Support-Team, das andere
Wissenschaftler in ihren Projekten durch AI-Expertise Timo Dickscheid entwickelt Deep-Learning-
unterstützt.“ Verfahren, um Modelle des menschlichen Gehirns
zu verbessern.
Dickscheids Arbeitsgruppe „Big Data Analytics“ wird eine
wichtige Rolle für das Jülicher Segment spielen. Sie erstellt
ein hochgenaues Modell des menschlichen Gehirns, dessen Auch die Forschungsgruppe „Cross-Sectional Team Deep
Auflösung bis zu einzelnen Nervenzellen herunterreichen Learning“ vom Jülich Supercomputing Centre (JSC), die
wird. Dazu baut die Gruppe Deep-Learning-Verfahren Prof. Morris Riedel und Dr. Jenia Jitsev leiten, ist an der
weiter aus, um mikroskopische Bilddaten in der Größenord- Jülicher Einheit von Helmholtz AI beteiligt. Sie wird ge-
nung mehrerer Terabyte zu analysieren. Die KI soll lernen, meinsam mit dem neuen High-Level-Support-Team des JSC
automatisch Mikrostrukturen zu detektieren, Hirnareale zu die Machine- und Deep-Learning-Forschung vorantreiben
kartieren und Tausende Gewebeschnitte zu 3-D-Ansichten und unterstützen. Schwerpunkt werden großskalige lern-
des Gehirns zusammenzusetzen. Dabei will die Gruppe fähige neuronale Netzwerke sein. Diese können aus einem
Lösungen entwickeln, die auch andere Forschungsbereiche kontinuierlichen Datenstrom über Wochen oder Monate
nutzen können – wie etwa das Lernen mit nur wenigen hinweg lernen und das Gelernte auf verschiedene Aufga-
Trainingsbeispielen. ben übertragen, die nur aus wenigen Beispielen bestehen.
Mithilfe dieses Transfer-Learnings lassen sich etwa in der
Physik aufwendige klassische Simulationen verbessern.
Hören Sie mehr zu der Forschung Dazu werden die lernenden neuronalen Netzwerke an die
von Timo Dickscheid unter Simulationen gekoppelt, um deren Modelle durch erzeugte
effzett.fz-juelich.de und beobachtete Daten immer weiter zu optimieren.15
Was ist was?
MASCHINELLES LERNEN
KI-Algorithmen, die aus Daten und
Beispielen lernen und so Aufgaben lösen.
ALGORITHMUS
Anhand von Beispielen (Trainingsdaten) Beim Lernen werden die Verknüpfun-
Eine Folge von Anweisungen, um ein
oder durch eigenständige Erkennung von gen zwischen einzelnen Zellen gestärkt,
bestimmtes Problem zu lösen (siehe auch
Mustern in Daten eignen sie sich „Wissen“ geschwächt oder verändert. Fortschritte in
Besserwissen, S. 28).
an. Damit können sie anschließend unbe- der Computertechnik und die Verfügbar-
Die einzelnen Befehle müssen eindeutig sein kannte Daten ähnlicher Art beurteilen. Bei keit großer Datenmengen haben das Deep
und Schritt für Schritt ausgeführt werden. der Identifikation von Gesichtern kann ein Learning in solchen künstlichen Netzwerken
Üblicherweise verlangt ein Algorithmus eine Algorithmus beispielsweise lernen, dass Au- ermöglicht.
Eingabe und liefert eine Ausgabe. Beispiele genabstand, Gesichtsform und Nasengröße
für Algorithmen sind Computerprogramme entscheidende Faktoren für die Erkennung
und elektronische Schaltkreise, aber auch sind. Er extrahiert für das Konzept „Gesicht“
Bauanleitungen oder Kochrezepte. Bestimm- so ein charakteristisches Muster aus jedem
te Algorithmen werden der Künstlichen Bild. Die Erkennung wird umso präziser, je
Intelligenz zugerechnet. mehr Daten dem Algorithmus vorliegen.
