Das stellte der berühmte französische Schriftsteller selbst unter Beweis, indem er Menschen in seinen Büchern zum Mond fliegen, in die Tiefsee eintauchen oder in rasender Geschwindigkeit um die Welt reisen ließ. Jules Verne war ein Visionär und Entdecker, der seine Inspirationen auf der ganzen Welt suchte. Davon beflügelt, wollen wir uns auf eine virtuelle Entdeckungsreise begeben. Quasi einmal um die Welt, so wie Verne’s Protagonist Phileas Fogg.

Was es zu entdecken gilt? Die vielseitigen Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI). Denn der Einsatz von KI ist längst kein Zukunftsthema mehr. KI findet bereits statt. An ganz verschiedenen Orten.

»Sechster und letzter Stopp: Japan

Es geht zum südwestlichen Zipfel der japanischen Insel Honshu. Die dortige Stadt Shimonoseki gilt traditionell als wichtiger Fischereihafen – und ist ein gutes Beispiel, wenn es darum geht, die Herausforderung des demografischen Wandels in Japan greifbar zu machen. In keinem anderen Land der Welt ist der Anteil der älteren Menschen an der Bevölkerung so groß wie in Japan.

Gerade in der Schifffahrt hinterlässt der Wandel weltweit allerdings nun besonders tiefe Spuren, da die Beschäftigung fordernd und für junge Menschen oftmals keine dauerhafte Option ist. In Japan hat das dazu geführt, dass die Mehrheit der Crew-Mitglieder in der Küstenschifffahrt inzwischen älter als 50 Jahre ist und es an Nachwuchs mangelt.

Azure Cloud- und Edge-Technologie sorgen für leichtere und sichere Navigation

Der in Shimonoseki ansässige Schiffsausrüster JRCS gründete daher das Digital Innovation Lab und die zunächst Infinity, später Infoceanus getaufte Marke, um die digitale Transformation in der Schifffahrt voranzutreiben und mit modernen Technologien eine Antwort für den Arbeitskräftemangel zu formulieren. Eine der Lösungen heißt Infoceanus command. Die Anwendung ermöglicht die intelligente Erkennung von Objekten wie beispielsweise Fischernetzen, Booten oder anderen Hindernissen – besser als ein Mensch es jemals könnte. Dafür setzt die Lösung auf Sensor Fusion, eine Methode, um Daten aus unterschiedlichen Sensorquellen zu verknüpfen, und künstliche Intelligenz bei der Auswertung der Objekte im Bild. Infoceanus macht die Position von Hindernissen in der Umgebung kenntlich und unterstützt die Navigation des Schiffes.

Das System, das dafür zur Anwendung kommt, ist eine Kombination aus Azure Cloud und Azure Stack Edge, über die Dienste wie Azure IoT Hub und das Azure Machine Learning Studio laufen. So ist sichergestellt, dass das System auch dann funktioniert, wenn auf See keine kontinuierliche Netzwerkverbindung vorhanden ist. Azure Stack Edge stellt über die Edge-Anwendungen Funktionen wie Azure Machine Learning bereit.

Infoceanus command ist dabei nur ein Zwischenschritt. Azure Stack Edge und Edge-Anwendungen auf Schiffen sollen auf dem Weg zu einem Intelligence Edge das Herz in einer Welt mit autonom fahrenden Schiffen und Fähren sein. Der erste Schritt mag einfach sein, ist aber dennoch wichtig: er entlastet die Crew – und bietet damit ein attraktiveres Arbeitsumfeld für junge Menschen.

Die ganze Geschichte über Infoceanus lesen Sie hier.

Unser Aufenthalt in Japan endet. Es ist Zeit, „Sayonara“ zu sagen und „mata ne“. Bei Jules Vernes war es noch Fiktion, doch unsere KI-Tour hat gezeigt, was bereits technologisch möglich ist. Und damit verabschieden wir uns nicht nur von Japan, sondern beenden auch unsere Reise um die Welt auf der Suche nach spannenden Anwendungen von KI. Vorerst, denn es gibt noch viel mehr zu entdecken.

