Prof. B. Rost bei "Wissenschaft für jedermann" im Deutschen Museum München

Die Sprache des Lebens entschlüsseln

Prof. Burkhard Rost

01. Dezember 2021, 19.00 Uhr, Vortrag im Ehrensaal des Deutschen Museums München

mit Live-Stream (in deutscher Sprache); zur Vortragsserie des Deutschen Museums

Den Vortrag gibt es nun auch zum Nachhören unter: 
https://www.youtube.com/watch?v=rCmr1YJt_zA&list=PLqvZktQdyL4teBsJsb7Sn2pCLdnJLQEXv&index=1

Vortragender: Prof. Burkhard Rost, Lehrstuhl für Bioinformatik/Computational Biology

Moderation: Prof. Florian Matthes, Lehrstuhl für Software Engineering Betrieblicher Informationssysteme (sebis)

Eintritt 3,– €, private Mitglieder frei

Abendkasse ab 18.00 Uhr, Eingangshalle Einlass 18.30 Uhr, Beginn im Ehrensaal 19.00 Uhr

Reservieren Sie telefonisch (089-2179-221) oder online am Dienstag und Mittwoch vor dem jeweiligen Vortrag von 9.00 - 15.00 Uhr.

Die aktuell geltenden Schutz- und Hygieneregeln können Sie hier nachlesen.

Künstliche Intelligenz entschlüsselt die Sprache des Lebens?

Proteine realisieren alle Prozesse des Lebens. Unsere Gene bestimmen, wie unsere Proteine aussehen, welche dreidimensionalen Strukturen sie annehmen. Welche Virusvarianten für uns problematisch sind, steht in diesen Proteinstrukturen und letztlich in den Proteinsequenzen geschrieben. Können wir diese molekulare Sprache des Lebens verstehen, sie entschlüsseln?
Ja, indirekt ist es uns durch die Herangehensweise der neuesten Algorithmen aus der Spracherkennung möglich. Seit fünf Jahrzehnten versucht die Forschung Proteinstrukturen aus Proteinsequenzen vorherzusagen. Der Durch- bruch kommt jetzt aus einer unerwarteten Richtung: nicht nur durch ein Verständnis der biophysikalischen Grund- lagen, sondern primär durch Entwicklungsschübe in der Künstlichen Intelligenz, die durch moderne Großrechen- anlagen und deren Fähigkeit, enorme Datenmengen zu verdauen, ermöglicht wurden.
Implizit beginnen wir damit die Sprache des Lebens zu dekodieren. Der Trick besteht darin, implizites Wissen von vielen Sequenzen (Texten) zu nutzen, um Zusammenhänge zu verstehen (Grammatik). Dieses Verständnis ist der Hebel, um von viel kleineren, sorgfältig vorhergesagten Datenmengen zu profitieren (Transfer-Lernen).
Das wiederum verbessert und/oder beschleunigt Vorhersagen von Proteinstruktur und -funktion, was langfristig Strom spart und damit CO2 verringert: einmal viel bezahlt (große Computer), vielfach gespart (jede neue Vorhersage). Das Beste ist: mit besseren Algorithmen und mehr Daten scheint alles täglich einfacher zu werden.
Besonders faszinierend an diesen neuen Entdeckungen ist, dass die fulminante Wichtigkeit evolutionärer Information bisher nur teilweise zur Entschlüsselung der Sprache des Lebens genutzt worden ist. Vielleicht kommen wir damit noch weiter. Aber wenn wir auch ohne diese Information schon so weit kommen, wo sind dann die Grenzen des Nutzens von Transfer-Lernen?

Prof. Burkhard Rost leitet seit Juni 2009 den Lehrstuhl für Bioinformatik/Computational Biology der Technischen Universität München (TUM). Als einer der ersten sechs Alexander von Humboldt-Professoren wechselte Rost vom Institut für Medizin der Columbia Universität in New York (Professur: 1998-2010) zur Fakultät für Informatik der TUM. Zu seinen Pionierleistungen gehören die Verknüpfung von Maschinellem Lernen und evolutionärer Information zur Proteinvorhersage und der Start des ersten Internetservers zur Proteinanalyse (PredictProtein.org 1992). Als Präsident des Internationalen Berufsverbundes der Bioinformatik (ISCB: 2007-2014) setzte sich Rost nachhaltig für die Förderung von Diversität ein, insbesondere durch Erhöhung des Frauenanteils in führenden Rollen. Rost ist häufig zitierter Autor (h=101), der Artikel mit mehr als 1111 Kollegen aus mehr als 50 Nationen veröffentlicht hat. Seine Forschung fokussiert sich auf die Entwicklung intelligenter Methoden zu automatischen Vorhersagen (Proteinstruktur und -funktion), inklusive der molekularen Auswirkungen von Sequenzmutationen, z. B. von Mutanten in Viren wie SARS-CoV-2.