Assistent AI

Ob neue Ansätze bei der Krebsforschung, die Berechnung von Proteinstrukturen oder bessere Recherchemöglichkeiten: Künstliche Intelligenz (KI) spielt in der Wissenschaft eine immer größere Rolle. Denn KI-Tools erleichtern den Arbeitsalltag von Forschenden auf vielen Ebenen. Wir stellen fünf praxiserprobte smarte Lösungen vor.

AlphaFold: Proteine falten per Mausklick

Was KI für die Forschung leisten kann, hat AlphaFold 2020 eindrucksvoll demonstriert. Der Deep-Learning-Algorithmus der Google-Tochter DeepMind konnte die dreidimensionale Struktur von Proteinen in bis dato unerreichter Geschwindigkeit berechnen. Als Trainingsdaten nutzte AlphaFold die von Forschenden „händisch“ vermessenen Eiweißstoffe. Mittlerweile hat das Tool die Struktur fast aller 200 Millionen bekannten Proteine mit hoher Genauigkeit errechnet. Das ist ein Quantensprung für die Biowissenschaften. Denn wer die Struktur eines Proteins kennt, kann herausfinden, was es tut – und Abläufe und Krankheiten im Körper besser verstehen.

Weltweit nutzen Forschende AlphaFold inzwischen, um Antibiotikaresistenzen zu untersuchen oder um etwa Herpesviren oder neue Impfstoffe zu erforschen. Den Entwicklern von AlphaFold brachte das 2024 den Chemie-Nobelpreis ein. Und DeepMind hat mittlerweile nachgelegt: Das neue KI-Modell AlphaFold 3 kann nicht nur die Form von Proteinen berechnen, sondern soll auch vorhersagen können, wie diese mit anderen Molekülen interagieren – und das in bislang unerreichter Genauigkeit. Mit einigen Mausklicks können Forschende damit beispielsweise komplexe Wechselwirkungen zwischen Proteinen und Wirkstoffen modellieren. Das neue KI-Modell ist somit für die Grundlagenforschung und die Arzneimittelentwicklung noch nützlicher als sein Vorgänger.

AIFS: genauere Wettervorhersagen

In Zeiten des Klimawandels werden Wettervorhersagen immer wichtiger: Je präziser sich Starkregen, Orkane, Dürren oder andere Wetterextreme prognostizieren lassen, desto früher und gezielter können Behörden Gegenmaßnahmen einleiten. Bislang werden Wettervorhersagen aufwendig über physikbasierte Modelle auf Supercomputern errechnet. Das frisst viel Zeit und noch mehr Strom. Das neue KI-gestützte Vorhersagesystem AIFS des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) soll das deutlich schneller und präziser bewerkstelligen und dabei nur ein Tausendstel der Energie benötigen.

Trainiert mit historischen Wetterdaten, identifiziert die KI Muster, die sie mit tagesaktuellen Messdaten von Satelliten und Wetterstationen abgleicht. So entstünden Prognosen, die etwa bei der Vorhersage tropischer Wirbelstürme um 20 Prozent genauer ausfielen als moderne physikbasierte Modelle, so das EZMW. Aber auch bei der Klimaforschung wird KI wohl künftig ihre Kompetenz bei der Mustererkennung ausspielen. So entwickeln Helmholtz-Forschende aktuell ein KI-Basismodell, das langfristigere und zuverlässigere Klimaprognosen ohne Supercomputer ermöglichen soll.

Consensus, ScholarAI oder SciSpace: KI recherchiert

Jede wissenschaftliche Arbeit beginnt mit der Sichtung des Forschungsstandes. KI-gestützte wissenschaftliche Suchmaschinen wie Consensus, ScholarAI oder SciSpace können diesen Prozess deutlich beschleunigen. Zunächst stellt man seine Forschungsfrage: Können Tiere Erdbeben erspüren? Oder: Ist vegane Ernährung gesünder als ein omnivorer Speiseplan? Dann durchforsten die KI-Tools Abermillionen wissenschaftliche Paper und liefern kompakte Zusammenfassungen der besonders relevanten Veröffentlichungen. Um die Relevanz der jeweiligen Publikation zu bewerten, gibt Consensus weitere Informationen an die Hand, etwa wie oft der Aufsatz zitiert wurde und auf welcher Methode und Stichprobengröße die Studie basiert. Ein sogenannter Consensus Meter zeigt darüber hinaus an, ob bei einem Thema weitestgehend wissenschaftliche Einigkeit herrscht oder es umstritten ist. Bei der Frage nach den Erdbeben erspürenden Tieren lautet das Ergebnis: Acht Prozent der wissenschaftlichen Paper sagen, dass sie es können. Acht Prozent sagen Nein, und 83 Prozent sagen: möglicherweise.

Wordvice AI, Jenni AI: digitales Lektorat

Nach der Recherche ist vor dem Schreiben. Und auch hier kann man sich von unterstützenden KI-Tools über die Schulter schauen lassen. Schreibassistenten wie Wordvice AI oder Jenni AI geben Tipps, um Texte stilistisch zu verbessern oder Dopplungen zu vermeiden – und sie prüfen die Grammatik in diversen Sprachen. Jenni Ai dient auch als Ersthelferin bei Schreibblockaden: Beginnt man einen Satz, schlägt die KI vor, wie er weitergehen könnte. Wordvice AI wiederum bietet eine Plagiatsprüfung. Das Tool durchsucht weltweit über eine Milliarde Texte in Onlinequellen und Fachzeitschriften, um sicherzustellen, dass man im Arbeitstunnel nicht versehentlich Formulierungen und Gedanken aus anderen Forschungsarbeiten „geborgt“ hat.

Transkribus: alte Schriften entziffern

Forschende der Geschichtswissenschaften verbringen ihre Zeit oft in Archiven – mit rundem Rücken und zusammengekniffenen Augen über historische Quellen gebeugt. Mittelalterliche Codices, amtliche Dokumente aus der frühen Neuzeit oder private Briefe aus dem 18. Jahrhundert haben viel zu erzählen – wäre ihre Entzifferung nur nicht so mühsam und zeitaufwendig. Aufgabe von KI-Tools wie Transkribus ist es, die historische Quellenarbeit zu erleichtern. Die im Rahmen eines EU-Projektes von der Universität Innsbruck entwickelte Plattform überträgt alte Handschriften wie Sütterlin oder Kurrent, aber auch Arabisch oder Hebräisch in einen digitalen Text. Mehr als 200 Transkriptionsmodelle in über 75 Sprachen hat die Community bereits erstellt. Forschende können die neuronalen Netze auch für die eigenen Zwecke trainieren, um historische Schätze zu heben und dabei zugleich Rücken und Augen zu entlasten.

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