»Fünfter Stopp: Die Tierreiche des gesamten afrikanischen Kontinents

Nach unserem Trip in das Meer vor Australien bleiben wir in der freien Natur und landen nach dem australischen auf dem afrikanischen Kontintent. Unser fünfter Stopp erstreckt sich dieses Mal nämlich über den gesamten Kontinent. Und dieser bietet alle Arten von Vegetationen, die wir uns vorstellen können: subtropische Regenwälder, Savannen, Wüsten, mediterrane Regionen. Selbst Schnee gibt es zum Beispiel auf dem Kilimandscharo, wenn auch selten.

Der Kontinent Afrika ist Heimat vieler Wildtiere, die keine Ländergrenzen kennen – von Elefanten über Großkatzen und Affen bis hin zu Insekten oder Nagetieren. Aber viele dieser Arten sind bedroht; bis zum Jahr 2100 könnten vier von zehn Arten ausgestorben sein, wenn wir nichts unternehmen, um sie zu erhalten. Dafür verantwortlich sind unter anderem Wilderei, der Verlust von Lebensraum und der menschengemachte Klimawandel.

Wenn wir die bedrohten Arten retten wollen, müssen wir mehr über sie wissen: Wie sie leben, wo sie sich bewegen und wie sie sich fortpflanzen. Dann können wir gezielt daran arbeiten, Arten und Individuen zu bewahren. Das heißt: Wir brauchen Daten über sie. Und das ist – natürlich – ein Fall für KI!

Sind sie noch zu retten? Ja!

Das Open-Source-Projekt Wild Me widmet sich der Entwicklung von Open-Source-Plattformen zur Identifizierung und Nachverfolgung von Wildtieren. Dafür nutzt Wild Me auch Tools für maschinelles Sehen und Deep-Learning-Algorithmen von Microsoft. Die Daten fließen in eine Plattform namens Wildbook, die Millionen Crowdsourcing-Bilder von Wildtieren enthält – zu Lande und zu Wasser.

Die Bilder werden von unzähligen Freiwilligen in der ganzen Welt geschossen und an Wildbook übertragen. Die Plattform kann sowohl die Arten als auch einzelne Tiere identifizieren, so dass die Wanderungsbewegungen von Tieren verfolgt werden können. Wissenschaftler*innen nutzen die gesammelten Daten als Grundlage für fundierte Artenschutzentscheidungen.

Microsoft unterstützt das Programm und hostet Wildbook auf Azure und stellt die Open-Source-Algorithmen von Wild Me als APIs zur Verfügung. Übrigens: Der gesamte Code von Wildbook ist Open Source und auf GitHub verfügbar. Die ganze Geschichte über Wild Me lesen Sie hier.

Erneut heißt es Abschied nehmen. Es verschlägt uns nach Fernost und die Gewässer, die unser faszinierendes Reiseziel umgeben.

»Vierter Stopp: Australien

Fast 29 Grad misst unser Thermometer. Die Region in Australiens Norden hat ihren ganz eigenen, tropischen Charme. Doch schnell nach der Ankunft ist klar, dass es nicht zuletzt diese besonderen Gegebenheiten vor Ort sind, die das Erfassen von Fischbeständen für den Artenschutz zu einer großen Aufgabe machen können.

Das beginnt bei der Größe und Menge des Wassers, die Darwin Harbour umfasst – nämlich fünf Mal mehr als beispielsweise Port Jackson, der natürliche Hafen von Sydney. Starke Gezeiten mit bis zu sieben Metern Höhenunterschied kommen hinzu – und wäre all das noch nicht genug, sind die Gewässer im Norden Australiens auch noch die Heimat von Salzwasser-Krokodilen, Bullen-, Tiger- und Hammerhaien.

