Die auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Medizin ist nicht mehr nur eine Zukunftsvision. Nachdem US-Gesundheitsminister Robert F. Kennedy im Sommer Investitionen in die Programmierung medizinischer Datenbanken ankündigte, gab es Andeutungen, dass KI eines Tages selbständig Patienten diagnostizieren und Medikamente verschreiben wird.

Anfang November kündigten Meta-Chef Mark Zuckerberg und seine Frau Priscilla Chan die Erweiterung von Biohub an, einer medizinischen Initiative, die sich der Prävention und der "Heilung aller Krankheiten" widmet. Als Kinderärztin führt Chan ihren Beruf regelmäßig als Quelle der Motivation an.

Künstliche Intelligenz und praxisnahe Diagnostik

Biohub ist eine gemeinnützige Forschungsorganisation, die sich zum Ziel gesetzt hat, Volkskrankheiten bis zum Ende dieses Jahrhunderts zu beseitigen. Sie ist der Chan Zuckerberg Initiative unterstellt, die der Hauptnutznießer der Gewinne des Paares aus der Messaging-Plattform von Facebook ist.

Sie arbeitet mit Universitäten in den kalifornischen Städten Berkeley, San Francisco und Stanford zusammen und nutzt ein System zur Visualisierung menschlicher Zellen in den Labors der Universitäten. Letzteres dient als "Versuchsattrappe", um Wissenschaftlern die Möglichkeit zu geben , die Entstehung und Entwicklung von Krankheiten ohne lebende Zellen zu beobachten.

In einem Video von Anfang November prahlte Zuckerberg damit, dass die Wissenschaftler im Rahmen der erweiterten Initiative mit modernster künstlicher Intelligenz und "den größten Datensätzen menschlicher Zellen" arbeiten. "Das nächste Jahrzehnt wird wirklich aufregend, und wir glauben, dass einige der größten Träume der Menschheit endlich realisierbar werden", fügte der Facebook-Gründer hinzu.

Bereits Ende Juli hatte Zuckerberg in seinem Blog erklärt, dass Meta erste Einblicke in eine "Superintelligenz" erhalte, die sich "selbst verbessert". Wenn ein solches autonomes KI-Modell mit der menschlichen Genomdatenbank zusammenarbeitet, kann es jederzeit Änderungen vorschlagen - was früher oder später geschehen wird.

Minister Kennedy ist in den Augen der amerikanischen und internationalen Medien umstritten, vor allem wegen seiner skeptischen Haltung gegenüber Impfstoffen, die er im Gegensatz zu seinen Vorgängern nicht als "Allheilmittel" betrachtet. Ende Juli unterzeichnete er jedoch ein Abkommen mit Unternehmen wie Google, Anthropic (Autor des Claude-Modells), OpenAI (Entwickler von ChatGPT), Amazon und Apple, das die Schaffung einer gesamtamerikanischen Datenbank für Gesundheitsdaten vorsieht.

Diese soll dem Center for Medicare Services (CMS) unterstellt werden und nach Angaben des Ministeriums und des Weißen Hauses durch künstliche Intelligenz "angetrieben" werden. Das bedeutet, dass eines der Sprachmodelle die Suche darin erleichtern soll - ähnlich wie das Gemini-Modell die Antworten berechnet, wenn man Wörter in die Google-Suchmaschine eingibt.

Forscher, die einen ähnlichen Fokus wie Biohub haben , sehen jedoch einen viel breiteren Anwendungsbereich für ein solches KI-Modell vor. ChatGPT und ähnliche Modelle könnten irgendwann eine Selbstdiagnose eines Patienten stellen und ein Rezept für ein Medikament ausstellen.

Die Diagnose von seltenen genetischen Krankheiten steckt noch in den Kinderschuhen, und die einzelnen Sprachmodelle sind nicht gleich genau. Durch den Zugriff auf die Datenbank von Biohub könnten sie jedoch auf einem ganz anderen Niveau trainiert werden als bisher.

