„KI-Forscher werden bald unverzichtbare Mitglieder jedes chemischen Forschungsteams sein“

Forschung in der chemischen Industrie ist oft ermüdend und braucht viel Zeit. Das norwegische Startup Iris.ai hat eine KI-Engine entwickelt, die natürliche Sprachverarbeitung verwendet, um große Mengen wissenschaftlicher Texte wie Forschungsarbeiten oder Patente zu überprüfen. Als Teilnehmerin am Startup-Bootcamp X-Linker von 5-HT wurde Iris.ai mit dem zweiten Platz unter zehn ausgewählten Startups aus den Bereichen digitale Chemie und Gesundheit ausgezeichnet. In diesem Interview erklärt CEO und Gründerin Anita Schjøll Brede, wie Iris.ai die chemische Forschung effektiver und effizienter machen kann – und wie die Zukunft der chemischen Industrie aussehen könnte, in der KI-Assistenten ein wesentlicher Bestandteil jedes Forschungsteams sein werden.

Iris.ai Team

Was sind die Probleme der chemischen Forschung, die Iris.ai zu lösen versucht?

Der Zugang zu wissenschaftlichen Erkenntnissen hat in den letzten 50 Jahren radikal zugenommen, und es ist praktisch unmöglich geworden, sich einen Sinn aus dieser Informationsflut zu machen. Besonders in der Chemie gibt es eine Menge wissenschaftlicher Publikationen. Das Problem in der chemischen Forschung ist ein zweifaches: entweder findet man nicht, was man sucht, weil man die Nadel im Heuhaufen sucht, oder man weiss, dass die Forschung so viel Zeit in Anspruch nehmen würde. Herkömmliche, auf Schlüsselwörtern basierende Suchmaschinen reichen einfach nicht aus; wir brauchen intelligentere Werkzeuge, um tatsächlich in den Inhalt der Veröffentlichungen und Patente einzudringen.

Wie kann die künstliche Intelligenz dazu beitragen, die chemische Forschung zu verbessern?

Wir haben die letzten fünf Jahre damit verbracht, eine Kern-KI-Engine aufzubauen, die wissenschaftliche Texte auf der Grundlage der Verarbeitung natürlicher Sprache liest und versteht. Jetzt haben wir diese Engine auf Chemie spezialisiert, wo sie für verschiedene Anwendungsfälle eingesetzt werden kann. Bis jetzt haben wir drei Werkzeuge entwickelt: Entdecken, Identifizieren und Extrahieren. Das Entdeckungswerkzeug dient dazu, sich einen Überblick über das Gebiet zu verschaffen: Es ist eine neue Art und Weise, Literaturrecherchen durchzuführen und die interdisziplinäre Forschung rund um eine chemische Forschungsfrage abzubilden. Das Identifizierungsinstrument ist dafür da, wenn Sie wissen, was Sie brauchen. Dann hilft Ihnen das Tool, spezifische Informationen aus der Literatur zu finden. So kann es zum Beispiel dabei helfen, neue Anwendungen für einen bestehenden Wirkstoff zu finden, indem es wissenschaftliche Literatur ausfindig macht. Auf diese Weise lassen sich neue Geschäftsmöglichkeiten entdecken. Und schließlich bringt das Extraktionstool alles bis auf die Granularebene, indem es alle Schlüsseldatenpunkte aus einer Reihe relevanter Dokumente extrahiert, z.B. alle experimentellen Daten in einer Reihe von Patenten. Eine solche Arbeit kann durchaus manuell durchgeführt werden, ist aber anstrengend und nimmt viel Zeit in Anspruch. Innerhalb weniger Stunden kann unser Werkzeug eine Aufgabe erledigen, für die ein menschlicher Forscher zwei Monate bräuchte.

Iris.ai Software

Wie kann KI tatsächlich Sinn in wissenschaftlichen Texten machen?

Eine gute Sache an der Chemie ist, dass wissenschaftliche Publikationen auf diesem Gebiet in einer sehr spezifischen und konkreten Sprache verfasst werden. Das macht es einfacher, sie mit KI-Methoden zu analysieren. Zunächst einmal arbeiten wir mit Textähnlichkeit. Indem wir die aussagekräftigsten Wörter in einem Text sowie kontextuelle Synonyme, Hyponyme oder Themenwörter identifizieren, stellen wir den kontextuellen Fingerabdruck eines Textes fest und gleichen ihn mit anderen Texten mit ähnlichen Fingerabdrücken ab. Darüber hinaus identifizieren wir Eltern/Kind-Konzepte und deren Korrelation, und wir analysieren den Text auch auf Kausalität. Es hängt von der individuellen Fragestellung ab, welcher dieser Aspekte am wichtigsten ist.

