FOKUS

Sinnvoller Einsatz ist gefragt

Was die Künstliche Intelligenz kann

Die Technologie ist über 60 Jahre alt und erlebt seit einigen Jahren einen fortwährenden Hype. Denn sie hat sich dank dem «Deep Learning» stark weiterentwickelt und offeriert Forschenden und auch der Industrie neue Möglichkeiten mit dem Umgang von Daten. Was kann die Künstliche Intelligenz (KI) aber wirklich und wie dient diese Entwicklung der Chemie- und Pharmaindustrie? Die Fokus-Artikel dieser Ausgabe widmen sich diesen Fragen. Hier lesen Sie eine kurze Einführung zu diesem breiten Themenbereich.

Roger Bieri

Geht es nach Prof. Wolfgang Wahlster, einem emeritierten Professor für Künstliche Intelligenz und Initianten des deutschen Zukunftsprojektes «Industrie 4.0», wird im Zusammenhang mit KI die menschliche Intelligenz stark unterschätzt. «Wir sind noch Lichtjahre von der menschlichen Intelligenz entfernt», betonte der Informatiker in einem Interview mit Robert Thielicke, Chefredaktor der «Technology Review». 1 Die Künstliche Intelligenz ist nicht mit der menschlichen vergleichbar. Sie kann zwar vieles besser als der Mensch, aber sie braucht dazu oft viel mehr Unterstützung, Energie und vor allem Daten.

Viele Anwendungen mit klaren Grenzen

Künstliche Intelligenz kann Expertenwissen in einigen Bereichen ersetzen. Beispielsweise wird die Maschine immer besser darin, komplexe Massenspektren zu interpretieren und macht in dieser Hinsicht einen promovierten Chemiker ein Stück weit überflüssig. Nicht nur die Analytiker unter den Chemikern profitieren von der Künst lichen Intelligenz, sondern auch die Synthesechemiker. Gerade die aufwendigen Totalsynthesen von Naturstoffen würden wohl mit einer ausgefeilten KI erfolgreichere Resultate liefern, als sie dies heute tun. Weitere Beispiele für den Einsatz von selbstlernenden Systemen sowohl für das

1 Während des «CeBit future talk» 2017 Labor als auch für die Fertigung lesen Sie im Artikel «Intelligent trainiert – Sprint zum Neuprodukt» ab Seite 5. Die Alltagsintelligenz eines Menschen hingegen scheint für die Technologie unerreichbar schwierig zu sein. Zum Beispiel ist sie nicht in der Lage, einen einfachen Witz zu verstehen. Gerade wenn Emotionen eine Rolle in der Entscheidungsfindung oder in der Ausführung von intellektuellen Aufgaben spielen, ist die maschinelle Intelligenz hilflos verloren. Sie erkennt in Sekundenschnelle menschliche Emotionen und kann diese sofort richtig einordnen, aber ein Zusammenspiel von Gefühl und Vernunft ist ihr unbekannt. Viele Tätigkeiten – sei es im Privaten oder im Beruf – setzen aber solche schwer fassbare Mechanismen voraus.

Zögerliches Verhalten der Unternehmen

Gerade KMU zögern aber bei der Einführung von KI-Anwendungen oder generell bei der Implementierung neuer Digitalisierungslösungen. Einerseits geben die Firmen mangelnde IT-Kenntnisse der Mitarbeitenden und andererseits Bedenken in Bereichen wie Datenschutz und Datensicherheit als Grund für ihr zögerliches Verhalten an. Das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO hat nach der Meinung von über 300 Unternehmen ge fragt. Dabei haben zurzeit rund 16 Prozent der Unternehmen Anwendungen zu KI im Einsatz. Die grosse Mehrheit hat also noch keine intelligenten Systeme, die sie im Ar

Die berühmte Skulptur «Le Penseur» oder zu Deutsch «Der Denker» vor dem Musée Rodin in Paris. Sie steht sinnbildlich für die menschliche Vernunft und Schöpfungskraft.

beitsalltag unterstützen. Dennoch informiere sich momentan etwas mehr als ein Drittel (35 %) ausführlich über Künstliche Intelligenz, schreiben die Autoren der Studie (siehe Seite 7).

KI und Wissensmanagement

Von den selbstlernenden Systemen könnte künftig auch die Pharmaindustrie stärker profitieren. Denn sie könnte das Verfahren für die Arzneimittelzulassung verkürzen. Dank der Analyse der Daten mithilfe umfassender KI-Anwendungen wird das gesamte Prozedere beschleunigt und gleichzeitig transparenter. Zu diesem Schluss kommt das Unternehmen Mindbreeze, welches sich auf KI-basiertes Wissensmanagement in der Pharmaindustrie spezialisiert hat (siehe Seite 8).

