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04. Dezember 2021

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Aerosolverbreitung in Hochöfen und klinische Ganganalyse mittels KI

Aerosolverbreitung in Hochöfen und klinische Ganganalyse mittels KI© Pexels.com/Kateryna Babaieva

Stefan Pirker erhält Auszeichnung der CDG für anwendungsorientierte Forschung. FH St. Pölten und Orthopädisches Spital Speising gewinnen NÖ-Innovationspreis der Kategorie Forschung.

(red/mich/czaak) Der Preis für Forschung und Innovation der Christian-Doppler-Gesellschaft (CDG) zeichnet aktive oder ehemalige LeiterInnen von CD-Labors aus, deren Projekte in der anwendungsorientierten Grundlagenforschung Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmenspartner stärken. Dieses Jahr erhält Stefan Pirker den Preis für die Erforschung partikulärer Strömungen. Mit seinem CD-Labor behandelte er neue Methoden aus Big Data und Künstlicher Intelligenz (KI) und deren Integration in ein physikalisches Grundgerüst.

Jeder investierte Euro löst BIP-Zuwachs von bis zu sechs Euro aus
Mit diesen Daten-assistierten Verfahren können komplexe Partikelströmungen nun auch in Echtzeit berechnet werden. Ob Erz-Brocken im Hochofen, Polymer-Partikel in chemischen Anlagen oder Aerosole, die sich in der Luft verbreiten: Das Partikelverhalten ist ungemein wichtig und gleichzeitig schwer vorhersagbar. Eine Unzahl von Partikeln interagiert untereinander ebenso wie mit umgebenden Gasen oder Flüssigkeiten. Um das beschreiben zu können, muss man erstens die Physik verstehen und zweitens einen effizienten Rechenweg finden - und daran forschen Wissenschaftler und Unternehmen auf der ganzen Welt.

„Gratulation an Stefan Pirker! Gemeinsam mit seinen Unternehmenspartnern forscht er an Themen am Puls der Zeit“, so Margarete Schramböck, BMIn für Wirtschaft und Digitalisierung. „Die Förderung von langfristig angelegten Kooperationen von Wirtschaft und Wissenschaft stärkt den Wirtschaftsstandort Österreich. Jeder hier investierte Euro löst einen langfristigen BIP-Zuwachs von bis zu sechs Euro aus“, betont die Ministerin das CDG-Modell. „Grundlagenforschung ist die Basis für Innovation und sie ermöglicht für Unternehmen Wettbewerbsvorteile“, ergänzt Martin Gerzabek, Präsident der Christian Doppler Forschungsgesellschaft.

Innovationspreis Niederösterreich
Beim NÖ- Innovationspreis gewinnt das Projekt „Ganganalyse“ der FH St. Pölten in der Kategorie Forschung. Eine Forschungsgruppe der FH und des Orthopädischen Spitals Speising (Wien) untersuchte, wie künstliche Intelligenz bei der medizinischen Entscheidungsfindung in der klinischen Ganganalyse unterstützen kann. Erkrankungen oder Verletzungen des Bewegungsapparates sowie neurologische Störungen können zu pathologischen Beeinträchtigungen der menschlichen Bewegungsfähigkeit führen.

Um diese Gangbeeinträchtigungen besser zu verstehen, ist es für Ärzte und Therapeuten wichtig, das Gangbild von Patienten genau beschreiben und analysieren zu können. Für diesen Zweck ist die klinische Ganganalyse eines der wichtigsten Beurteilungsinstrumente. „Durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können wir Muster in den Bewegungsdaten identifizieren, die für verschiedene Gangprobleme charakteristisch sind und daraus entsprechend neue Erkenntnisse erzielen“, erläutert Djordje Slijepčević, Forscher am Institut für Creative\Media/Technologies der FH St. Pölten.

Gegen die Blackbox
„Die heutigen Methoden des maschinellen Lernens haben einen großen Nachteil: man kann nicht nachvollziehen, wie der Algorithmus zu einer bestimmten Entscheidung kommt und dieser Umstand erschwert einerseits das Herleiten neuer Aspekte aus den Daten für die Ärzte und andererseits wird das Vertrauen klinischer Experten in die Entscheidungen der Algorithmen gehemmt. Darum forschen wir, wie man komplexe Entscheidungspfade des maschinellen Lernens in der Ganganalyse nachvollziehbar machen kann“, sagt Brian Horsak, Leiter des Center for Digital Health and Social Innovation der FH St. Pölten.

Das Interesse an künstlicher Intelligenz (KI) zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in der Medizin steigt rasant. Aufgrund des „Blackbox“-Charakters der komplexen Verfahren ist aber oft nicht nachvollziehbar, wie KI eine bestimmte Entscheidung trifft und welche Bereiche in den Daten zu dieser Entscheidung beigetragen haben. Das ist eine große Hürde für den Einsatz in der klinischen Praxis. Am aktuell ausgezeichneten Projekt beteiligt waren Brian Horsak, Djordje Slijepčević, Matthias Zeppelzauer, Anna-Maria Raberger und Bernhard Dumphart (alle FH St. Pölten), Andreas Kranzl und Fabian Unglaube (Spital Speising) und Christian Breiteneder (TU Wien).

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red/mich/czaak, Economy Ausgabe Webartikel, 18.10.2021