Die Analyse biomedizinischer Bilddaten durch Experten, z. B. in der Zellmikroskopie, ist personal- und kostenintensiv sowie anfällig für anwendungsspezifische Fehler. Deep Learning (DL) ermöglicht zwar Hardware-unabhängig automatisierte und objektive Bildauswertungen, wird aber bisher aufgrund des hohen Aufwands für Auswahl und Konfiguration der DL-Modelle nicht eingesetzt.

Wissenschaftler am Fraunhofer-Institut IPT in Aachen wollen mit dem Projektvorhaben "Cell Culture Analysis Tool" (AIxCell) ein Software-Tool zur automatisierten Vorverarbeitung der Daten, Algorithmusauswahl und Konfiguration von DL-Modellen entwickeln, die es Wissenschaftlern ohne IT-Spezialkenntnissen ermöglicht, Künstliche Intelligenz in Form von DL-Algorithmen einzusetzen. Dazu sollen Entscheidungslogiken, Hyperparameteroptimierung, DL-Bibliotheken und Vortraining neuronaler Netze verwendet werden.

Insbesondere angesichts der diesjährigen Corona-Pandemie und der damit notwendigen beschleunigten Erforschung und Entwicklung neuer Medikamente und Impfstoffe, liefert das IGF-Projekt AIxCell einen neuen diagnostischen Ansatz, um mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Virus-befallende Zellkulturen schneller und effektiver zu analysieren.

Der Projektantrag wurde von den Gutachtern der AiF mit sehr guten 33 (+2) von 40 Punkten bewertet. Das Projekt, das vom Bundeswirtschaftsministerium mit ca. 250.000 EUR gefördert wird, kann somit bereits am 1. September 2020 starten.

Das Projekt wird durch einen projektbegleitenden Industrieausschuss (PA) mit zwölf Unternehmen unterstützt, darunter acht KMU sowie fünf weitere Forschungsinstitute. Die PA-Mitglieder werden zeitnah von den Forschungsleitern kontaktiert und zu einem ersten Kick-Off-Treffen eingeladen.

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