Werden KI-Modelle also bald genetische Änderungen an verschreibungspflichtigen Medikamenten vorschlagen? Das Gen-Editing-System CRISPR-Cas9 ist seit 2013 patentiert, und das gesamte menschliche Genom ist seit den Tagen von Präsident Bill Clinton sequenziert worden.

Das erste gentechnisch veränderte Baby wurde 2019 geboren, und zwar in China. Ärzte haben auch Technologien wie CRISPR eingesetzt, um Gene umzukodieren, die nicht spezifizierte Zivilisationskrankheiten verursachen könnten, so dass die philanthropische Motivation nicht zu leugnen ist.

"Wir entwickeln eine hochmoderne künstliche Intelligenz für die Biologie, die auf unseren umfangreichen und einzigartigen biologischen Datensätzen trainiert wird, um besser vorhersagen zu können, wie sich menschliche Zellen verhalten undwie sie sich verändern könnten", verkündete Biohub unverblümt und fügte hinzu, dass Wissenschaftler die KI-Modelle von Meta für Experimente und Entdeckungen "im Bereich der menschlichen Gesundheit und Krankheit" nutzen werden.

"Die Ergebnisse können in die KI-Modelle zurückgeführt werden, um deren Vorhersagefähigkeit zu verbessern - und letztlich die Behandlung von Krankheiten zu ermöglichen." Doch während sich die Ethik in der KI darauf konzentriert, wie man verhindert, dass Modelle "lügen", eröffnet sich hier eine ganz andere ethische Gefahr.

So wie Anämiemedikamente auf der Basis von Erythropoietin zur Steigerung der Produktion roter Blutkörperchen beim Doping eingesetzt werden, könnten KI-generierte Modellfälle mit genetischen Defekten eines Tages dazu verwendet werden, normale menschliche Fähigkeiten zu "verbessern".

Was dies für den Menschen und die menschliche Natur insgesamt bedeuten wird, muss jeder für sich selbst beantworten.

Der Weltraum als letzte Grenze

Eine weitere technologische Entdeckung in diesem Monat bedroht zwar nicht die Definition der Menschheit an sich, hat aber das Potenzial, unsere Umwelt zu gefährden.

Das Team von DFH Satellite unter der Leitung von Su Zhenghua hat ein Gerät entwickelt, das elektromagnetische Impulse - also solche, die ausgestoßene Teilchen beschleunigen - mit der erforderlichen Präzision und ohne Leistungsverlust erzeugt.

"Bestehende gepulste Energiequellen haben in der Regel eine Ausgangsleistung von weniger als einem Megawatt und eine Synchronisationsgenauigkeit von weniger als einer Millisekunde, mit Einschränkungen bei der Stromsteuerungsgenauigkeit und der Umwandlungseffizienz", schreiben Su und seine Kollegen in einer von Fachleuten begutachteten Studie in der Zeitschrift Advanced Small Satellite Technology.

Es handelt sich um ein Satellitensystem, das hochenergetische Teilchenstrahlen erzeugt, ähnlich dem Todesstern aus der Star-Wars-Franchise. Das Gerät, das Photonen, Elektronen oder andere subatomare Teilchen bei hohen Frequenzen aussendet, ist so konzipiert, dass es genau wie der Laser aus dem berühmten Science-Fiction-Franchise funktioniert.

Ein gegnerisches Weltraumgerät - sei es eine Rakete, ein Satellit oder etwas anderes - könnte zum Ziel kinetischer oder thermischer Schäden werden. Hohe Energie und hohe Präzision schließen sich jedoch gegenseitig aus, was dieses Konzept zu einem Science-Fiction-Film macht.

Das Gerät der DFH erreicht eine gepulste Leistung von 2,6 Megawatt bei einer Synchronisation von 0,63 Mikrosekunden. Sowohl die Studie als auch die erfolgreichen Bodentests wurden von der renommierten South China Morning Post (SCMP) hervorgehoben.