Erhebliche Fortschritte wurden in den
vergangenen Jahren mithilfe künstlicher
DEEP LEARNING
neuronaler Netzwerke erzielt.
Maschinelles Lernen in neuronalen Netzen
mit vielen Schichten, sogenannten „tiefen“
Netzwerken.
Auch hierbei analysieren Algorithmen
große Datensätze und können anschließend
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
unbekannte Daten ähnlicher Art beurteilen.
Maschinen, die auf der Basis von Algorith-
Allerdings sind die Netzwerkmodelle durch
men intelligentes Verhalten nachbilden.
die vielen Schichten sehr viel komplexer.
Eine genaue Eingrenzung fällt schwer, Dadurch hat der Algorithmus viele Freiheits-
KÜNSTLICHE NEURONALE
da der Begriff der Intelligenz selbst nicht grade sich zu vernetzen und kann so für die
NETZWERKE
eindeutig definiert ist. KI umfasst daher ein Lösung einer Aufgabe eigenständig lernen,
Mathematische Modelle, die von der
ganzes Spektrum von Methoden, Disziplinen optimale und möglicherweise sehr komplexe
Arbeitsweise des Gehirns inspiriert sind.
und Anwendungen: Computerprogramme, Merkmale zu extrahieren. Bei der Identi-
die Schach spielen können. Oder Chatbots, Signale, die Eingabedaten des Algorithmus, fizierung von Gesichtern kann er auf diese
die sich mit Nutzern sozialer Netzwerke werden in untereinander vernetzte Ein- Weise feinere Kriterien als Augenabstand
unterhalten. Bestimmte Teilbereiche der heiten – „mathematische Nervenzellen“ – oder Nasengröße entdecken, die hilfreich
Robotik zählen ebenso zur KI wie Experten- eingespeist. Die künstlichen Nervenzellen für die Erkennung sind. Programmierer
systeme, die dabei helfen sollen, in einem verarbeiten die Informationen und erzeugen helfen der Software zu „lernen“, indem sie
begrenzten Bereich optimale Entscheidun- durch einfache mathematische Gleichungen Rückmeldung geben, ob ein Ergebnis richtig
gen zu treffen. Zunehmend zählen auch weitere Signale, die sie an nachgeordnete oder falsch ist. Sie korrigieren aber nicht den
ethische, soziale oder rechtliche Betrach- „Zellen“ weitergeben. Am Ende erzeugt Weg dorthin.
tungen zur KI. Als Schlüsseltechnologie in- eine Ausgabeschicht ein Ergebnis. Zwischen
nerhalb der KI wird das Maschinelle Lernen der Eingabe- und Ausgabeschicht können
angesehen. mehrere Lagen dieser Nervenzellen liegen,
die auf unterschiedliche Weise miteinander
verknüpft sind.16 FORSCHUNG
Energiegeladen
Seine Chemielehrerin bescheinigte ihm in der Schule lediglich gute
Leistungen – nicht mehr und nicht weniger. Heute ist Martin Winter das
Gesicht der deutschen Batterieforschung. Die Erfolgsgeschichte eines
Mannes, der sich an die Fakten hält und seinem Bauchgefühl folgt.
Woran er gerade
forscht und was ihn
an Deutschland stört, Der Nachbar brachte den Stein ins Rollen: Der hohe Stirn, wache Augen, die sein Gegenüber im
verrät Martin Winter war mit Herzblut Lebensmittelchemiker und be- Blick behalten. Ehrenprofessorwürden, Urkun-
im Interview in der geisterte den Oberstufenschüler Martin Winter so den und Auszeichnungen an den Wänden erzäh-
Online-Ausgabe sehr für die Zusammensetzung von Nahrungsmit- len von Leistungsbereitschaft, Engagement und
der effzett: teln, dass der sich nach dem Abitur für Lebens- einer gehörigen Portion Ehrgeiz: „Ich habe immer
effzett.fz-juelich.de mittelchemie in Münster einschrieb. Doch der viel gearbeitet, das gebe ich zu. Aber der Einsatz
anfängliche Funke erlosch irgendwann im Stu- hat sich rentiert: Die Zahl der Erfolge überwiegt
dium: Winter merkte, dass ihm die Analytik von die der Misserfolge bei Weitem!“
Lebensmitteln allein nicht interessant genug war.
