NSF finanziert KI zur Revolutionierung von Wissenschaft & Technik
Die U.S. National Science Foundation (NSF) erhöht ihre Investitionen in künstliche Intelligenz erheblich, um die Art und Weise, wie wissenschaftliche Entdeckungen und technische Innovationen stattfinden, grundlegend neu zu gestalten. Durch eine Reihe neuer Programme leitet die Behörde Ressourcen in Initiativen, die den Weg von bahnbrechenden Ideen zu greifbaren Anwendungen in der realen Welt beschleunigen sollen, wodurch die Wettbewerbsfähigkeit des Landes in der globalen KI-Landschaft gestärkt wird.
Ein Eckpfeiler dieser Bemühungen ist die Initiative „Nutzungsinspirierte Beschleunigung des Proteindesigns“, die fast 32 Millionen US-Dollar an Teams vergibt, die KI zur Herstellung von Enzymen, Proteinen und Materialien mit präzise entwickelten Eigenschaften einsetzen. Diese Finanzierung kommt zu einem entscheidenden Zeitpunkt, da jüngste Fortschritte, insbesondere Tools wie Google DeepMinds AlphaFold, die Fähigkeit zur Vorhersage von Proteinstrukturen dramatisch verbessert haben. Dieser Wandel hat die Tür zum Entwurf dieser komplexen Moleküle für spezifische Funktionen geöffnet, eine Entwicklung, die die Schaffung neuer Materialien, Medikamente und industrieller Prozesse revolutionieren verspricht, die einst Jahre der Entwicklung erforderten. Erwin Gianchandani, ein NSF-Beamter, unterstrich die Bedeutung dieses kollaborativen Ansatzes und erklärte, dass die NSF „erfreut ist, Experten aus Industrie und Wissenschaft zusammenzubringen, um Hindernisse für die weit verbreitete Einführung von KI-gestütztem Proteindesign zu konfrontieren und zu überwinden“. Zu den derzeit laufenden Projekten gehören die Entwicklung von KI-entwickelten Enzymen zur Herstellung von biobasierten Acrylaten, die in Produkten wie Farben und Plexiglas verwendet werden, sowie Bakterien, die recycelbare, hochtemperaturbeständige Kunststoffe herstellen können. Diese Bestrebungen veranschaulichen, wie KI-gesteuertes Proteindesign seine Wirkung auf die Fertigungs-, Gesundheits- und Energiesektoren ausweiten könnte.
Während KI-gesteuertes Design neues wissenschaftliches Potenzial erschließt, besteht der nächste entscheidende Schritt darin, sicherzustellen, dass diese Innovationen robust genug für den Einsatz in der realen Welt sind. Um dies zu adressieren, stellt die NSF über 2 Millionen US-Dollar an Planungszuschüssen für ihr Programm „KI-fähige Testumgebungen“ bereit. Diese Testumgebungen sind darauf ausgelegt, KI-Systeme an ihre Betriebsgrenzen zu bringen, indem sie die unvorhersehbaren, oft chaotischen Bedingungen der realen Welt nachbilden. Diese rigorosen Tests zielen darauf ab, KI-Konzepte zu validieren und zu verfeinern, um sie für den praktischen Einsatz vorzubereiten. Ellen Zegura, stellvertretende Assistentin des Direktors für CISE, hob die einzigartige Nutzung bestehender Forschungseinrichtungen durch das Programm zur Förderung des KI-Fortschritts hervor und merkte an, dass Upgrades eine fortschrittliche KI-Bewertung ermöglichen werden, einschließlich der Frage, wie gut Systeme sich anpassen und von unerwarteten Herausforderungen erholen. Die Testumgebungen umfassen eine vielfältige Palette von Umgebungen, darunter ein stadtweites drahtloses Netzwerk in New York, ein Agrarsystemlabor an der Cornell University, ein Katastrophenresilienz-Hub an der University of Maryland und Testgelände für autonome Fahrzeuge an der University of Michigan. Jeder Standort präsentiert unterschiedliche reale Variablen und bietet KI-Systemen die entscheidende Gelegenheit, ihre Zuverlässigkeit unter dynamischen Bedingungen zu beweisen.
Über Design und Validierung in der realen Welt hinaus erkennt die NSF die Notwendigkeit zugänglicher Tools, die es Forschern ermöglichen, vielversprechende Ideen schnell in vollständig getestete Lösungen umzusetzen, unabhängig von ihrem physischen Standort. Zu diesem Zweck etabliert die Behörde ein neues Netzwerk programmierbarer Cloud-Labore. Diese Einrichtungen werden über KI-fähige Systeme verfügen, die jede Phase eines Experiments verwalten können, von der ersten Einrichtung bis zur Interpretation der Ergebnisse. Forscher können sich remote anmelden, experimentelle Arbeitsabläufe entwerfen und deren Entwicklung in Echtzeit beobachten, wobei das System die Bedingungen dynamisch anpasst, wenn neue Daten entstehen. Während die anfänglichen Schwerpunktbereiche Biotechnologie und Materialwissenschaften sein werden, ist die breitere Vision, den Zugang zu Spitzenexperimenten zu demokratisieren und Universitäten, Start-ups und sogar Bildungseinrichtungen die Möglichkeit zu eröffnen, an hochrangiger Forschung teilzunehmen. Dieser erweiterte Zugang könnte die KI-gestützte Wissenschaft in einer breiteren Gemeinschaft erheblich beschleunigen, insbesondere in Bereichen wie der KI-gesteuerten Arzneimittelentwicklung, wo Unternehmen bereits computergestützte Medikamente in klinische Studien überführen.
Das übergeordnete Ziel hinter diesen miteinander verbundenen Programmen ist es, Forscher zu befähigen, ihnen die Freiheit zu geben, kühnere Ideen zu konzipieren, diese schneller umzusetzen und Probleme anzugehen, die einst als unüberwindbar galten. Durch die strategische Verknüpfung fortschrittlicher KI-Fähigkeiten mit den notwendigen Tools und Umgebungen für ihre Anwendung stellt die NSF aktiv sicher, dass wissenschaftliche Durchbrüche, die im Labor entstehen, zu erheblichen Vorteilen für Industrien und Einzelpersonen im ganzen Land führen können.