Was ist das Ziel von dem Projekt? Die Möglichkeit des Abbaus von Ewigkeitschemikalien. Unter dem Namen „DigiBioTech“ fördert die TU Graz dieses Leadprojekt mit 1,96 Millionen Euro über drei Jahre.
Erhebliche Fortschritte erwartet
Robert Kourist vom Institut für Molekulare Biotechnologie, Leiter des Projekts, betont die zentrale Rolle von Künstlicher Intelligenz: „Biotechnologie kann unsere Gesellschaft erheblich nachhaltiger machen. Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz wird es uns gelingen, biologische Systeme effektiver und zuverlässiger zu optimieren.“ Gustav Oberdorfer vom Institut für Biochemie ergänzt: „Der Einsatz von Machine Learning ermöglicht enorme Effizienzsprünge. Unser Ziel ist es, die Zahl der nötigen Experimente drastisch zu reduzieren.“
Digitale Zwillinge biochemischer Prozesse
Die Gestaltung der Prozesstechnik stellt eine ähnliche Herausforderung dar. Regina Kratzer vom Institut für Biotechnologie und Prozesstechnik erklärt: „Wir wollen digitale Zwillinge biologisch-biochemischer Prozesse erzeugen, um Abläufe vorherzusagen, zu gestalten und im Großmaßstab zu kontrollieren.“
Entwicklung passender Machine-Learning-Methoden
Die TU Graz legt den Fokus auf die Entwicklung passender Machine-Learning-Methoden für experimentelle Daten. Robert Peharz vom Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung sagt: „In diesem Leadprojekt wollen wir ein gemeinsames Verständnis entwickeln, um die passende Machine-Learning-Methode zu finden und weiterzuentwickeln.“
Abbau von Ewigkeitschemikalien und CO2-Nutzung für Bioplastik
Das Projekt widmet sich drei Leitthemen: dem Abbau von Ewigkeitschemikalien, der Herstellung von Bioplastik aus CO2 und der Vorhersage sowie automatisierten Steuerung des Zusammenspiels von Enzymen. Daten werden experimentell gewonnen und zur Verfeinerung der KI-Modelle verwendet. „Unsere gewonnenen Daten werden öffentlich zugänglich gemacht, um zur Demokratisierung in der Biotechnologie beizutragen“, betont Gustav Oberdorfer.
Deine Meinung
Der Artikel ist lesenswert
Der Artikel ist informativ.
Der Artikel ist ausgewogen.