Insbesondere die Patentrecherche erfordert oft einen erheblichen Zeit- und Ressourcenaufwand. Kann Euer Werkzeug eine umfassende Patentrecherche ersetzen?

Unser Werkzeug wird nicht jede einzelne Aufgabe im Zusammenhang mit der Patentforschung ersetzen, aber es wird den mühsamen Teil ersetzen, alle bestehenden Patente Schritt für Schritt durchzugehen. Zum Beispiel ließ einer unserer Kunden früher Forscher alle Schlüsseldaten im Zusammenhang mit Experimenten aus 120 Patenten extrahieren, um ihre eigene Materialleistung mit der Materialleistung ihrer Konkurrenten zu vergleichen. Mit unserem Tool brauchen sie nur die relevanten Patente in einen Ordner zu legen, und das System scannt die Patente, extrahiert die relevanten Informationen und füllt automatisch eine Tabelle aus. Dies erspart ihnen zwei volle Personenmonate Arbeit – jedes Mal.

Warum habt Ihr Euch entschieden, Eure KI-Engine auf Chemie zu spezialisieren?

Wir entwickeln das Kerntriebwerk von Iris.ai nun schon seit fast fünf Jahren – das war eine Menge Arbeit und Mühe. Unser Tool wird bereits erfolgreich im akademischen Bereich eingesetzt, zum Beispiel in Universitätsbibliotheken in Finnland und Norwegen. Vor einem Jahr haben wir beschlossen, die Technologie zu spezialisieren und in die Chemie zu wechseln. Dies ist ein sehr interessantes Forschungsgebiet, und wir sahen ein großes Potenzial für Technologie-Startups, da viele Chemieunternehmen gerade auf dem Weg zur Digitalisierung sind.

Was sind die nächsten Schritte für Iris.ai?

Im Moment befinden wir uns auf der Ebene des Proof of Concept – wir liefern den Beweis, dass unser Werkzeug tatsächlich wertvolle Informationen für unsere Kunden liefert. Obwohl wir bereits mit einer ersten Gruppe von Kunden zusammenarbeiten, sind wir auch auf der Suche nach neuen Kunden. Da unsere Kern-Engine für verschiedene Anwendungsfälle eingesetzt werden kann, sind wir gespannt darauf, mit der Industrie zu sprechen und zu sehen, ob es zusätzliche nützliche Funktionen gibt, die wir integrieren könnten.

Ihr habt am diesjährigen X-Linker-Programm teilgenommen – herzlichen Glückwunsch zum zweiten Platz in unserem Startup-Wettbewerb! Welche Erfahrungen habt Ihr mit dem Programm gemacht?

Es war großartig, weil es sehr konzentriert und nischenorientiert war. Wir hatten die Gelegenheit, mit vielen Unternehmen zu sprechen und gute Dialoge mit ihnen zu beginnen. Es war auch großartig, sowohl von den Unternehmen als auch von den Richtern die Bestätigung zu erhalten, dass unsere Idee wichtig ist. Unsere Belohnung, die Zulassung zum Web-Summit in Lissabon im November, wird uns hoffentlich helfen, unsere Sichtbarkeit weiter auszubauen.

Was ist Eure Vision für die Zukunft von Iris.ai?

Wir wollen das aufbauen, was wir den KI-Forscher nennen, der für uns und mit uns forschen kann. Der KI-Forscher wird den Mensch als Forscher nicht ersetzen, aber er wird ein wesentliches Werkzeug für das forschende Team werden. Er kann nicht nur die richtige Literatur finden, sondern auch Schlussfolgerungen aus bestehenden Texten ziehen und sogar neue Hypothesen auf der Grundlage der Forschung aufstellen. Der KI-Forscher wird den Menschen helfen, ihre Forschung effektiver und effizienter zu gestalten und alle Informationen, die es bereits gibt, sinnvoll zu nutzen.

Ist die chemische Industrie bereit für diese große Umstellung auf künstliche Intelligenz?

Im Allgemeinen hinkt die chemische Industrie in Bezug auf Digitalisierung und KI recht weit hinterher. Einige Chemieunternehmen haben bereits viel Arbeit in der KI geleistet, und wenn wir mit Innovations- und Digitalmanagern sprechen, erhalten wir sehr positives Feedback, aber für viele Unternehmen ist es noch ein weiter Weg. Jede Technologie kann beim ersten Mal enttäuschend sein, und in allen großen Unternehmen werden sie interne Kräfte haben, die versuchen, diese Art von Veränderungen zu verhindern. Aber jetzt, in Zeiten der 4. industriellen Revolution, muss sich jedes Chemieunternehmen auf die Digitalisierung konzentrieren. Das ist schwierig, aber es ist wichtig, sicherzustellen, dass Sie Teil der Zukunft sind. Jetzt ist es an der Zeit, diese Veränderungen vorzunehmen.

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