Der diesjährige Nationale Digital-Gipfel, der am 3. und 4. Dezember in Nürnberg stattfand, war schwerpunktmäßig dem Thema Künstliche Intelligenz (KI) gewidmet. Auf dem jährlichen Treffen kommen Politik, Wirtschaft und Forschung mit dem Ziel zusammen, die digitale Entwicklung voranzutreiben. Wie bereits in den vergangenen Jahren war der Software Campus mit einem Infostand vertreten. Besonderes Highlight war die Demonstration von Programm-Teilnehmer*innen dazu, wie Innovationsprozesse ablaufen – „Innovation im Zeitraffer“. Doktorand*innen von fünf Universitäten und Forschungspartnern waren vor Ort und haben gemeinsam an einer Fragestellung des Partners Merck gearbeitet: Wie kann ein selbstlernendes System aussehen, welches Ärzte bei der Erkennung von Hirntumoren unterstützen soll?
Auf Basis von agilen Methoden der Softwareentwicklung wurden innerhalb von 24 Stunden ein Mockup, ein MVP (Minimum Viable Product) und ein Prototyp entwickelt, die nach Feedbackrunden mit Merck jeweils weiterentwickelt wurden. Die Teilnehmer*innen der TU Berlin, TU München, Universität Stuttgart, TU Dresden und des DFKI starteten am Vormittag des Gipfelvortages (3.12.) mit der Entwicklung. Am Haupttag des Gipfels (4.12.) wurde anschließend das funktionierende Produkt der Bundesministerin für Bildung und Forschung Anja Karliczek präsentiert. Nach einer kurzen Erläuterung der Intention und Anwendung des Tools erprobte die Ministerin es selbst einmal und nutzte außerdem die Gelegenheit, um mit den Teilnehmer*innen ins Gespräch zu kommen und mehr über Verantwortlichkeiten in den Projekten und ihre Motivation zu erfahren. „Ich bin wirklich begeistert, wie rasant die Teilnehmerinnen und Teilnehmer hier eine Idee wachsen lassen. Es ist phänomenal, was für hochwertige KI-basierte Produkte in so kurzer Zeit hier erschaffen wurden“, sagte Anja Karliczek.
Prof. Steven Hildemann, Chief Medical Officer der Merck KGaA, aus dessen Bereich die Fragestellung formuliert wurde, nahm ebenfalls an der Präsentation teil. Ihn beeindruckte besonders, wie die Teilnehmer*innen das selbstlernende System aufgebaut haben: Mit dem Tool vergleicht der Anwender Bilddaten, welche von zehn verschiedenen Algorithmen annotiert wurden. Anhand dessen kann der Algorithmus identifiziert werden, der im jeweiligen Fall am akkuratesten arbeitet und zukünftig bei der Krebsdiagnostik unterstützen kann. „Das von uns entwickelte Produkt unterstützt einerseits den Arzt bei der Erkennung von Hirntumoren und schafft andererseits Transparenz, wie die KI arbeitet.“, so Oliver Schoppe, Teilnehmer der TU München. Ziel war es, das Schwerpunktthema des Gipfels den Besuchern näherzubringen und gleichzeitig zu zeigen, wie agile Softwareentwicklung und Teamarbeit gelingt.