Der gewöhnliche Leser im Westen wird automatisch an den Todesstern denken, aber die Morning Post merkte an, dass das Gerät auch potenzielle nicht-militärische Anwendungen hat - insbesondere in der Lidar-Technologie [Erstellung von 3D-Reliefkarten per Laser, Anm. d. Red.] Gleichzeitig wurde aber auch eine neue Serie von Weltraumwettkämpfen eingeräumt.

"China stürzt sich in die Entwicklung hochleistungsfähiger Weltraum-Energiesysteme in einer Zeit, in der der strategische Wettbewerb im Orbit zunimmt. Da die USA ihre Starlink-Konstellation und das geplante Starshield - ein Netzwerk aus Tausenden von kleinen, langlebigen Satelliten mit doppeltem Verwendungszweck - ausbauen, werden traditionelle Waffen wie Raketen für die Weltraumverteidigung immer unpraktischer", schrieb die SCMP unverblümt.

Die Zeitung beschrieb auch ausführlich die Vorteile von Laserwaffen, vor allem in Bezug auf die Kosten, da "das Abschießen von billigen, sich schnell bewegenden Satelliten mit teuren Raketen ineffizient und unhaltbar ist".

"Gezielte Energiewaffen wie Laser und Teilchenstrahlen könnten mehrere Ziele mit Lichtgeschwindigkeit außer Gefecht setzen oder beschädigen und dabei nur die von Sonnenkollektoren erzeugte Elektrizität verwenden. Die Kosten pro Schuss sind nahezu null", so die Morning Post weiter.

Das Wettrennen im Weltraum hat aber auch eine zivile Seite. Nvidia ist in dieses Kapitel eingestiegen, und obwohl das Unternehmen Anfang des Jahres von Wirtschaftswissenschaftlern als Investitionsblase bezeichnet wurde, war es an der Entwicklung und dem erfolgreichen Einsatz eines KI-Signalfinders für den Weltraum beteiligt.

Astronomen der UC Berkeley stellten ihr Allen-Radioteleskop der Breakthrough Listen-Initiative zur Verfügung, die ein KI-Modell zum Scannen und Entschlüsseln von Fast Radio Bursts (FRBs) einsetzte.

Berkeley teilt sich die Verwaltung des Allen Radio Interferometer Array - ein Array, das als Hector-Teleskop bekannt ist - mit dem Search for Extraterrestrial Intelligence Institute (SETI). Letzteres untersucht wahrscheinliche Radiosignale aus fernen Teilen des Universums, die auf intelligentes Leben hindeuten könnten.

Durch den Einsatz eines Modells, das auf der Holoscan-Plattform von Nvidia basiert, konnte die Rechengeschwindigkeit um das bis zu 600-fache gesteigert werden. Im Gegensatz zu der bisher verwendeten Methode, der so genannten Dedispersion, werden riesige Datenmengen in Echtzeit gescannt und bis zu 90 Prozent der falsch positiven Ergebnisse eliminiert.

Bei diesem Verfahren werden Funksignale durch eine Phasenverschiebung gegenüber dem Hintergrund dekodiert, was in der Praxis die Forschung verlangsamt. Der modifizierte Holoscan hat jedoch Tausende von FRB-Signalen bis zu 160 Mal schneller als in Echtzeit gescannt.

In Tests entdeckte die KI erfolgreich riesige Pulse vom Krebs-Pulsar und verarbeitete Datenströme mit bis zu 86 Gigabit pro Sekunde.

SETI veröffentlichte am 5. November eine Pressemitteilung über das interstellare Objekt, das der Sonne zum Zeitpunkt der 3I/ATLAS-Mission am nächsten war. Über seine verdächtige Flugbahn und sein Verhalten während der Reise wurde bereits mehrfach in den Medien berichtet. Am 25. November wird es die Marsumlaufbahn verlassen. Das Institut hat keine Signale von diesem Kometen oder Asteroiden aufgefangen.