Künstliche Intelligenz stellt bei der Auswertung von Röntgen- und MRT-Aufnahmen (z.B. Mammographie), Infrarot- und Massenspektren eine effektive Unterstützung für den Arzt oder Chemiker dar. Damit lassen sich Krebs und andere Erkrankungen schneller erkennen und mit höherer Erfolgswahrscheinlichkeit behandeln. Ebenso beschleunigt sich der Weg vom Analyseergebnis in Rohdaten bis zur Auswertung. Selbst unbekannte Substanzen lassen sich mit AI-Unterstützung identifizieren.
Ein weiteres typisches Einsatzgebiet betrifft die Wirkstoffforschung: Ausgehend von bekannten Substanzen schlägt AI aussichtsreiche Kandidaten vor. Diese können zum Beispiel wirksamer, verträglicher oder komfortabler applizierbar sein.
Analog dazu lassen sich in der Materialforschung Werkstoffe mit Wunscheigenschaften in silico kreieren. Dabei kann es sich zum Beispiel um 3D-druckbare Kunststoffe mit bestimmten Festigkeiten und Farben handeln.
Ausserdem kann AI sich bei der Kontrolle von Chemie-, Pharma- und Biotech-Prozessen nützlich machen. Denn beispielsweise weisen Temperatur- und Druckverläufe über bestimmte Zeiträume gewisse Charakteristiken auf. Künstliche Intelligenz kann solche Muster prüfen: Bewegt sich der Prozess in ruhigem Fahrwasser, oder kommt es zu Anomalien? Im letzteren Falle ist womöglich ein Eingreifen notwendig.
Hier zahlt sich ein hoher Automatisierungs- und Digitalisierungsgrad mehrfach aus. Denn die AI benötigt als Input viele Messwerte in Form digitaler Daten. Das können Temperaturen, Drücke, Färbungen von Flüssigkeiten, Vibrationen von Kompressoren, Axialbeschleunigungsmessungen von Motoren und vieles mehr sein. Über diese sensorischen Informationen lässt sich mit AI-Unterstützung eine energetisch günstige Feinsteuerung und eine vorausschauende Wartung realisieren.
Allerdings ist AI in der Regel kein «Plug-and-play-Werkzeug». Das dafür notwendige Datenerfassungssystem schliesst Maschinen mit speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) und daran angeschlossene Sensoren ein. Dazu kommt ein Gateway, d.h. ein Netzwerkknoten für die Datenübertragung, und ein temporärer Speicher zum Datenschnellabruf (Cache). Darüber hinaus muss die Datensicherheit gewährleistet werden, insbesondere bei Internetanbindung zur Nutzung von IoT-Tools («Internet of Things»).
In allen Anwendungen ist Künstliche Intelligenz nicht künstlich, weil an erster Stelle ein Training durch Menschen steht. Der Arzt teilt der künstlichen Intelligenz mit, ob er auf einem Röntgenbild einen Tumor erkennt; der Analytiker sagt, ob im IR-Spektrum die CO2-Bande sichtbar ist; Wirkstoff- und Materialentwickler geben erfolgreiche Medikamente bzw. Werkstoffe als Trainings-Input. Die mit vielen Röntgenaufnahmen, Wirkstoffen, Werkstoffen oder Spektren gefütterte AI erledigt anschliessend viele Aufgaben zuverlässiger als der Mensch.
Das birgt für den Einsatz von AI in der betrieblichen Praxis enorme Chancen, insbesondere im Zusammenspiel mit Automatisierung und Digitalisierung. Greifbar werden sie in ihrer ganzen Bandbreite auf der diesjährigen Ilmac Basel. Vertieft wird dieses Thema an der Conference am 16.09.2025 und bei der Future of Life Sciences-Area.
Kontakt
Ilmac Basel 2025
Dauer:
16. bis 18. September 2025 (Dienstag bis Donnerstag)
Öffnungszeiten:
9.00 bis 17.00 Uhr
Ort:
Messe Basel, Halle 1.0
Veranstalter:
MCH Messe Schweiz (Basel) AG