KI für alternde Gesellschaften: Von Grundkonzepten zu praktischen Werkzeugen für KI-gestütztes kognitives Training

• Antragsteller: Professor Dr. Tonio Ball
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 442666044

Heute leiden weltweit rund 50 Millionen Menschen an Demenz und es gibt fast 10 Millionen neue Fälle pro Jahr. Die Bewältigung der Herausforderungen, die mit alternden Gesellschaften verbunden sind, ist daher von herausragender Bedeutung für die Länder Japan, Frankreich und Deutschland. Das Ziel des vorliegenden Projekts ist es, das Potenzial der Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI) zur Förderung eines gesunden Alterns zu nutzen. Zu diesem Zweck werden wir objektive maschinenlerngetriebene Biomarker untersuchen, um kognitive Interventionen zu bewerten und personalisierte Therapien zu unterstützen. Wir werden neuartige,dedizierte maschinelle Lernmethoden (ML) entwickeln und diese an die speziellen Signaltypen anpassen, die vom menschlichen Gehirn aufgenommen werden können. Wir werden unsere Methoden in einem Open-Source-Referenzsoftwarepaket öffentlich zugänglich machen, das sich auf unbeaufsichtigtes Lernen, Datenvermehrung, Domänenanpassung und interpretierbare maschinelle Lernmodelle konzentriert. Unsere wissenschaftlichen Hauptziele sind die Optimierung der dekodierbaren Informationen über den Funktionszustand des Gehirns, die Identifizierung von Biomarkern, die das Risiko für kognitive Beeinträchtigungen und verschiedene Formen der Demenz anzeigen, und die Verwendung dieser verbesserten Methoden zur Steuerung des KI-gesteuerten kognitiven Trainings. Diese gemeinsamen Bemühungen werden von einem Fokus auf ethische und gesellschaftliche Aspekte der KI im Zusammenhang mit dem Altern begleitet, gepaart mit partizipativen, transnationalen Outreach-Aktivitäten, um den Dialog zwischen unserer wissenschaftlichen Gemeinschaft und der breiten Öffentlichkeit zu fördern. Das vorliegende Projekt vereint komplementäre Expertise aus drei Gruppen in Deutschland, Frankreich und Japan: Die Gruppe von M.Otake-Matsuura, Japan, verfügt über langjährige Erfahrung in der Entwicklung interventioneller Technologien zur Verbesserung der kognitiven Gesundheit älterer Erwachsener und fortschrittlicher EEG-Mess- und Datenanalysemethoden. Die Gruppe von A. Gramfort d Inria,Frankreich verfügt über fundierte Expertise in statistischen maschinellen Lernalgorithmen für die EEG-Datenanalyse sowie in der Entwicklung und Wartung von international eingesetzten Open-Source-Softwarepaketen (Scikit-Learning für allgemeines maschinelles Lernen und MNE für EEG-Datenverarbeitung). Die Gruppe von T. Ball, Freiburg, Deutschland, verfügt über langjährige Erfahrung in der translationalen neurotechnologischen und angewandten Forschung mit künstlicher Intelligenz.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Frankreich, Japan
• Partnerorganisation: Agence Nationale de la Recherche / The French National Research Agency; Japan Science and Technology Agency; JST
• Kooperationspartnerinnen / Kooperationspartner: Alexandre Gramfort, Ph.D.; Dr. Mihoko Otake-Matsuura