„Und in Botanik musste ich sehr viel auswendig Der blütenweiße Kittel hängt ordentlich an der
lernen, das war so gar nicht meins“, erzählt er, Garderobe, eine sortierte Bücherwand, dane-
lehnt sich zurück und lacht. Der 54-Jährige sitzt ben ein übersichtlicher Schreibtisch, alles wirkt
in der „Besucherecke“ seines Büros. Jeans, Hemd, aufgeräumt. Da passt es ins Bild, dass Winter ein17
Vielfach ausgezeichnet: Zahlreiche Urkunden
und Ehrungen schmücken die Wände von Martin
Winters Büro.
Energiewandlung setzt: Nach dem Abschluss
in Lebensmittelchemie studiert er Allgemeine
Chemie und setzt sich in seiner Diplomarbeit und
Promotion mit Lithium-Ionen-Batterien (LIB)
auseinander. Er bewältigt Probleme, die andere
zuvor nicht lösen konnten, seine berufliche Karri-
ere nimmt Fahrt auf – ähnlich wie die Erfolgsge-
schichte des „Wunder-Akkus“: Dieser entwickelt
sich vom handgefertigten Akku über eine serien-
reife Produktion bis hin zum Marktführer in der
Batterietechnik. Winter hat zu dieser Erfolgsstory
beigetragen. „Als Begründer der modernen
Lithium-Ionen-Chemie sehe ich mich ganz vorne
mit dabei: was die Elektrolyte und Anodenma-
terialien betrifft, und auch mit unserem syste-
mischen Ansatz, dass man die Materialien nicht
einzeln betrachtet, sondern in Wechselwirkung“, Zur Person
erklärt der Professor für Physikalische Chemie. Martin Winter, Jahrgang 1965,
Heute ist er für viele dieser Themen das Gesicht ist Gründungsdirektor des
in Deutschland und weltweit. Helmholtz-Instituts Münster (HI
MS), einer Außenstelle des For-
OFFENHEIT ERWÜNSCHT schungszentrums Jülich. Das HI
Kritiker werfen Winter vor, dass er immer noch MS umfasst drei Partner: Neben
auf eine Technologie setzt, deren Potenzial ausge- dem Forschungszentrum Jülich
schöpft sei. Winter sieht das anders: Für ihn gibt sind das die RWTH Aachen und
es noch Forschungs- und Entwicklungsbedarf, die Westfälische Wilhelms-Uni-
etwa um Energiedichte und Kapazität der LIB zu versität (WWU) Münster. Der
Faible für Briefmarken hat – der Chemiker muss steigern. Dennoch sei es wichtig, offen für andere wissenschaftliche Leiter des 2009
angesichts des Eindrucks schmunzeln: „Ich bin Ansätze zu sein. „Diese ,Entweder-oder-Perspek- gegründeten „MEET“- Batterie-
eigentlich kein Ordnungsmensch, ich mache mir tive‘ führt am Thema vorbei und schränkt uns forschungszentrums der WWU
nur selten Notizen und versuche das Wichtige im Gesamtblick ein. Je nach Anwendung werden lehrt Physikalische Chemie. Im
im Kopf zu behalten.“ Schubladendenken ist wir künftig unterschiedliche Batteriesysteme Juni 2019 gab das Bundesminis-
nicht seins. Das beschränke den Blick aufs große benötigen. Daher sollten wir Neues erforschen terium für Bildung und Forschung
Ganze. Für ihn sei es eine Lebenseinstellung, und Bestehendes besser, sicherer und günstiger bekannt, dass die Wahl für den
Themen aus unterschiedlichen Perspektiven zu machen“, so Winter und fügt hinzu, „diese Offen- Standort der geplanten „For-
beleuchten, Pro und Contra aufzuzeigen, um die heit in der Technologiediskussion wünsche ich schungsfertigung Batteriezelle“
beste Lösung zu finden. Auf dieser Basis zeichnet mir auch von Kollegen in der Batterieszene“. auf Münster gefallen ist. Winter
er die großen Forschungslinien sowohl am Helm- hatte den Antrag maßgeblich
holtz-Institut Münster, einer Jülicher Außenstel- Nur mit Offenheit sei es möglich, gemeinsam eine vorbereitet.