Bild 1: Konnektivität allgegenwärtig: Alle wichtigen Informationen über den Zustand von Geräten einer Anlage oder eines Prozesses werden über verschiedene Endgeräte zugänglich (z. B. Smartphone).

Selbstlernende Systeme von Forschung bis Fertigung

Intelligent trainiert – Sprint zum Neuprodukt

In der Chemie-, Pharma- und Biotech-Branche helfen selbstlernende Systeme, ganz unterschiedliche Aufgaben zu lösen. Sie sagen die komplexen Eigenschaften von noch gar nicht existenten chemischen Verbindungen wie beispielsweise Katalysatoren oder von Werkstoffen voraus – und sorgen auf diese Weise für eine höhere Produktivität sowohl im Forschungslabor als auch in der Produktion.

Im Forschungslabor erdenkt selbstlernende Künstliche Intelligenz (KI) neue Kristalle. Teilweise kennt man sie noch nicht, doch sollten sie nach Berechnungen thermodynamisch stabil sein. Die Kristalle können zum Beispiel zu neuartigen Katalysatoren oder Werkstoffen führen. Auf diese Weise hat man an der Universität Basel aus rund zwei Millionen Berechnungen 90 unbekannte Kandidaten herauskristallisiert, zum Teil mit exotischen elektronischen Eigenschaften. Damit kann die Aufgabe des Werkstoff-Designs für viele Verbindungsklassen bzw. für gewünschte Eigenschaften mithilfe von KI-Trainingseinheiten dramatisch beschleunigt werden. Auf dem Gebiet der Krebsforschung schmieden Pharmaunternehmen bereits engere Allianzen mit IT-Spezialisten. Ein aktuelles Beispiel betrifft eine spezielle Immuntherapie im Bereich von Kopf-Hals-Karzinomen und Eierstockkrebs. Mit einem KI-basierten Vorhersagesystem wählt man dabei patientenspezifische Krebszellmutationen als Ziele aus und

Bild 2: Der Tablet-PC, spezielle Modelle auch für explosionsgefährdete Bereiche wie etwa Ex-Zone 2 (Field Expert, Endress+Hauser, Reinach), eignet sich für die Verwaltung von Feldinstrumenten während ihres gesamten Lebenszyklus.

Bild 3: Industrieller Tablet-PC und Internetanwendung auf einer Brownfield-Anlage (Alt-Anlage mit heterogenem, teilweise analogem Equipment).

baut dementsprechend spezifische Gensequenzen in virale Vektoren ein. Diese führen letztlich, im Sinne der personalisierten Medizin, eine für den einzelnen Patienten massgeschneiderte Immunreaktion gegen seine Tumorantigene herbei.

KI für Polymer-Rezepturen Anderenorts dient KI zur Erweiterung des Produktangebots von Präpolymeren, kon kret: massgeschneiderte Polyurethan-Systeme von Lanxess. Das Unternehmen hat bereits Erfahrungen bei der Optimierung von Glasfasern gewonnen. Die Entwicklungszeit für die dafür benötigten Rezepturen soll sich auf die Hälfte reduzieren. Nun erweitert man den KI-Einsatz auf viele Präpolymere und verbessert ihre Rezepte. Die Härte, Reissfestigkeit oder Viskosität der Polymer-Vorprodukte haben Chemiker zuvor aus Wissen und Erfahrung abgeleitet. Nun erhalten sie Unterstützung von KI-Systemen, die für die bestehende Rezeptur-Datenbank weitere Datenpunkte auf der Grundlage empirischer Messdaten hinzufügen. Diese zusätzliche Hilfe scheint das Forscherteam rasch als unverzichtbar angenommen zu haben, zumal sich die Rezepturen gleichzeitig bereits auf den Herstellungsprozess hin optimieren lassen.

