Ste­fan Pir­ker erhält Aus­zeich­nung der CDG für anwen­dungs­ori­en­tierte For­schung. FH St. Pöl­ten und Ortho­pä­di­sches Spi­tal Spei­sing gewin­nen NÖ-Inno­va­ti­ons­preis der Kate­go­rie Forschung.

Der Preis für For­schung und Inno­va­tion der Chris­tian-Dopp­ler-Gesell­schaft (CDG) zeich­net aktive oder ehe­ma­lige Lei­te­rIn­nen von CD-Labors aus, deren Pro­jekte in der anwen­dungs­ori­en­tier­ten Grund­la­gen­for­schung Inno­va­ti­ons­kraft und Wett­be­werbs­fä­hig­keit der Unter­neh­mens­part­ner stär­ken. Die­ses Jahr erhält Ste­fan Pir­ker den Preis für die Erfor­schung par­ti­ku­lä­rer Strö­mun­gen. Mit sei­nem CD-Labor behan­delte er neue Metho­den aus Big Data und Künst­li­cher Intel­li­genz (KI) und deren Inte­gra­tion in ein phy­si­ka­li­sches Grundgerüst. 

Jeder inves­tierte Euro löst BIP-Zuwachs von bis zu sechs Euro aus
Mit die­sen Daten-assis­tier­ten Ver­fah­ren kön­nen kom­plexe Par­ti­kel­strö­mun­gen nun auch in Echt­zeit berech­net wer­den. Ob Erz-Bro­cken im Hoch­ofen, Poly­mer-Par­ti­kel in che­mi­schen Anla­gen oder Aero­sole, die sich in der Luft ver­brei­ten : Das Par­ti­kel­ver­hal­ten ist unge­mein wich­tig und gleich­zei­tig schwer vor­her­sag­bar. Eine Unzahl von Par­ti­keln inter­agiert unter­ein­an­der ebenso wie mit umge­ben­den Gasen oder Flüs­sig­kei­ten. Um das beschrei­ben zu kön­nen, muss man ers­tens die Phy­sik ver­ste­hen und zwei­tens einen effi­zi­en­ten Rechen­weg fin­den — und daran for­schen Wis­sen­schaft­ler und Unter­neh­men auf der gan­zen Welt.

„Gra­tu­la­tion an Ste­fan Pir­ker ! Gemein­sam mit sei­nen Unter­neh­mens­part­nern forscht er an The­men am Puls der Zeit“, so Mar­ga­rete Schram­böck, BMIn für Wirt­schaft und Digi­ta­li­sie­rung. „Die För­de­rung von lang­fris­tig ange­leg­ten Koope­ra­tio­nen von Wirt­schaft und Wis­sen­schaft stärkt den Wirt­schafts­stand­ort Öster­reich. Jeder hier inves­tierte Euro löst einen lang­fris­ti­gen BIP-Zuwachs von bis zu sechs Euro aus“, betont die Minis­te­rin das CDG-Modell. „Grund­la­gen­for­schung ist die Basis für Inno­va­tion und sie ermög­licht für Unter­neh­men Wett­be­werbs­vor­teile“, ergänzt Mar­tin Gerza­bek, Prä­si­dent der Chris­tian Dopp­ler Forschungsgesellschaft.

Inno­va­ti­ons­preis Niederösterreich
Beim NÖ- Inno­va­ti­ons­preis gewinnt das Pro­jekt „Gang­ana­lyse“ der FH St. Pöl­ten in der Kate­go­rie For­schung. Eine For­schungs­gruppe der FH und des Ortho­pä­di­schen Spi­tals Spei­sing (Wien) unter­suchte, wie künst­li­che Intel­li­genz bei der medi­zi­ni­schen Ent­schei­dungs­fin­dung in der kli­ni­schen Gang­ana­lyse unter­stüt­zen kann. Erkran­kun­gen oder Ver­let­zun­gen des Bewe­gungs­ap­pa­ra­tes sowie neu­ro­lo­gi­sche Stö­run­gen kön­nen zu patho­lo­gi­schen Beein­träch­ti­gun­gen der mensch­li­chen Bewe­gungs­fä­hig­keit führen. 

Um diese Gang­be­ein­träch­ti­gun­gen bes­ser zu ver­ste­hen, ist es für Ärzte und The­ra­peu­ten wich­tig, das Gang­bild von Pati­en­ten genau beschrei­ben und ana­ly­sie­ren zu kön­nen. Für die­sen Zweck ist die kli­ni­sche Gang­ana­lyse eines der wich­tigs­ten Beur­tei­lungs­in­stru­mente. „Durch künst­li­che Intel­li­genz und maschi­nel­les Ler­nen kön­nen wir Mus­ter in den Bewe­gungs­da­ten iden­ti­fi­zie­ren, die für ver­schie­dene Gang­pro­bleme cha­rak­te­ris­tisch sind und dar­aus ent­spre­chend neue Erkennt­nisse erzie­len“, erläu­tert Djordje Slijepče­vić, For­scher am Insti­tut für Creative\Media/Technologies der FH St. Pölten. 

Gegen die Blackbox
„Die heu­ti­gen Metho­den des maschi­nel­len Ler­nens haben einen gro­ßen Nach­teil : man kann nicht nach­voll­zie­hen, wie der Algo­rith­mus zu einer bestimm­ten Ent­schei­dung kommt und die­ser Umstand erschwert einer­seits das Her­lei­ten neuer Aspekte aus den Daten für die Ärzte und ande­rer­seits wird das Ver­trauen kli­ni­scher Exper­ten in die Ent­schei­dun­gen der Algo­rith­men gehemmt. Darum for­schen wir, wie man kom­plexe Ent­schei­dungs­pfade des maschi­nel­len Ler­nens in der Gang­ana­lyse nach­voll­zieh­bar machen kann“, sagt Brian Hor­sak, Lei­ter des Cen­ter for Digi­tal Health and Social Inno­va­tion der FH St. Pölten.

Das Inter­esse an künst­li­cher Intel­li­genz (KI) zur Unter­stüt­zung der Ent­schei­dungs­fin­dung in der Medi­zin steigt rasant. Auf­grund des „Blackbox“-Charakters der kom­ple­xen Ver­fah­ren ist aber oft nicht nach­voll­zieh­bar, wie KI eine bestimmte Ent­schei­dung trifft und wel­che Berei­che in den Daten zu die­ser Ent­schei­dung bei­getra­gen haben. Das ist eine große Hürde für den Ein­satz in der kli­ni­schen Pra­xis. Am aktu­ell aus­ge­zeich­ne­ten Pro­jekt betei­ligt waren Brian Hor­sak, Djordje Slijepče­vić, Mat­thias Zep­pe­l­zauer, Anna-Maria Raber­ger und Bern­hard Dum­phart (alle FH St. Pöl­ten), Andreas Kranzl und Fabian Unglaube (Spi­tal Spei­sing) und Chris­tian Brei­ten­e­der (TU Wien).