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Wirkstoffforschung
Was können Supercomputer in der Arzneimittel-Entwicklung leisten?
Remagen - 28.12.2017, 07:00 Uhr
![Supercomputer sollen künftig mithilfe der künstlichen Intelligenz neue Wirkstoffe entwickeln. (Foto: vladimircaribb /stock.adobe.com)](https://www.deutsche-apotheker-zeitung.de/_Resources/Persistent/d/9/b/8/d9b817fa5df4654f25b65bebaccc4a2bba2fcc92/Supercomputer%20vladimircaribb%20%20adobe-4889x2743-637x357.jpeg)
Supercomputer sollen künftig mithilfe der künstlichen Intelligenz neue Wirkstoffe entwickeln. (Foto: vladimircaribb /stock.adobe.com)
Ein Exascale-Computer entwickelt mithilfe der künstlichen Intelligenz neue Wirkstoffe, und zwar schneller, billiger und mit geringeren Ausfallraten als heute. Das ist die Vision des ehrgeizigen europäischen Forschungsprojektes ExCape.
Das europäische Forschungsportal „Cordis“ berichtet über ein EU-gefördertes Projekt, mit dem in Zukunft so genannte „Exascale-Computer“ ganze Horden von Forschungsteams ersetzen könnten, die sich heute vielfach über Jahrzehnte hinweg mit der Findung und Entwicklung neuer Wirkstoffe abmühen. Das ExCape-(Exascale Compound Activity Prediction)-Projekt wird von der europäischen Forschungsinitiative „Horizon 2020“ im Rahmen des Programms "Future and Emerging Technologies" (FET) unterstützt. Es soll neue Wege erkunden, um mithilfe der künstlichen Intelligenz schnell die richtige Medizin zu finden. Hierzu konzentrieren sich die Forscher auf Algorithmen für das maschinelle Lernen im großen Maßstab (large-scale machine learning). Damit ist ein Bereich der Computer-Wissenschaft gemeint, der Rechner mit der Fähigkeit ausstattet, von Daten selbst zu lernen und zu agieren, ohne explizit programmiert zu werden.
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In den letzten zehn Jahren wurde maschinelles Lernen bereits genutzt, um selbstfahrende Autos, Spracherkennung und intelligentere Suchaktionen im Internet zu realisieren. Auch in der Gesundheitsindustrie wurde es schon im kleinen Maßstab getestet, um neue Arzneimittel zu entdecken und Wirkstoffkombinationen zu testen. Kleine Machine learning-Systeme sind jedoch nicht dazu in der Lage, alle verfügbaren Daten zu nutzen. Hier setzt das ExCape-Projekt an: Es soll Lösungen finden, mit denen über das maschinelle Lernen komplexe Eingaben und riesige pharmazeutische Big Data-Sets im industriellen Maßstab verarbeitet werden können.
1 Kommentar
Gefährliches Spiel ...
von Patentanwalt am 28.12.2017 um 19:29 Uhr
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