KI für eine frühe Abschätzung der Käse-Qualität

Im Prozess selbst hat Künstliche Intelligenz bereits eine hohe Bedeutung. Die Voraussetzung schaffen die Sensoren und Systeme von heute, denn sie alle liefern neben dem eigentlichen Messwert weitere Informationen oder Parameter aus dem Gerät bzw. aus dem Prozess. Die Fortschritte in der Mikroelektronik (höhere Rechenleistung, kleinerer Stromverbrauch) erlauben, diese Daten auszulesen und zu verwerten. Bei den Geräten kann es sich um Durchfluss-, Füllstands-, Druck- und Temperatursensoren, chemische Analysensysteme und vieles mehr handeln. Bildet sich in einem Flüssigkeitsbehälter Schaum auf dem Medium oder Ansatz an der Radarantenne? Kommt es im Inneren des Messrohres eines Durchflussmessge räts zu Korrosion, Abrasion oder Belagsbildung? Die Geräte erkennen es selbst (z. B. Heartbeat-Technologie, Endress+Hauser); zudem können alle Signale heutzutage in eine Cloud hochgeladen werden (z. B. via Netilion IIoT, Endress+Hauser). Praktisch alle modernen Geräte bringen die notwendige Konnektivität mit und lassen sich damit ohne weiteres einbinden. Das trifft darüber hinaus, unter Verwendung von geeigneten Adaptern und/oder sogenannten «Edge Devices», selbst auf das meist ältere Equipment zu. So weit zu den Voraussetzungen – die Künstliche Intelligenz im eigentlichen Sinne kommt bei der Weiterverarbeitung der vielen Informationen ins Spiel. Denn hier können selbstlernende Systeme Muster «sehen» und erkennen dann, ob sich ein Prozess in ruhigem Gewässer befindet oder aus dem Ruder läuft. Was bedeutet das alles für den Betreiber einer Anlage? Dazu ein Beispiel: Mit speziellen Apps (z. B. für Netilion IloT) schafft er sich die Möglichkeit zur vorausschauenden Wartung seiner Messtechnik. So erhält er etwa in Echtzeit ein Bild vom Zustand all seiner pH-Sensoren. Anbieter von Messtechnik und Instandhaltungskonzepten bringt die Künstliche Intelligenz womöglich noch näher an ihre Kunden heran. Eine aktuelle gemeinsame Entwicklung von Endress+Hauser und einem Lebensmittelhersteller betrifft ein aufgeschäumtes Käseprodukt. Mithilfe mehrerer Messgrössen sowie Signalen aus verschiedenen Messgeräten soll die finale Produktqualität bereits im laufenden Pro zess abgeschätzt werden, als Ergänzung der Kontrolle durch den Menschen. Den Schlüssel bilden gerade die «sekundären» Messgrössen. Man arbeitet bei der Lösung mit Sensordatenfusion, das heisst, die Messwerte eines Massendurchflussmessgeräts werden mit jenen eines Druckmessgeräts verarbeitet. Daneben zieht

Bild 4: Bei bestehenden (Alt-)Anlagen wird die volle Konnektivität über Adapter und Edge Devices hergestellt.

Bild 5: In Chemie- und Pharmaindustrie lassen sich Reinräume in ein ganzheitliches Anlagenkonzept integrieren und profitieren dann von allen Vorteilen einer konsequenten Geräteüberwachung, vorausschauenden Instandhaltung und Anlagensteuerung.

man sämtliche Messwerte entlang dieses Produktionssegments heran – insgesamt an die 20 Messgrössen, darunter Massefluss, Temperatur, Druck, Dichte, Viskosität. Die Fähigkeit des verwendeten Coriolis-Instruments, grössere Gasblasen zu detektieren, gibt beispielsweise Aufschluss über die Homogenität des Produkts.

KI für eine höhere Produktivität

Nicht ganz verstummt sind indessen gelegentliche Unkenrufe, die modernen Technologien hätten die Produktivität gar nicht so stark vorangebracht. Dass das Gegenteil der Fall ist, zeigen die obigen Beispiele und viele mehr.

Ilmac Lausanne 2020 Dauer: Mittwoch, 7. und Donnerstag, 8. Oktober 2020 Öffnungszeiten: 9 bis 17 Uhr Ort: Expo Beaulieu Lausanne, Halle 7 Veranstalter: MCH Messe Schweiz (Basel) AG info@ilmac.ch www.ilmac.ch

Künstliche Intelligenz

Was Unternehmen von KI halten

Wie kommt Künstliche Intelligenz (KI) in der Unternehmenspraxis an? Welche Potenziale versprechen sich Unternehmen davon, welche Auswirkungen erhoffen und fürchten sie und wo werden KI-Technologien schon in der Praxis eingesetzt? Diese und weitere Fragen zu den Potenzialen und Auswirkungen von KI hat das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO auf Basis einer Befragung untersucht.

