Forschung 20.10.2006, 19:24 Uhr

Computer schaut dem Gehirn beim Denken zu  

VDI nachrichten, Berlin, 20. 10. 06, ber – Was haben computergestützte Medikamentenentwicklung, die Abwehr von Hackerangriffen und eine direkte Mensch-Maschine-Kommunikation gemeinsam? Ihnen allen liegen ausgefeilte Methoden des maschinellen Lernens zugrunde. Dafür hat der Berliner Informatik-Professor Klaus-Robert Müller den diesjährigen Alcatel-Forschungspreis erhalten.

Jährlich vergibt die Alcatel SEL Stiftung den mit 20 000 € dotierten Preis „Technische Kommunikation“. Sie zeichnet damit keine Einzelarbeiten von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus, sondern ein „wegweisendes Gesamtschaffen“.

Prof. Klaus-Robert Müller von der TU Berlin konnte die Jury in der noch jungen Disziplin des maschinellen Lernens mit einer der wichtigsten algorithmischen Techniken überzeugen: mit Support-Vektor-Maschinen. Dies sind Lernalgorithmen, die aus Beispieldaten charakteristische Datenmuster herausziehen, die so genannten Support-Vektoren. Über Verallgemeinerung ist es diesen Lernmaschinen möglich, auch neue, noch unbekannte Daten zuverlässig zu klassifizieren.

Entscheidend für ein optimales Ergebnis ist, dass sich über solche Maschinen beliebig viele verschiedene Merkmale gleichzeitig berücksichtigen lassen – und dass zudem noch die Fehlerwahrscheinlichkeit der Klassifizierung angegeben werden kann. Auch Vorhersagen darüber, wie sich ein System weiterentwickeln wird, erlaubt diese Analysetechnik, „die heute Standardtechnologie ist“, so Müller.

Innerhalb der vergangenen zehn Jahre hat der heute 41-Jährige dieses Verfahren zur Datenanalyse sowohl in der Theorie als auch in der praktischen Anwendung maßgeblich entwickelt.

„Theoretischer Vater der Support-Vektor-Maschinen ist Vladimir Vapnik“, so Müller. Der junge Wissenschaftler war damals Mann der ersten Stunde.

„Vor zehn Jahren hat sich weltweit weniger als ein Dutzend Menschen damit beschäftigt“, erinnert sich Müller. Er leitet heute ein gut 30-köpfiges internationales Team der Abteilung Intelligente Datenanalyse beim Fraunhofer-Institut für Rechnerarchitektur und Softwaretechnik (First). Müller wechselte vor Kurzem als Professor von der Universität Potsdam an die TU Berlin.

„Mindestens zwölf Patente auf bestimmte Anwendungen wie etwa die Erkennung von Anomalien in Echtzeit“ hat Müller inne. Seine Forschungsgruppe hält insgesamt weit mehr Patente.

„Bei mir liefen Theorie und Anwendung immer parallel“, sagt Müller. 1996 wandte er die Support-Vektor-Maschine auf die Handschrifterkennung an, später für die Genomanalyse und die Analyse der Hirnaktivität.

Seit mehreren Jahren arbeitet Müller zusammen mit Neurophysikern von der Charité Berlin am Projekt „Berlin Brain-Computer Interface“. Computersysteme sollen lediglich über Gehirnsignale gesteuert werden und z. B. gelähmten Menschen ermöglichen, mit der Außenwelt zu kommunizieren.

Grundlage ist das Phänomen, dass sich beispielsweise im linken Bewegungszentrum des Gehirns eine bestimmte elektrische Aktivität zeigt, wenn man die rechte Hand bewegen will. „Momentan können wir nach 20 min Benutzertraining bereits Hirnmuster erkennen, wie jemand rechts oder links denkt“, erläutert Müller den derzeitigen Stand des Projektes.

Auch Pharmaunternehmen wie Schering testen inzwischen bei der Entwicklung neuer Wirkstoffe Müllers Datenanalyseverfahren. Dabei wird am PC simuliert, ob eine Substanz z. B. wasserlöslich ist. Das erleichtert eine Auswahl im Vorfeld, bevor teuere Versuche im Reagenzglas starten.

„Mit zwei bis drei Substanzen pro Sekunde sind wir dabei sehr schnell“, sagt Müller. Doch viel wichtiger ist die Frage, mit welcher Präzision und mit welchem Fehlerbalken z.B. die Wasserlöslichkeit einer Substanz vorhergesagt wird. „Die Qualität der Vorhersage ist das allein Seligmachende“, ist Müller überzeugt. Stolz erläutert er, dass die Ergebnisse seiner Datenanalysemethode im Schering-Projekt „um den Faktor 10 präziser sind, als sie herkömmliche Verfahren liefern können“.

NIKOLA WOHLLAIB

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