Auf Fischpopulationssuche dank KI

Der Fischerei-Forscher Dr. Shane Penny vom Department of Primary Industry and Resources im Northern Territory stellte sich daher die Frage, ob der Einsatz künstlicher Intelligenz helfen kann. Die Lösung: Computer Vision. Steve van Bodegraven, Experte für maschinelles Lernen bei Microsoft, arbeitete dafür über Monate hinweg mit dem Team von Penny zusammen, um eine Bilderkennung für die Unterwasseraufnahmen von Fischen zu entwickeln.

Während ein Remote-System, das die Fische mit Ködern vor die Linse lockt, bereits die Aufnahmen machte, bedurfte es noch einer gut trainierten KI, um die einzelnen Fische zu erkennen. Letzteres ist alles andere als ein einfaches Unterfangen. Wie sollte die KI-Lösung von Microsoft beispielsweise lernen, Dorsch-Arten richtig zu erkennen, die ihre Farbe der Umgebung anpassen können? Drei Monate und tausende Aufnahmen später sind die ersten Ergebnisse indes vielversprechend. 15 Arten kann die Lösung inzwischen identifizieren – darunter sind auch stark gefährdete Arten wie der Warschau-Zackenbarsch. Auf die Weise lassen sich Populationen und ihre Entwicklungen gezielter beobachten und so möglicherweise frühzeitig auch Rückgänge erkennen.

Längst interessieren sich daher auch Fischerei-Verwaltungen in anderen Teilen Australiens für die Technologie, die sich möglicherweise zudem nutzen lässt, um beispielsweise Vögel wie die Kookaburra (zu Deutsch: Jägerlieste) zu erfassen. Wer mehr über das Projekt erfahren möchte, kann hier nachlesen.

Kräftige Gewitter und Regen sind aufgezogen. In den nächsten Tagen soll es so bleiben. Die Temperaturen liegen inzwischen bei 32 Grad. Ein guter Zeitpunkt, um Abschied zu nehmen – von Darwins Küste und von Australien. Eine weitere lange Strecke steht uns bevor.

»Dritter Stopp: Kanada

Unser Flieger landet auf dem internationalen Flughafen von Toronto. Der Trubel und die Lautstärke der Hauptstadt der kanadischen Provinz Ontario bilden das komplette Gegenteil zu Grönland ab. Abgesehen von Schnee und Kälte, die lassen dann doch etwas an die eisige Insel erinnern. Dennoch ist Toronto, direkt am Lake Ontario gelegen, eine faszinierende und die größte Stadt Kanadas.

Kaum eine andere Metropole der Welt ist so multikulturell. Hier kommen Menschen aus der ganzen Welt zusammen. Die knapp drei Millionen Einwohner*innen sprechen mehr als 160 Sprachen. Kurzum: Wo könnten wir besser ein vielfältiges Team finden, das an den drängendsten Herausforderungen unserer Zeit wie COVID-19 arbeitet?

KI-basierte Cloud unterstützt bei der Sequenzierung des COVID-19 Virus

Der Softwareentwickler DNAstack ist darauf spezialisiert, große Mengen an genomischen Daten (Erbgut von Lebewesen) zu sammeln und zu analysieren. Jedes menschliche Genom enthält rund 200 Gigabyte an Rohdaten. Auch ein Virus besitzt solche Genome. Zur Entwicklung eines Impfstoffes ist es notwendig, den Aufbau des Virus-Genoms zu verstehen. Das Entschlüsseln der Informationen wird als Sequenzierung bezeichnet.

Überall auf der Welt werden derzeit Informationen über COVID-19 ausgewertet. Um eine schnelle Verfügbarkeit und bessere Analyse der Daten zu gewährleisten, hat DNAstack ihr COVID-Cloud-Projekt ins Leben gerufen.