le, als auch am „Münster Electrochemical Energy nationale Batteriezellproduktion aufzubauen, die
Technology“-Institut (MEET). Sein wichtigster in jedem Tortendiagramm für Batteriezellpro-
und treuester Begleiter neben seinem glasklaren duktion auftaucht und nicht in der Rubrik „An-
Verstand: das Bauchgefühl. „Es gibt Situationen, dere“ verschwindet, so Winter: „Am Ende meiner
in denen ich alle Fakten zusammengetragen Karriere sollen die Menschen sagen können, dass
habe, aber doch nicht weiterkomme, da ist mein die Batterieforschung allgemein von unserem
Bauchgefühl entscheidend.“ In 90 Prozent der Engagement profitiert hat – bezüglich dessen,
Fälle habe er richtig gelegen, „über die übrigen dass wir eine nationale Community aufgebaut
zehn Prozent ärgere ich mich!“ haben und dass wir viel für die Gesellschaft
getan haben – auch um die Wirtschaftskraft und
Die Kombination aus Bauchgefühl und Wissen Innovationsfähigkeit im Land zu halten und zu
hat dazu beigetragen, dass Winter schon in den stärken.“
1990er Jahren den richtigen Riecher hat und
auf elektrochemische Energiespeicherung und K ATJ A L Ü E R S18 FORSCHUNG
Turbotest fürs Trinkwasser
Sauberes Wasser ist lebensnotwendig. Gerade nach Naturkatastrophen
oder bei Epidemien gilt es, rasch festzustellen, ob eine Wasserquelle verunreinigt ist.
Was bislang viele Stunden oder gar Tage dauerte, soll ein neues Gerät künftig
auf 60 Minuten verkürzen.
Ein Zyklon in Mosambik, ein Erdbeben auf das ändern. Mit dem Gerät, das etwa so groß kümmern, also um die Messung der Magnet-
Haiti, aber auch Hochwasser in Bayern – eine wie eine Milchpackung ist, können Hilfs- partikel und ihre Auswertung, entwickeln
der ersten Maßnahmen ist es, möglichst organisationen oder Wasserversorger vor die Biologen vom IME neue Antikörper.“
schnell eine stabile Trinkwasserversorgung Ort Proben innerhalb einer Stunde testen.
