Forum für Wissenschaft, Industrie und Wirtschaft

Hauptsponsoren:     3M 
Datenbankrecherche:

 

Dem Computer beim Denken zuschauen

01.02.2017

Neuronale Netze werden heute häufig für die Analyse komplexer Daten eingesetzt – zum Beispiel um in genetischen Informationen Hinweise auf Krankheiten zu entdecken. Letztlich aber weiß niemand, wie diese Netzwerke eigentlich genau arbeiten. Fraunhofer-Forscher haben deshalb eine Software entwickelt, mit der sie in die Black Boxes hineinschauen und deren Arbeitsweise analysieren können. Auf der CeBIT in Hannover stellen die Forscher ihre Software vom 20. bis 24. März 2017 vor (Halle 6, Stand B 36).

Früher war es mühsam, im Computer Fotos zu sortieren. Heute klickt man auf die Gesichtserkennung – und flugs erscheint eine Bildauswahl der Tochter oder des Sohnes. Computer sind inzwischen gut darin, große Datenmengen zu analysieren und nach bestimmten Strukturen wie einem Gesicht auf Bildern zu fahnden. Möglich machen das Neuronale Netze, ein inzwischen etabliertes und ausgefeiltes informationstechnisches Analyseverfahren (siehe Kasten »Die Funktionsweise von Neuronalen Netzen«).


Die Analyse-Software des Fraunhofer HHI visualisiert mit Hilfe von Algorithmen komplexe Lernverfahren (schematische Darstellung).

© Fraunhofer HHI

Das Problem: Nicht nur Forscher wissen heute nicht genau, wie Neuronale Netze Schritt für Schritt arbeiten und wieso sie zu diesem oder jenem Ergebnis kommen. Neuronale Netze sind gewissermaßen Black Boxes, Computerprogramme, in die man Werte einspeist und die zuverlässig Ergebnisse liefern. Will man einem neuronalen Netz etwa beibringen, Katzen zu erkennen, dann lernt man das System an, indem man es mit Tausenden von Katzenbildern füttert.

Wie ein kleines Kind, das langsam versteht, Katzen von Hunden zu unterscheiden, lernt auch das neuronale Netz automatisch. »In vielen Fällen aber interessieren sich Forscher weniger für das Ergebnis, sondern vielmehr dafür, was das neuronale Netz eigentlich tut, wie es zu Entscheidungen kommt«, sagt Dr. Wojciech Samek, Leiter der Forschungsgruppe für Maschinelles Lernen am Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut HHI in Berlin. Samek und seine Kollegen haben deshalb zusammen mit Kollegen von der Technischen Universität Berlin eine Methode entwickelt, mit der man einem neuronalen Netz beim Denken zuschauen kann.

Maßgeschneiderte Krebstherapien dank Maschinellem Lernen

Das ist beispielsweise für die Erkennung von Krankheiten wichtig. Heute kann man Computer beziehungsweise neuronale Netze bereits mit den Erbgut-Daten von Patienten füttern. Das Netzwerk analysiert dann, mit welcher Wahrscheinlichkeit der Patient eine bestimmte genetische Erkrankung hat. »Viel interessanter wäre es aber, wenn wir genau wüssten, an welchen Merkmalen das Programm seine Entscheidungen fest macht«, sagt Samek. Das könnten bestimmte Gendefekte sein, die bei dem Patienten vorliegen – und die wiederum könnten ein möglicher Angriffspunkt für eine individuell auf den Patienten zugeschnittene Krebstherapie sein.

Neuronale Netze im Rückwärtsgang

Mit ihrer Methode können die Forscher die Arbeit der neuronalen Netze rückwärts ablaufen lassen. Sie arbeiten sich damit vom Ergebniswert in umgekehrter Richtung durch das Programm. »Wir können genau sehen, an welcher Stelle eine bestimmte Gruppe von Neuronen eine bestimmte Entscheidung getroffen und wie stark diese zum Ergebnis beigetragen hat«, sagt Wojciech Samek. Dass das Verfahren funktioniert, konnten die Forscher schon mehrfach auf eindrucksvolle Weise zeigen. So haben sie zwei im Internet öffentlich verfügbare Programme verglichen, die beide in der Lage sind, Pferde auf Bildern zu erkennen. Das Ergebnis war verblüffend. Das erste Programm erkannte tatsächlich den Körper der Pferde. Das zweite aber orientierte sich an den Copyright-Zeichen der Fotos, welche Hinweise auf Foren für Pferdeliebhaber oder Reit- und Zuchtvereine gaben, sodass das Programm eine hohe Trefferquote erreichte, obwohl es gar nicht gelernt hatte, wie Pferde aussehen.