Die auf Microsoft Azure basierende Plattform nimmt täglich die genomischen Daten aus den internationalen Biobanken auf und verarbeitet sie einheitlich, um nachgelagerte Fehler in der Analyse zu reduzieren. Anschließend werden die Daten de Forschungsgemeinschaft wieder zur Verfügung gestellt. Dabei setzt DNAstack auf die KI von Azure, um Forscher*innen dabei zu helfen, die Qualität der Sequenzierung zu verbessern. Denn aktuelle Sequenzierungstechnologien und Algorithmen, so gut sie auch sein mögen, sind auch fehleranfällig. Sie neigen dazu, Mutationen in bestimmten Sequenzmustern zu erkennen, obwohl keine da sind. Das nennt sich technisches Rauschen. Wenn Forschende Algorithmen für biologische Unterschiede im Virus vergleichen, können sie durch dieses Rauschen getäuscht werden.

Mit Hilfe von Machine Learning sucht DNAstack in den Sequenzen nach Mustern, die repräsentativ für technisches Rauschen und nicht für echte biologische Variationen sind. Das ist ein rechenintensiver Prozess, bei dem viele Modelle notwendig sind, die mit Unmengen von Daten trainiert werden müssen. Dank Azure können die Modelle für maschinelles Lernen parallel ausgeführt und die Gesamtverarbeitungszeit auf weniger als eine Woche reduziert werden. Ansonsten würde die sequenzielle Verarbeitung aller öffentlich verfügbaren viralen Genome rund 200 Tage dauern. Wertvolle Zeit, die bei der Entwicklung von Behandlungen enorm wichtig ist. Denn auch wenn bereits die ersten Impfstoffe gegen COVID-19 genutzt werden, muss das Virus und jede Art einer potenziellen Mutation weiterhin präzise beobachtet werden.

Mehr Informationen zum Vorhaben von DNAstack und ihrer COVID-Cloud hier.

In Toronto steht erstmal ein kräftiger Schneeschauer bevor. Nach so viel Kälte wird es für uns Zeit, wärmere Regionen aufzusuchen. Und wo auf der Nordhalbkugel derzeit Winter herrscht, erwärmt sich die Südhalbkugel in der Sommersonne.

»Zweiter Stopp: Grönland

Das Schiffshorn ertönt. Unsere Ankunft wird offensichtlich lautstark angekündigt oder man macht uns nur auf die wunderschöne Aussicht aufmerksam, die uns an Deck erwartet. Aus der Ferne ließen sich das karge Gestein und die eisigen Felsen bereits erahnen, aber je näher wir uns dem Hafen Kangerlussuaq auf Grönland nähern, umso spektakulärer ist der Blick auf diese Landschaft. Wir fahren in einen Fjord ein und müssen noch rund 160 Kilometer bis zum Zielhafen passieren. Grönland, darauf lässt schon der Landesname schließen, ist in der Tat grün. Eher dunkelgrün und größtenteils schneebedeckt. Und es ist steinig und eisig. Die Insel ist Teil der Arktis, gehört zu Dänemark und zählt gerade mal 56.000 Einwohner*innen. Vor Ort erwartetet uns ein besonders wichtiger Einsatz von KI.

Schmelzende Gletscher: Künstliche Intelligenz analysiert Bilddaten

An Land treffen wir Dr. Joseph Cook. Er ist Glaziologe von der britischen Aberystwyth University. Als Klimaforscher beobachtet und untersucht er das Verhalten von Gletschern sowie Böden. Dr. Cook fragt sich, warum Dinge sich so erwärmen, wie sie es tun und was gegen die Gletscherschmelze unternommen werden kann.

Elementare Fragen, denn in Grönland befindet sich der letzte verbliebende Eisschild der nördlichen Hemisphäre. Und er schmilzt rapide. Genau genommen so viel, dass der globale Meeresspiegel jährlich um fast einen Millimeter ansteigt. Und das Abschmelzen nimmt von Jahr zu Jahr an Geschwindigkeit zu. Das nährstoffreiche Schmelzwasser ist ein idealer Beschleuniger für die Produktion von Algen, die ein dunkles Pigment absondern, das die Erwärmung beschleunigt. Ein Teufelskreis: Denn dadurch schmelzen die Gletscher noch schneller.

