Die Corona-Pandemie ist noch immer nicht ausgestanden. Doch schon jetzt besteht die Sorge, uns könnte in naher Zukunft eine weitere Pandemie drohen. Wissenschaftler arbeiten daher an einer Künstlichen Intelligenz, die den Ausbruch einer weiteren Todes-Seuche verhindern soll.
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Sechs Jahre ist es her, dass Microsoft-Mitbegründer Bill Gates vor der Wahrscheinlichkeit einer neuen Pandemie gewarnt hat. Damals erklärte der Milliardär in einem von TED-Medien organisierten Vortrag mit dem Titel "Der nächste Ausbruch? Wir sind nicht bereit" davor, dass die Entstehung eines neuen Virus und nicht ein Krieg Millionen von Menschenleben auslöschen würde. Und er sollte recht behalten.Seit dem Ausbruch der Coronavirus-Pandemie Anfang 2020 sind weltweit Millionen Menschen an Covid-19 gestorben.
Künstliche Intelligenz soll Seuchen-Gefahr einschätzen und nächste Pandemie verhindern
Damit eine solche Pandemie in Zukunft verhindert werden kann, arbeiten Wissenschaftler aktuell an einer Studie, die sich mit Künstlicher Intelligenz und sogenanntenMachine-Learning-Modellen befasst, welche die Wahrscheinlichkeit der Übertragbarkeit bestimmter Tier-Viren auf den Menschen ermitteln sollen. Veröffentlicht haben die Forscher ihre Erkenntnisse aktuell im Fachjournal "PLOS Biology".
Studie zu Künstlicher Intelligenz: Gefahr von Tierviren für Menschheit einstufen
Für ihre Untersuchungen haben die Wissenschaftler einen Datensatz aus den Genomen von 861 unterschiedlichen Virenarten erstellt, die allesamt vom Tier auf den Menschen übertragbar sind. Davon ausgehend haben sie die Machine-Learning-Modelle entwickelt, um die Wahrscheinlichkeiten der Übertragbarkeit vorherzusagen. Das beste dieser Modelle wurde schließlich weiteren Tests unterzogen.
Genomsequenzen geben Aufschluss über zoonotisches Potenzial von Viren
Den Forschern zufolge hätte ihr Modell auch das Risiko des Coronavirus Sars-CoV-2 vorhergesehen. "Unsere Ergebnisse zeigen, dass das zoonotische Potenzial von Viren in erstaunlich hohem Maße aus ihrer Genomsequenz abgeleitet werden kann, und zwar in einem Maße, das die derzeitigen Alternativen übertrifft", heißt es dazu im Fachartikel. "Je mehr Viren charakterisiert werden, desto effektiver werden unsere Modelle des maschinellen Lernens bei der Identifizierung der seltenen Viren, die genau überwacht und für die präventive Impfstoffentwicklung priorisiert werden sollten", erklärte Simon Babayan, der an der Studie beteiligt ist.
Forscher wecken Hoffnung auf Frühwarnsystem für tödliche Pandemien
Haben die Forscher damit ein Frühwarnsystem für Pandemien entwickelt? Das zumindest ist die Hoffnung, welche aus den Studienergebnissen abgeleitet werden kann. Die Künstliche Intelligenz soll erkennen, von welchen Tierviren eine Gefahr für den Menschen ausgeht und von welchen nicht.
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fka/news.de