«Künstliche Intelligenz» oder kurz KI verändert die Arbeits- und Lebenswelt. In der Politik werden gerne Wettbewerbsvergleiche zwischen den führenden Industrienationen angestellt, in der Forschung neue Initiativen und Projekte gefeiert und in Talkshows bunte Zukunftsszenarien autonom agierender Anwendungen skizziert. Was dabei oft vergessen wird: Künstliche Intelligenz ist kein neues Phänomen, sondern hat bereits Einzug in die Praxis vieler Unternehmen gehalten. Das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO hat in einer aktuellen Studie untersucht, inwieweit KI in Unternehmen in Deutschland bereits eingesetzt wird, welche Auswirkungen von KI auf Organisation, Personal und Führung zu erwarten sind und welche Konzepte und Strategien Unternehmen verfolgen, die bereits KI-Anwendungen implementiert haben. «Wir waren er staunt, wie viele Unternehmen bereits KI-Anwendungen sehr erfolgreich im Einsatz haben», sagt Studienautor Thomas Meiren und ergänzt: «Die Resonanz der Unternehmen hat gezeigt, dass es sich lohnt, sich einfach zu trauen, Dinge auszuprobieren. Alle der befragten Unterneh

Datenschutz und Datensicherheit Zweifel an der Sicherheit ist ein Grund, weshalb Unternehmen bei der Einführung von KI-Anwendungen zögern. In der Schweiz unterstützt das «Nationale Zentrum für Cybersicherheit» die Bevölkerung sowie die Wirtschaft bei der Cybersicherheit. Die Melde- und Analysestelle Informationssicherung (Melani) stellt den Angelpunkt dieses Zentrums dar.

Die 309 befragten Unternehmen über ihre Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz.

men, die KI-Technologien einsetzen, profitieren davon. Oft genügen anfangs auch kleine Lösungen, die grosse Wirkung entfalten.»

Expertenbefragung und Fallbeispiele

Kernbestandteil der Studie bildet eine schriftliche Befragung, an der sich insgesamt 309 Unternehmen beteiligt haben. Ein besonderes Augenmerk gilt dabei den 49 Betrieben, die bereits Anwendungen zu Künstlicher Intelligenz im Einsatz haben und in einem gesonderten Fragebogenteil über ihre Praxiserfahrungen berichtet haben. Ergänzt wird die Breitenerhebung durch Interviews mit ausgewählten Expertinnen und Experten aus Wirtschaft und Gesellschaft sowie drei Fallbeispielen aus Unternehmen unterschiedlicher Branchen und Grössenordnungen.

Unternehmen erhoffen sich Produktivitätssteigerungen

Die Studie zeigt, dass das Thema KI eine grosse Rolle in den Unternehmen spielt: 75 Prozent der befragten Betriebe beschäftigen sich derzeit mit Fragestellungen zu Künstlicher Intelligenz und 16 Prozent haben bereits eine praktische KI-Anwendung im Einsatz. Unternehmen erwarten von KI in erster Linie einen Beitrag zu Produktivitätssteigerung. Hindernisse werden in den Bereichen Datenschutz und Datensicherheit, dem Fehlen massgeschneiderter Lösungen und den hohen Kosten zur Einführung gese hen. Sämtliche befragten Unternehmen, die bereits über praktische Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz verfügen, be scheinigen ihren jeweiligen Anwendungen einen hohen Nutzen.

Kontakt Michaela Friedrich Service Engineering Fraunhofer IAO Nobelstrasse 12 D-70569 Stuttgart +49 711 970 2219 michaela.friedrich@iao.fraunhofer.de www.iao.fraunhofer.de

Suchmaschinen, die nicht nur Muster, sondern auch Bedeutungen von Inhalten sinnvoll erkennen und strukturieren können, reduzieren den Aufwand für die Informationsbeschaffung bei Audits.

Von der Forschung bis zur Medikamentenzulassung

KI-basiertes Wissensmanagement

Gerade in einer Branche wie der Pharmaindustrie, die dermassen von verfügbarem Know-how in Datenform abhängig ist, spielt intelligentes Wissensmanagement eine immer wichtigere Rolle. Künstliche Intelligenz (KI) vereinfacht und beschleunigt die Forschung und das administrativ aufwendige Zulassungsverfahren. Dadurch werden die Prozesse nicht nur schneller, sondern auch transparenter und somit verlässlicher.

Damit Patienten von neuen Behandlungsmöglichkeiten profitieren können, ist medizinische Forschung erforderlich. Gerade im Bereich Forschung und Entwicklung spielen Daten eine äusserst wichtige Rolle.

Studien- und Testergebnisse, Informationen über Wirkstoffe oder Experimente sowie Expertenmeinungen – Pharmaunternehmen verfügen über unzählige und immer weiter steigende Datenmengen. Lediglich mit zielgerichteter und effizienter Bereitstellung der gerade benötigten Informationen lassen sich Innovationen vernünftig vorantreiben.

