Von der Forschung zum Spiel
Morph Tales ist ein spannendes und pfiffiges Game, welches ?das Eis bricht? f¨¹r KI-?Themen, die die ETH-Forschung tats?chlich untersucht. Was braucht es, um reale Forschung in ein unterhaltsames Spiel zu ¨¹bertragen?
Mit dem lernwilligen, jungen Charakter ?Morph? wird die Tatsache dargestellt, dass die Algorithmen, die jeder K¨¹nstlichen Intelligenz zugrundliegen, von Menschen entwickelt werden, und dass jede KI zuerst anhand von Trainingsdaten lernen muss, bevor sie zielf¨¹hrend und zuverl?ssig funktioniert.
Die KI-Forschung im ETH AI Center entwickelt kollaborative, vertrauensw¨¹rdige, breit zug?ngliche und inklusive KI-Systeme, die die Menschen in ihren Aufgaben erg?nzen und nicht ersetzen. Entsprechend lernen die Morphs im Game, wie sie mit den Menschen zusammen eine Aufgabe l?sen und zuverl?ssig ihren Teil beitragen.
Reale Forschungsprojekte als Inspiration
An der ETH Z¨¹rich gibt es zahlreiche Forschungsgruppen, die K¨¹nstliche Intelligenz untersuchen oder anwenden. Als Inspiration f¨¹r die vier Minigames der Morph Tales dienten vier Projekte aus verschiedenen Forschungsbereichen (Agrarwissenschaften, Pharmazeutische Wissenschaften, Informationstechnologie und Geobiologie). Um spannende und gut spielbare Games zu entwickeln, wurde der Forschungszusammenhang vereinfacht und in die Storyline des gesamten Games eingepasst.
Die vier Forschungsprojekte
Agrarwissenschaftler:innen der ETH Z¨¹rich untersuchen, wie die Landwirtschaft mittels KI ihren Pestizid- und D¨¹ngerverbrauch senken kann. Dabei fliegen Drohnen ¨¹ber die Anbaufl?chen und erkennen, wie viel D¨¹nger ein Feld ben?tigt. Ihr Monitoring soll dazu beitragen, die Schutz- und D¨¹ngemittel um 90 Prozent zu vermindern.
Zudem werden Roboter so mit KI trainiert, dass sie lernen, wo sie Unkraut bek?mpfen oder Pflanzenkrankheiten vorbeugen k?nnen. In dem ETH-Projekt ?InnoFarm? testeten die ETH-Forschenden unter anderem, wie diese mobilen und intelligenten Technologien die Schweizer Landwirtschaft darin unterst¨¹tzen k?nnen, dass sie umweltfreundlicher wird und zugleich ihre Produktivit?t aufrechterh?lt. Weitere Informationen unter externe Seite?InnoFarm?.
In der pharmazeutische Wirkstoffforschung nutzen ETH-Forschende Ans?tze der k¨¹nstlichen Intelligenz, um neue Medikamente am Computer zu entwerfen. Sie haben ein KI-Modell entwickelt, das selbstst?ndig Molek¨¹lstrukturen entwirft, die im Hinblick auf die Behandlung bestimmter Krankheiten eine oder mehrere gew¨¹nschte Eigenschaften besitzen.
Mittels der KI erhalten die Forschenden neue Molek¨¹le, die sie danach im Labor auf ihre pharmakologische Wirkung als Arzneistoffe testen k?nnen. Heute erm?glicht diese Technologie bereits eine viel effizientere Identifikation neuer Arzneistoffe. Die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten werden so deutlich erleichtert. Mehr ¨¹ber die KI-gest¨¹tzte Medikamentenentwicklung erfahren sie auf der Webseite ?de novo drug design? (auf Englisch) oder in diesem Artikel (auf Deutsch).
An der ETH Z¨¹rich entwickeln verschiedene ingenieurwissenschaftliche Forschungsgruppen KI-Verfahren, die es erm?glichen, dass sich Fahrzeuge autonom selbst steuern sowie zuverl?ssig und sicher fortbewegen. Solche KI-Modelle zur Steuerung werden nicht nur f¨¹r fliegende Drohnen, Strassen- oder Schienenfahrzeuge entwickelt, sondern auch f¨¹r Schiffe.