sicherzustellen. Jedoch muss jede Wasser- AquaNANO ist ein Gemeinschaftsprojekt: FÜR DEN EINSATZ OPTIMIERT
quelle zunächst auf Verunreinigungen und Beteiligt sind Hans-Joachim Krause und sein In einem Folgeprojekt soll aus dem Prototyp
Krankheitserreger überprüft werden. Bisher Doktorand Stefan Achtsnicht sowie Forscher nun ein robustes Werkzeug werden. „Wir
bringen Experten dafür Proben ins Labor, des Fraunhofer-Instituts für Molekularbiolo- haben das Technische Hilfswerk bei mehreren
züchten Bakterienkulturen und analysieren. gie und Angewandte Oekologie IME und das Übungen begleitet und so erfahren, welche
Die Prozedur dauert mehrere Stunden, für Medizintechnik-Unternehmen DITABIS AG. Anforderungen ein mobiles Trinkwasserlabor
Cholera-Bakterien sogar Tage, für Legionel- Um Art und Menge eines Schadstoffs festzu- im Einsatz erfüllen muss, zum Beispiel muss
len mehr als eine Woche. stellen, setzen die Forscher magnetische Na- das Gerät sowohl bei großer Hitze als auch bei
nosonden ein, die mit Antikörpern gegen den Kälte funktionieren“, führt Achtsnicht aus. In
JE EHER, DESTO BESSER Schadstoff beschichtet sind. Diese Nanoson- Zukunft soll AquaNANO außerdem mit einem
„Diese Zeit fehlt, wenn man nach einer den lassen sich einfach und schnell nachwei- Akku betrieben werden können, intuitiver
Katastrophe eine Trinkwasserversorgung sen. Eine Einschränkung gibt es allerdings: zu bedienen sein und eine Probe auf mehrere
aus dem Boden stampfen muss“, weiß Prof. „Es können nur Stoffe gefunden werden, für Kontaminationen gleichzeitig testen können.
Hans-Joachim Krause vom Jülicher Institute die es bereits Antikörper gibt“, so Achtsnicht.
of Complex Systems (ICS-8). AquaNANO soll „Während wir uns um die Auslesetechnik JANNIS LINDNER UND MARTHA PETERS
So funktioniert die Trinkwasseranalyse
1 2 3 4 5
Entnahme einer Zugabe magnetischer Bindung der Magnetische Andocken der
Trinkwasserprobe Nanosonden, die mit Schadstoffe an die Abtrennung der Schadstoff-Nanoson-
Antikörpern beschichtet Antikörper und damit Nanosonden und der den-Komplexe an einen
sind an die Sonden daran gebundenen speziellen Filter,
Schadstoffe anschließend Nachweis
im Messgerät19
Woran forschen Sie gerade, Frau Ripoll?
Dr. Marisol Ripoll, Institute of Complex Systems,
Bereich Theorie der Weichen Materie und Biophysik (ICS-2 / IAS-2)
„Ich untersuche Janus-Partikel, winzige Teilchen, die zwei ,Gesichter‘ haben – wie der römische
Gott Janus. Die Teilchen vereinen verschiedene Eigenschaften. Ein Beispiel: die Reaktion auf
Hitze. Bestrahlt man eine Flüssigkeit, die solche Teilchen enthält, mit Laserlicht, erwärmt sich die
eine Hälfte eines Teilchens, die andere versetzt das Teilchen in Bewegung. Die erwärmten
Hälften beeinflussen zusätzlich die Nachbarteilchen. Zudem entstehen Wirbel und Strömungen.
Alles zusammen verändert die Eigenschaften der Flüssigkeit. Mit solchen Mikromotoren könnte man
das Verhalten von Flüssigkeiten gezielt steuern und so intelligente Materialien entwickeln.“20 FORSCHUNG
Einfach
nur anders
Das Thema Autismus erhitzt die Gemüter: Die einen sehen darin eine schwere
Krankheit, andere einfach nur ein Anderssein. Kai Vogeley hat Verständnis für beide
Perspektiven. Der Psychiater widmet sich dem Thema seit Jahren – in Jülich
als Forscher, in der Uniklinik Köln als Arzt und Leiter der Ambulanz
„Autismus im Erwachsenenalter“.21
„Soziale Kontakte können Menschen mit
Autismus Angst einjagen“ – Um die Öffentlichkeit
für das Thema Autismus zu sensibilisieren, hat die
Agentur Ruf Lanz, Zürich, im Auftrag des Autismus
Forums Schweiz eine langfristige Kampagne entwi- Der Begriff
ckelt. Dazu gehören die beiden Plakate auf dieser Das Wort „Autismus“ stammt
und der folgenden Seite. vom griechischen Wort „autos“,
was so viel wie „selbst“ bezie-
hungsweise „auf sich selbst
bezogen“ bedeutet.