Suchmaschine erkennt Bedeutung

Durch das Erkennen von Mustern und Bedeutungen der Inhalte stellen Suchmaschinen wie «Insight Engines» auf Knopfdruck entsprechende Informationen zu wissenschaftlichen Arbeiten, Reports sowie Studien bereit und sorgen gleichermassen dafür, dass entsprechende Experten auf dem Gebiet schnell gefunden werden. Eine «Insight Engine» durchsucht also die Informationen des Unternehmens. Dabei wendet es mehrere Technologien gleichzeitig an. Sie kann die Daten umfassend abbilden, stark relevante Verknüpfungen werden neben kontextbezogenen Informationen angezeigt. Diese Kontexte ermittelt die Suchmaschine zusätzlich mit einer unabhängigen Analyse. Bei der Recherche verwendet der Anwender die natürliche Sprache. Das System liefert so passende Ergebnisse, indem es beispielsweise auf Konkretisierungen explizit eingehen kann.

Schnellere Zulassungen für Medikamente

Neue Medikamente erfordern umfangreiche Zulassungsverfahren. Im Hintergrund steht die Pflicht, die Beschaffenheit, Qualität und Reinheit des Medikaments zu überprü

fen. Jede Zulassung bringt einen enormen administrativen Aufwand mit sich. So müssen mehrere tausend unterschiedliche Dokumente wie zum Beispiel Studien, Tests und Reports aus unterschiedlichen Datenquellen eingereicht werden. Hier bieten «Insight Engines» eine willkommene Lösung, da sie mithilfe umfassender KI-Anwendungen wie «Deep Learning» die Bereitstellung, Analyse, Verknüpfung und Interpretation von Informationen aus unterschiedlichen Anwendungen beschleunigen und optimieren können.

Prozess effizienter gestalten dank Rundumblick

Die behördliche Freigabe von Medikamenten, Lebensmitteln und Wirkstoffen ist an die Einreichung tausender Dokumente gekoppelt. Dies gilt auch für Neuanmeldungen, Aktualisierungen und Rezepturänderungen. Die Aufgabe der Regulierungsbehörde besteht darin, zu prüfen, ob eine Submission den Voraussetzungen entspricht und ob die Medikamente zugelassen werden können. In den Prozess wird eine Vielzahl interner und externer Daten einbezogen. Um das Risiko von Klagen nach der Zulassung zu minimieren, ist es unerlässlich, fundierte und vor allem konsistente Entscheidungen zu treffen. Mithilfe von KI können sämtliche Daten indiziert und dem Gutachter zur Verfügung gestellt werden. Dieser erhält somit eine 360-GradSicht auf eine Submission, ein Medikament, Lebensmittel oder ei nen Wirkstoff, der zugelassen werden soll – eine deutliche Verbesserung betreffend Transparenz, Sicherheit und Workflow.

Wertvolles Recherche-Tool bei Inspektionen und Audits

Das Arzneimittelgesetz sieht vor, dass sämtliche Betriebe und Einrichtungen, in denen Arzneimittel hergestellt, geprüft, gelagert, verpackt, gehandelt oder in den Verkehr gebracht werden, im Rahmen von Inspektionen regelmässig von Behörden kontrolliert werden. Ebenso wird die Einhaltung der Vorgaben überwacht sowie die praxisgerechte Umsetzung gewisser Standards durch unabhängige Audits überprüft. Im Zusammenhang mit Inspektionen oder unabhängigen Audits mussten oft kurzfristig unzählige Stunden für das Zusammenstellen der Unterlagen aufgewendet werden. KI-basierte Wissensmanagement-Lösungen vereinfachen diesen Prozess erheblich, da sie in der Lage sind, sämtliche Datenquellen und Formate einzubinden, Querverweise zu diversen Katalogen zu erstellen und die Bedeutungen der Inhalte zu verstehen.

Kontakt Mindbreeze GmbH Honauerstrasse 2 A-4020 Linz +43 732 606 162 0 office@mindbreeze.com www.mindbreeze.com

Prep for the future

Novel semi-preparative Supercritical Fluid Chromatography system

Designed in collaboration with the Enabling Techno - logies Consortium, the award-winning Nexera UC Prep SFC is a next-generation solution to the demand for efficient and robust semi-prep SFC purification in the pharmaceutical, chemical and food industries. Its flexible system configuration in a compact design allows users to overhaul their workflow, reduce inefficiencies and meet a wide range of purification requirements. Outstanding data quality through the patented “LotusStream” gas-liquid separator technology Maximizes lab resources with its compact design, green technology and fast dry down times Streamlined processes while fitting into pre-existing workflows with the easy-to-use “Prep Solution” software

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