Anwendungsfeld Big Data

»Man sieht also, wie wichtig es ist, genau zu verstehen, wie ein solches Netzwerk arbeitet«, sagt Samek. Das sei vor allem auch für die Industrie interessant. »So ist es denkbar, aus den Betriebsdaten einer komplexen Produktionsanlage herauszulesen, welche Parameter die Qualität eines Produktes beeinflussen oder zu Schwankungen bei derselben führen«, sagt Samek. Auch für viele andere Applikationen, bei denen es um die neuronale Analyse großer oder komplexer Datenmengen geht, sei die Erfindung interessant. »In einem anderen Experiment konnten wir zeigen, anhand welcher Parameter ein Netzwerk entscheidet, ob ein Gesicht alt oder jung erscheint.«

Banken analysieren laut Samek seit geraumer Zeit mithilfe neuronaler Netze sogar die Kreditwürdigkeit von Bankkunden. Dafür werden große Mengen von Kundendaten gesammelt und von einem neuronalen Netz bewertet. »Wenn man wüsste, wie das Netz zu seiner Entscheidung kommt, könnte man von vornherein die Menge der Daten reduzieren, indem man die relevanten Parameter auswählt«, so der Experte. Das sei durchaus auch im Interesse der Kunden. Während der Messe CeBIT in Hannover vom 20. bis 24. März 2017 werden die Forscher um Samek zeigen, wie sie mit ihrer Software die Black Boxes neuronaler Netze analysieren – und wie diese aus Gesichtern das Alter oder Geschlecht der Person herauslesen oder Tiere erkennen.

Weitere Informationen:

https://www.fraunhofer.de/de/presse/presseinformationen/2017/februar/dem-compute...

Anne Rommel | Fraunhofer Forschung Kompakt

Weitere Nachrichten aus der Kategorie CeBIT:

nachricht Erster Cloud-Park Deutschlands für energieintensive Edge-Szenarien
13.06.2018 | Rittal GmbH & Co. KG

nachricht Cooling für alle Edge-Szenarien – vom einzelnen Rack bis zum kompletten Datacenter
12.06.2018 | Rittal GmbH & Co. KG

Alle Nachrichten aus der Kategorie: CeBIT >>>

Die aktuellsten Pressemeldungen zum Suchbegriff Innovation >>>

Die letzten 5 Focus-News des innovations-reports im Überblick:

Im Focus: Quantenkryptographie ist bereit für das Netz

Wiener Quantenforscher der ÖAW realisierten in Zusammenarbeit mit dem AIT erstmals ein quantenphysikalisch verschlüsseltes Netzwerk zwischen vier aktiven Teilnehmern. Diesen wissenschaftlichen Durchbruch würdigt das Fachjournal „Nature“ nun mit einer Cover-Story.

Alice und Bob bekommen Gesellschaft: Bisher fand quantenkryptographisch verschlüsselte Kommunikation primär zwischen zwei aktiven Teilnehmern, zumeist Alice...

Im Focus: An energy-efficient way to stay warm: Sew high-tech heating patches to your clothes

Personal patches could reduce energy waste in buildings, Rutgers-led study says

What if, instead of turning up the thermostat, you could warm up with high-tech, flexible patches sewn into your clothes - while significantly reducing your...

Im Focus: Tödliche Kombination: Medikamenten-Cocktail dreht Krebszellen den Saft ab

Zusammen mit einem Blutdrucksenker hemmt ein häufig verwendetes Diabetes-Medikament gezielt das Krebswachstum – dies haben Forschende am Biozentrum der Universität Basel vor zwei Jahren entdeckt. In einer Folgestudie, die kürzlich in «Cell Reports» veröffentlicht wurde, berichten die Wissenschaftler nun, dass dieser Medikamenten-Cocktail die Energieversorgung von Krebszellen kappt und sie dadurch abtötet.

Das oft verschriebene Diabetes-Medikament Metformin senkt nicht nur den Blutzuckerspiegel, sondern hat auch eine krebshemmende Wirkung. Jedoch ist die gängige...

Im Focus: Lethal combination: Drug cocktail turns off the juice to cancer cells

A widely used diabetes medication combined with an antihypertensive drug specifically inhibits tumor growth – this was discovered by researchers from the University of Basel’s Biozentrum two years ago. In a follow-up study, recently published in “Cell Reports”, the scientists report that this drug cocktail induces cancer cell death by switching off their energy supply.

The widely used anti-diabetes drug metformin not only reduces blood sugar but also has an anti-cancer effect. However, the metformin dose commonly used in the...

Im Focus: New Foldable Drone Flies through Narrow Holes in Rescue Missions

A research team from the University of Zurich has developed a new drone that can retract its propeller arms in flight and make itself small to fit through narrow gaps and holes. This is particularly useful when searching for victims of natural disasters.

Inspecting a damaged building after an earthquake or during a fire is exactly the kind of job that human rescuers would like drones to do for them. A flying...

Alle Focus-News des Innovations-reports >>>

Anzeige

Anzeige

VideoLinks
Industrie & Wirtschaft
Veranstaltungen

Konferenz zu Usability und künstlicher Intelligenz an der Universität Mannheim

13.12.2018 | Veranstaltungen

Show Time für digitale Medizin-Innovationen

13.12.2018 | Veranstaltungen

ICTM Conference 2019 in Aachen: Digitalisierung als Zukunftstrend für den Turbomaschinenbau

12.12.2018 | Veranstaltungen

VideoLinks
Wissenschaft & Forschung
Weitere VideoLinks im Überblick >>>
 
Aktuelle Beiträge

Cohesin treibt die Alterung von Blutstammzellen voran

14.12.2018 | Biowissenschaften Chemie

Durch Biomarker wird die Bildung von Knochenmetastasen früher erkennbar

14.12.2018 | Biowissenschaften Chemie

Dreidimensionaler Herzmuskel aus Hautzellen gezüchtet

14.12.2018 | Biowissenschaften Chemie

Weitere B2B-VideoLinks
IHR
JOB & KARRIERE
SERVICE
im innovations-report
in Kooperation mit academics