Menschen mit Autismus fällt es schwer, diesen
„unsichtbaren Datenstrom“ wahrzunehmen, die
Gefühle ihrer Mitmenschen zu deuten und ange-
messen zu reagieren. Eine Umarmung jagt ihnen
Angst ein und löst oft Stress und Unwohlsein aus.
Das bedeute jedoch nicht, dass keine Gefühle
vorhanden sind, sondern dass derjenige sie nur
sehr schwer identifizieren und kommunizieren
kann. Nonverbale Kommunikationsbotschaften
können Menschen mit Autismus nicht entschlüs-
seln – vielleicht vergleichbar mit einem Text, bei
dem wir nur jede zehnte Zeile lesen dürfen. Der
Inhalt würde sich wohl niemandem erschließen.
Kein Wunder also, dass eines Tages eine Person
mit Autismus vor Vogeley in der Praxis stand und
ihn um eine Gebrauchsanweisung für eine Umar-
mung bat. „Seitdem betrachte ich Umarmungen
aus einem neuen Blickwinkel, das ist wie eine
komplizierte Grammatik“, so Vogeley.
Die Historie
UNKLARE URSACHEN Der Amerikaner Leo Kanner (Bild)
Schätzungen zufolge lebt weltweit ein Prozent beschrieb im Jahre 1943 als erster
aller Menschen mit Autismus. Demnach sind das Symptom des frühkindlichen
allein in Deutschland 800.000 Frauen und Männer Autismus als eine Untergruppe
betroffen. Die genauen Ursachen für Autismus sind innerhalb der Schizophrenien
noch immer ungeklärt. In der Forschung besteht im Kindesalter. Die von ihm un-
Einigkeit, dass es keine allgemeingültige Ursache tersuchten autistischen Kinder
für Autismus gibt und dass erbliche Faktoren eine wehrten jeden Kontakt ab, spra-
entscheidende Rolle spielen. „Doch welche und wie chen nicht oder nur in eigentümli-
viel Gene verantwortlich sind, bleibt unklar“, so cher Weise und waren in extremer
Vogeley. Manche Wissenschaftler gehen von 100 Weise um die Gleicherhaltung
Wir tun es regelmäßig, ohne darüber nachzu- beteiligten Genen aus, andere von Tausenden – das ihrer Umwelt bemüht. Kanners
denken: jemanden in die Arme nehmen. Intuitiv menschliche Genom umfasst 25.000 Gene. diagnostische Kriterien zur Be-
wissen wir, wann der richtige Zeitpunkt ist, wie stimmung dieser ungewöhnlichen
lange die Umarmung dauern darf und wie nah Das diagnostische Handbuch der Weltgesund- Verhaltensstörung sind noch
wir einander kommen dürfen, ob wir uns trös- heitsorganisation WHO, die „International Clas- heute von Bedeutung. Unabhän-
tend drücken oder nur freundschaftlich herzen. sification of Disease“ (ICD), definiert Autismus gig von Kanner beschrieb der
„Bei einer Umarmung senden und empfangen als „tiefgreifende Entwicklungsstörung“. Dazu Wiener Kinderarzt Hans Asperger
wir ständig nonverbale Signale über Blickkon- zählen Formen wie Frühkindlicher Autismus, zur gleichen Zeit ein ähnliches
takt, Gesichtsausdruck und den Abstand zum Atypischer Autismus und das Asperger-Syndrom. Erscheinungsbild und nannte es
Gegenüber. Das läuft ohne Nachdenken ab, wie In Deutschland sind Kassenärzte verpflichtet, Autistische Psychopathie.