Im Labor f¨¹r Automatik und im Zentrum f¨¹r projektbasiertes Lernen des D-ITET arbeiten Forschende und Studierende beispielsweise an der Modellierung, sensorbasierten Erkennung und KI sowie an autarken Energiesystemen, Steuerung und Simulation von autonomen Segelbooten. Sie wollen herausfinden, wie sich Boote bei bestimmten Wind- und Seebedingungen selbstst?ndig und zielgerichtet ¨¹ber das Wasser bewegen. Mehr ¨¹ber Autonomes Segeln und Fahren erfahren sie auf dieser Webseite (auf Englisch) oder in diesem DownloadDokument (PDF, 345 KB).
Leben ist ein sich selbst erneuerndes System, das in der Lage ist, seine Umgebung zu ver?ndern und sich weiterzuentwickeln. Damit sich Leben auf einem Planeten entwickeln kann, muss eine Reihe von Bedingungen erf¨¹llt sein. Wasser und N?hrstoffe sind zwei Beispiele f¨¹r Faktoren, die das Leben nutzen kann, um Energie zu gewinnen und sich weiterzuentwickeln.
Astronomen und Geowissenschaftler haben riesige Datenmengen zu Tausenden von Exoplaneten gesammelt, die sie nun nach Spuren von Leben durchsuchen k?nnen. Geobiolog:innen der ETH Z¨¹rich nutzen KI-Ans?tze, um aus all diesen planetaren, geologischen, atmosph?rischen, ?kologischen und biologischen Daten heraus Muster und Informationen zu gewinnen, die R¨¹ckschl¨¹sse auf die Voraussetzungen und die Evolution des Lebens zulassen. Mehr zur geobiologischen Forschung ¨¹ber das Leben erfahren Sie auf dieser Webseite (auf Englisch) oder in diesem Interview (auf Deutsch).
Smart Farming (¨¹berwachtes Lernen): In der Smart Farming-Forschung kommen Sensoren und Kameras zur Erkennung von Sch?dlingen und Krankheiten zum Einsatz. So kann zum Beispiel die Position von Unkraut mithilfe von Bilderkennung erkannt und an einen J?t-Roboter ¨¹bermittelt werden. Bilderkennungsalgorithmen werden durch sogenanntes ?¨¹berwachtes Lernen? trainiert. Das heisst, der Computer lernt anhand einer sehr grossen Menge an Beispielen und Gegenbeispielen, was ein Unkraut ist.
Virtual Drug Design (generatives Maschinelles Lernen): Das Spiel Virtual Drug Design basiert auf Forschung, die generatives maschinelles Lernen nutzt, um neue, innovative Medikamente herzustellen. Dem Computer werden hier eine grosse Menge an Beispielen f¨¹r Molek¨¹lverbindungen gezeigt und auf Basis dieser Beobachtungen kann der Computer dann neue Verbindungen vorschlagen.
Autonomous Sailing (¨¹berwachtes Lernen): Maschinelles Lernen l?sst sich nutzen, um die Geschwindigkeit eines Segelbootes vorherzusagen und bei der optimalen Kursplanung eines Autopiloten zu unterst¨¹tzen. Basierend auf historischen Daten, die gemessene Werte wie Windgeschwindigkeit, Wind-Angriffswinkel und die Zielvariable der Bootsgeschwindigkeit korrelieren, werden Vorhersagen ¨¹ber optimale Einstellungen in einer k¨¹nftigen Situation getroffen.
Origin of Life (¨¹berwachtes Lernen): Rover, die auf der Oberfl?che von Exoplaneten nach Spuren von Leben suchen, k?nnen Anforderung und Beispiele f¨¹r die erfolgversprechendsten Ziele empfangen. Das Computersystem des Rovers kann dann anhand dieser gelernten Eingaben diese Ziele automatisch suchen und priorisieren.
M?chten Sie mehr erfahren ¨¹ber KI-Forschung an der ETH Z¨¹rich. Oder wollen Sie wissen, wie die Morph Tales entstanden sind? Interessieren Sie sich f¨¹r den Ursprung der Morphs?
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