Das Forschungsteam „Intelligente Systeme“ um Prof. Wasenmüller ist Teil der großangelegten Innovationspartnerschaft M²Aind .

M²Aind widmet sich der Entwicklung praxisrelevanter Lösungen im Bereich multimodaler Analytik für die Life-Science-, Pharma- und Chemieindustrie in der Rhein-Main-Neckar-Region.

Aufsichtsbehörden wie die European Medicines Agency (EMA) und die U.S. Food and Drug Administration (FDA) schreiben strenge Richtlinien für die kontinuierliche Hygieneüberwachung in der Pharma-, Kosmetik- und Lebensmittelindustrie vor. Dies erfordert, dass täglich eine große Anzahl von Petrischalen von erfahrenen Biologen auf mikrobielle Kolonien untersucht wird, was zeitaufwändig und fehleranfällig ist.

Neben der aufwendigen Analyse dieser Petrischalen mit dem bloßen Auge gibt es auch Methoden aus dem Bereich des maschinellen Sehens, die darauf abzielen, diese Kolonien zu erkennen und den Prozess zu automatisieren. Die Automatisierung dieses Prozesses birgt jedoch mehrere Herausforderungen: Eine davon ist die hohe Bildauflösung, die erforderlich ist, um winzige Kolonien zuverlässig zu erkennen. Eine andere Herausforderung ist die Variabilität in Größe und Form der Kolonien, die sich zudem oft überlappen, was die automatische Erkennung erschwert.

Im Rahmen des M²Aind-DeepLearning Forschungsprojekts entwickelt das Team um Prof. Wasenmüller in enger Zusammenarbeit mit einem Mannheimer Unternehmen ein kameragestütztes System, das mittels KI Kolonien unterschiedlichster Mikroorganismen in Petrischalen robust erkennen kann. Dieses System wird einmalig auf einen Datensatz solcher Petrischalen trainiert und ist dann in der Lage, zukünftig neue und bisher ungesehene Petrischalen zu bewerten.

Neben der Entwicklung des neuronalen Netzwerks zur Detektion von Mikroorganismen beschäftigt sich das Team auch mit Methoden der generativen KI, um zusätzliche Trainingsdaten zu erzeugen und so eine robustere Erkennung zu ermöglichen. Darüber hinaus werden Methoden aus dem Bereich der „SafeAI“ erforscht, um die Ausgaben der KI transparenter und nachvollziehbarer zu gestalten, sodass diese später auch in sicherheitskritischen Anwendungsbereichen eingesetzt werden können. All diese Lösungen zielen darauf ab, aufwendige und monotone Laborarbeiten zu automatisieren und die menschlichen Laboranten von diesen Aufgaben zu entlasten, sodass sie sich anspruchsvolleren Aufgaben widmen können.