ein kontinuierlicher, unsichtbarer Datenstrom im ihre Diagnosen entsprechend der ICD-Klassifika-
Hintergrund“, erklärt Kai Vogeley. Der Professor tionen zu stellen. Was irgendwie nach schwarz
für Psychiatrie und Psychotherapie leitet an der und weiß oder krank und gesund klingt, sorgt
Uniklinik Köln die Spezialambulanz „Autis- sowohl unter Medizinern als auch Betroffenen
mus im Erwachsenenalter“ und am Institut für immer wieder für Unmut, Diskussionen und
Neurowissenschaften und Medizin (INM-3) die Missverständnisse. „Es ist zwar sachlich korrekt,
Arbeitsgruppe „Soziale Kognition“. Autismus als eine genetisch bedingte Störung des22 FORSCHUNG
Anders sei es bei jenen, die ihm eröffnen, dass
es ihnen nicht gut geht, dass sie im Alltag nicht
zurechtkommen, keine Freunde haben und nicht
mehr zur Arbeit gehen können. Laut Vogeley
leiden 40 bis 50 Prozent der Autisten unter
Depressionen. Sie wissen, dass sie anders denken
und fühlen, und arbeiten permanent an sich,
um den üblichen Gesellschaftsvorstellungen zu
entsprechen und zu funktionieren – oft mit sehr
hohem Aufwand und oft vergebens.
NICHT JEDER BRAUCHT HILFE
„Diese Menschen benötigen dringend Unterstüt-
zung“, resümiert Vogeley. Und dann sind da noch
jene, die sich vorstellen in der Hoffnung, dass die
Diagnose Autismus ihr absonderliches Verhalten
erkläre könne. „Aber: Jemand, der erst mit 15
oder 16 Jahren Eigenheiten entwickelt, braucht
vielleicht Hilfe, jedoch hat er keine tiefgreifende
Entwicklungsstörung“, bringt es der Forscher auf
den Punkt. Er stellt nur für etwa ein Drittel seiner
Patienten die Diagnose Autismus. Und so hat der
Arzt es durchaus schon erlebt, dass Menschen
sich darüber beklagt haben, dass sie die Diagnose
nicht bekommen haben.
„Es kommen Menschen mit
Autismus zu mir, die ein erfolgrei- Mit seiner Jülicher Arbeitsgruppe untersucht
Vogeley, inwiefern nonverbale Kommunikation
ches Leben führen. Da fällt es mir die Vorgänge im Gehirn messbar beeinflusst. So
haben sich die Wissenschaftler in einer Stu-
als Arzt schwer, diese Menschen die mit dem „sozialen Blick“ beschäftigt: Wie
interpretieren Menschen mit und ohne Autismus
als krank zu bezeichnen.“ den Blick eines Gegenübers? Eingesetzt wurde
ein virtueller Charakter, der weder redet noch
K A I V O G E L E Y,
P R O F E S S O R F Ü R P S Y C H I AT R I E U N D P S Y C H O T H E R A P I E
nonverbal kommuniziert, sondern die Testper-
son nur anschaut. Verändert wurde lediglich die
Blickdauer des virtuellen Charakters – bis auf
maximal vier Sekunden.
„Wir konnten zeigen, dass bei Menschen ohne Au-
tismus mit anhaltender Blickdauer die Sympathie
Nervensystems zu bezeichnen“, räumt Vogeley für das künstliche Gegenüber steigt“, sagt Voge-
ein. Aber aus seiner langjährigen Erfahrung aus ley. Bei ihnen wird das „soziale Gehirn“ aktiviert,
der Ambulanz, die seit 2005 existiert, weiß der jene Hirnareale, die für das Erleben von Mitge-
Psychiater, dass die Wahrheit individuell ausfällt: fühl und sozialer Interaktion verantwortlich sind.
