Nachricht vom 30. April 2024
Helmholtz investiert 23 Millionen Euro in Forschung zu KI-Grundlagenmodellen
HZDR an Projekt zur Bestandsaufnahme des globalen Kohlenstoffbudgets beteiligt
In der Klimaforschung, in der Medizin oder in der Erforschung neuer Materialien für die Energiewende fallen riesige Mengen an Daten an. Ihr volles Potential lässt sich jedoch nur ausschöpfen, wenn die Forschung immer größere Datenmengen auch auswerten kann. Eine neue Generation von KI-Grundlagenmodellen, den sogenannten Foundation Models, soll nun eine ganze Reihe von großen Herausforderungen in der Wissenschaft angehen. Die Helmholtz-Gemeinschaft leistet Pionierarbeit auf diesem Gebiet und fördert vier Pilotprojekte und die dafür benötigte Infrastruktur mit rund 23 Millionen Euro. Zwölf Helmholtz-Zentren beteiligen sich an den Projekten, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) radiologische Diagnosen zuverlässiger machen, Klimamodelle auf eine neue Ebene heben und die Entwicklung einer neuen Generation von Photovoltaikmodulen beschleunigen sollen. Das Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) bringt seine Expertise im Projekt 3D-ABC ein, das das Verständnis des globalen Kohlenstoffkreislaufs verbessern soll.
Einer der leistungsstärksten Rechner Sachsens steht im Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf.
Bild: HZDR/Oliver Killig
Foundation Models sind KI-Anwendungen, die auf der Grundlage einer sehr breiten Wissensbasis in der Lage sind, eine Reihe von komplexen Problemen zu lösen. Sie sind damit deutlich leistungsstärker und flexibler als herkömmliche KI-Modelle und eignen sich somit auch für die Wissenschaft. Durch gezieltes Training mit umfangreichen Datenmengen und die Nutzung von generativer KI sind sie in der Lage, komplexe Zusammenhänge auf der Grundlage erlernter Muster zu verstehen, neue Zusammenhänge zu generieren sowie Prognosen zu erstellen. Dadurch lassen sich zum Beispiel weltweite Klimadaten stärker vernetzen oder medizinische Diagnosen fundamental verbessern. „Wir sind davon überzeugt, dass wir mit Foundation Models die Grenzen der Wissenschaft verschieben können. Helmholtz bringt dafür nicht nur herausragende Talente und umfassende Datensätze aus verschiedenen Forschungsbereichen, sondern auch eine einzigartige Computer-Infrastruktur zusammen“, sagt Otmar Wiestler, der Präsident der Helmholtz-Gemeinschaft.
Ziel der auf drei Jahre angelegten Helmholtz Foundation Model Initiative (HFMI) ist es, voll funktionsfähige Modelle zu entwickeln. Dafür wurden vier Pilotprojekte ausgewählt, an denen Wissenschaftler*innen aus zwölf Helmholtz-Zentren arbeiten. Über einen Zeitraum von drei Jahren erhalten die Projekte eine Förderung in Höhe von 11 Millionen Euro. Weitere 12 Millionen werden in den Ausbau von nötiger Infrastruktur investiert. Eine Synergy Unit forscht zudem an disziplinübergreifenden Fragestellungen, fördert den Wissensaustausch zwischen den einzelnen Projekten und übernimmt übergreifende Aktivitäten. Die geförderten Projekte sollen nicht nur einen klaren Mehrwert für die Wissenschaft bieten, sondern die finalen Ergebnisse auch als Open Source der Gesellschaft zur Verfügung stellen – vom Code über die Trainingsdaten bis hin zu den trainierten Modellen.
Berechnung und Visualisierung des globalen Kohlenstoffbudgets von Vegetation und Böden
Um die Folgen des weltweiten Klimawandels einzudämmen, benötigen wir fundiertes Wissen über das globale Kohlenstoffbudget, das sich aus CO2-Quellen und CO2-Speichern, wie Mooren, Wäldern oder Permafrostböden, zusammensetzt. Bislang konnten Forschende schwer beziffern, wie Veränderungen von Landflächen, Vegetationen oder Böden den Kohlenstoffkreislauf beeinflussen, da die Daten zu heterogen und verstreut waren. Das Foundation Model 3D-ABC wird Daten unterschiedlichster Quellen, wie beispielsweise von Satelliten, Drohnen oder lokalen CO2-Auffangstationen, zusammenbringen und modellieren. Auf diese Weise können Schlüsselparameter des globalen Kohlenstoffkreislaufs der Vegetation und der Böden mit hoher räumlicher Auflösung erfasst, quantifiziert und charakterisiert werden.
Das Team um Prof. Pedram Ghamisi, Leiter der Gruppe Maschinelles Lernen am Helmholtz-Institut Freiberg für Ressourcentechnologie (HIF) des HZDR, unterstützt das Projekt mit seiner Expertise auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz für die Fernerkundung und Analyse von Hyperspektraldaten. Dr. Peter Steinbach, Leiter der Gruppe Artificial Intelligence am HZDR, wird mit seinem Team zur Qualitätssicherung und dem Finetuning des Modells beitragen.
Beteiligte Helmholtz-Zentren: Alfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung, Forschungszentrum Jülich, Helmholtz-Zentrum Potsdam – Deutsches GeoForschungsZentrum, Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung und Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt.
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