Mit Hilfe einer Drohne kartografiert Dr. Cook die Ausbreitung der Algen im multispektralen Bereich. Das ist jener Bereich, der grüne, rote und nahe infrarote Lichtwellen umfasst (ein Digitalfoto beispielsweise enthält dagegen nur grünes, rotes und blaues Licht). Ein trainierter Algorithmus liest die gesammelten Daten der Feldspektroskopie aus und kann Berechnungen zum Umfang des durch die Algen verursachten Abschmelzens machen.

Ohne KI und den Zugang zur Rechenpower von Microsoft Azure wären diese enormen Berechnungen nicht möglich. Mit den neugewonnenen Daten kann Joseph Cook nun weitaus größere Gebiete als früher untersuchen und letztlich irgendwann einmal den gesamten grönländischen Eisschild analysieren.

Auch wenn sich damit nicht die Ursache des Abschmelzens verhindern lässt, könnten die Ergebnisse am Ende doch dazu beitragen, Probleme besser zu verstehen und Lösungen zu entwickeln. Ohne KI würde dieser Prozess deutlich langwieriger verlaufen. Doch gerade der Faktor Zeit ist vielleicht die wichtigste Variable im Kampf gegen den Klimawandel.

Wer mehr über die Arbeit von Dr. Cook und sein Projekt erfahren möchte, kann die Geschichte hier nachlesen.

Die kleine Propellermaschine auf dem Flughafen von Kangerlussuaq startet nur wöchentlich. Daher heißt es erstmal warten und die klare Luft und absolute Stille genießen, bevor es für uns weiter Richtung Westen geht, in eine rund 3.000 Kilometer entfernte Großstadt.

»Start der Reise: Deutschland

Unser Abenteuer beginnt in Deutschland. Genauer: in München und mit einem Projekt, das uns besonders am Herzen liegt.

Im Kinderhaus AtemReich leben Kinder, die aufgrund schwerer Vorerkrankungen künstlich beatmet werden müssen und daher rund um die Uhr eine Intensivbetreuung benötigen. Wir begleiten seit gut zwei Jahren die Mitarbeiter*innen dieses wundervollen Projekts.

Moderne Technologien zum Wohle der Kinder

Der erste Teil der Reise begann mit dem #Hackfest2018, bei dem Microsoft Mitarbeiter*innen gemeinsam mit Kunden, Partnern, NPOs und Start-Ups nach Lösungsmöglichkeiten für ungelöste Projekte suchten, darunter auch eins von AtemReich. Seitdem arbeiten Kolleg*innen und Partner ehrenamtlich nicht nur an der digitalen Transformation des Kinderhauses, sondern helfen im Rahmen ihres Engagements auch bei täglich anfallenden Arbeiten.

Im Zuge des Projekts haben wir auch künstliche Intelligenz und Machine Learning eingebunden: Wir unterstützen die Pfleger*innen mit unseren Technologien dabei, die Vitalwerte der Kinder zu ermitteln, und helfen so, die Pflegemaßnahmen noch besser anzupassen. Dabei wurde vom bis dahin weitgehend manuell betriebenen Aufzeichnungssystem für Vitalwerte auf ein automatisiertes System umgestellt. Es sammelt Informationen wie Herzfrequenz, Sauerstoff, Atemrhythmus und Blutdruck automatisch von den medizinischen Geräten.

Mit Hilfe von maschinellem Lernen, KI, dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) und Microsoft Azure-Tools erstellt das System nun Analysen, um zu sehen, ob es sicherheitsrelevante oder medizinische Probleme gibt, die von den Pflegekräften des Hauses angegangen werden müssen.

Mehr über das gemeinsame Abenteuer von Microsoft Deutschland und dem Kinderhaus AtemReich ist hier nachzulesen.

Dann wird es auch schon Zeit weiterzufahren, denn in Hamburg wartet ein Schiff auf uns. Es ist ein arktischer Eisbrecher. Eine Woche wird unsere Reise zur größten Insel der Welt dauern. Und kalt wird es dort sein. Dagegen ist der Winter in Deutschland ein Klacks!

Ein Beitrag von Anje Hickey

Senior Director Solution Business bei Microsoft Deutschland