„Es kommen Menschen mit Autismus zu mir, die Das bildgebende Verfahren der funktionellen
ein erfolgreiches Leben führen: Lehrer, Kranken- Magnetresonanztomografie (fMRT) hatte die Ge-
schwestern, Psychologen, Versicherungsmakler. hirnaktivitäten aufgezeichnet. „Bei Menschen mit
Sie merken zwar, dass sie in bestimmten Situa- Autismus hingegen blieb die Messkurve in Regio-
tionen anders reagieren als ihre Mitmenschen, nen des ,sozialen Gehirns‘ flach. Die ausbleibende
kommen damit aber gut klar und benötigen Reaktion kann als neurobiologischer Indikator
Mehr zum Thema lediglich die Diagnose, um für sich Klarheit zu dafür gewertet werden, dass es Betroffenen
Autismus lesen Sie in schaffen“, sagt der Mediziner. Diese Menschen schwererfällt, Gefühle und Absichten anderer
der Online-Ausgabe stünden mitten im Leben und haben einen Weg intuitiv zu deuten“, erklärt Vogeley.
der effzett: für sich und ihr Umfeld gefunden, um mit ihren
effzett.fz-juelich.de Denk- und Lebensstilen umzugehen. „Da fällt es Darüber hinaus könnte es sein, dass die soge-
mir als Arzt schwer, diese Menschen als krank zu nannte soziale Motivation von Personen mit
bezeichnen“, so Vogeley. Autismus verringert ist. „Das würde bedeuten,23
dass Menschen mit Autismus soziale Kontakte senschaften und Medizin, mit Kollegen aus der
weniger interessant und weniger kurzweilig oder Schweiz, den Niederlanden und Großbritannien
unterhaltend empfinden könnten. Das ist bislang bestimmte sich wiederholende Aktivitätsmuster
aber nur eine Vermutung“, betont der Wissen- im Gehirn entdeckt, die nur bei Menschen mit
schaftler. Autismus vorkommen. Dieses konsistente Muster
sogenannter funktioneller Konnektivitäten könn-
Die Jülicher interessieren sich auch für die Ge- te langfristig als Biomarker für künftige Thera
schlechterverteilung bei der Autismus-Diagnose: pien eingesetzt werden.
Sind Jungen oder Mädchen stärker betroffen? Bei
Kindern mit Asperger-Syndrom – also Autismus, Die Idee: Mediziner könnten künftig über Medi-
bei dem die Betroffenen einen IQ höher als 70 kamente das Hirnmuster in Richtung „gesundes“
aufweisen – kommen auf ein Mädchen bis zu Muster verschieben und damit den Gesundheits-
zehn Jungen, bei den Erwachsenen sind es nur zustand verbessern. „Die Ergebnisse der Studie,
noch etwa zwei Männer auf eine Frau. Mit Ge- die mehr als 800 Autisten in vier Kohorten
netik lässt sich dieses Phänomen nicht erklären. berücksichtigt, könnten dazu beitragen, bishe-
„Momentan gehen wir davon aus, dass Mädchen rige Therapieformen zu optimieren oder neue Jürgen Dukart hat Aktivitäts-
unterdiagnostiziert werden. Ihnen gelingt es of- Behandlungswege zu finden“, resümiert Dukart. muster im Gehirn entdeckt,
fensichtlich besser, sich anzupassen und weniger Denn auch wenn es viele Menschen mit Autismus die nur bei Menschen mit
aufzufallen“, erklärt Vogeley. „Camouflage“ heißt gibt, die der Forschung kritisch gegenüberstehen Autismus vorkommen.
der Fachbegriff. Das bestätigen auch Studien und die Ansicht vertreten, sie seien zwar anders,
ergebnisse der Jülicher Forscher. aber durchaus gesund, darf die Wissenschaft
nicht jene Menschen aus dem Fokus verlieren, die
HEILBAR ODER NICHT? in ihrem Leben mit Autismus nicht zurechtkom-
Nach dem derzeitigen Wissensstand ist Autismus men.
nicht heilbar. Therapeutische und pädagogische
Förderung und Unterstützung helfen jedoch, K ATJ A L Ü E R S
positive Veränderungen zu erreichen. So hat
Dr. Jürgen Dukart vom INM-7, einem anderen
Forschungsbereich im Institut für Neurowis-Sie können auch lesen
