A | Festivalzentrum am KI-Makerspace

Hier beginnt der Brain Mapping City Walk, und zwar mit einem Blick ins Auge. Der „Brain Baloon" verwandelt sich in einen übergroßen Augapfel, der neugierig hin und her schaut. Wir werfen auch einen Blick hinter die Iris: medizinische Aufnahme des Augenhintergrunds, sogenannte „Fundusbilder“, zeigen die Netzhaut, die Blutgefäße und den Sehnerv, der die Signale vom Auge ins Gehirn leitet. Die Netzhaut ist dabei mehr als nur ein Teil des Auges. Sie entsteht aus demselben Gewebe wie das Gehirn und gehört streng genommen dazu. Sie ist die einzige Stelle, an der man Nervengewebe und Blutgefäße von außen und ohne Eingriff direkt betrachten lassen kann, gewissermaßen ein Fenster zum Gehirn. Veränderungen an der Netzhaut können deshalb frühe Hinweise auf Erkrankungen liefern. Genau hier setzt das Hertie Institute for AI in Brain Health an. Es entwickelt Methoden des maschinellen Lernens, die aus großen Mengen neurowissenschaftlicher Daten Erkenntnisse für die Medizin gewinnen. Das Ziel ist, Erkrankungen des Nervensystems mithilfe künstlicher Intelligenz früher zu erkennen und ihrer Entstehung gezielt vorzubeugen.

Adresse: KI-Makerspace am Neckawa, Wöhrdstraße 25, 72072 Tübingen
 

B | Alte Aula

Stell dir vor, du hättest 21 Millionen Fachartikel aus Medizin und Biologie vor dir. Also einen Großteil dessen, was in diesen Bereichen in den letzten Jahrzehnten in Fachzeitschriften veröffentlicht wurde. Du willst nun einen Überblick bekommen: Welche Forschungsfelder gibt es, wie hängen sie zusammen, wie haben sie sich verändert? Mit einer normalen Suche geht das nicht, denn dort findet man nur einzelne Artikel zu bestimmten Stichworten. Den großen Überblick liefert sie nicht. Forscher vom Hertie AI Institut in Tübingen haben deshalb eine Art Landkarte der gesamten Biomedizin gebaut. Jeder Punkt auf der Karte ist ein Artikel. Artikel mit ähnlichen Inhalten liegen nah beieinander, Artikel über ganz unterschiedliche Themen weit auseinander.
Wie das funktioniert: Ein Sprachmodell (PubMedBERT), das speziell auf biomedizinische Texte trainiert ist, liest jede Zusammenfassung und übersetzt sie in eine lange Zahlenreihe, die den Inhalt beschreibt. Das Verfahren t-SNE bringt diese Zahlen dann auf eine flache Karte mit zwei Dimensionen und achtet dabei darauf, dass Ähnliches benachbart bleibt. Wichtig ist, dass die Karte nur die Inhalte aus den Fließtexten abbildet. Zitationen oder sonstigen Angaben spielen keine Rolle.
Mehr dazu: Eine interaktive Version zu diesem Forschungsprojekt ist online verfügbar.
Adresse: Münzgasse 30, 72070 Tübingen

C | Turm in der Langen Gasse

Die Netzhaut ist ein Stück Gehirn. Sie besteht aus vielen verschiedenen Nervenzellen, die eng miteinander verschaltet sind. Bevor ein Bild überhaupt ins Gehirn gelangt, wird es dort schon verarbeitet. Einige Zellen reagieren auf Bewegung, andere auf Kontraste oder bestimmte Farben. Wie genau diese Zellen verbunden sind und wie sich daraus ihre Aufgaben ableiten, das weiß man bis heute nicht vollständig. Forschende vom Hertie AI Institut in Tübingen wollen das ändern. Sie arbeiten an „Eyewire II", ein Projekt das zum ersten Mal einen vollständigen Schaltplan der Netzhaut einer Maus erstellt.
Wie das funktioniert: Zuerst beobachten die Forschenden unter einem Zwei-Photonen Mikroskop, welche Zellen aktiv werden, wenn man der Netzhaut Lichtreize zeigt. Aktive Zellen leuchten dabei auf. Danach wird dasselbe Gewebe in hauchdünne Schichten zerlegt und mit einem Elektronenmikroskop so hoch aufgelöst fotografiert, dass selbst die kleinsten Verbindungen zwischen Zellen sichtbar werden. Aus diesen Bildern setzt man ein dreidimensionales Modell zusammen. Die Datenmenge ist so riesig, dass Menschen sie nicht allein auswerten können. Deshalb übernehmen Methoden des maschinellen Lernens einen Großteil der Arbeit.
Mehr dazu: Online kann man sich schon  jetzt interaktive 3D-Ansichten aus der Netzhaut anschauen.
Adresse: Lange Gasse 3-5, 72070 Tübingen

D | Kino Museum

Wenn Forschende verstehen wollen, wie das Gehirn denkt, fühlt oder sich erinnert, legen sie Menschen oft in einen MRT-Scanner und lassen sie dort Aufgaben lösen: Gesichter anschauen, sich Zahlen merken, eine Taste drücken. Der Scanner misst dabei, welche Hirnregionen wann aktiv werden. Diese Methode heißt funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT). Solche Studien sind teuer und aufwendig, und jede neue Fragestellung erfordert in der Regel eine neue Studie mit neuen Teilnehmenden und viel Scannerzeit. Forschende am Hertie AI Institut in Tübingen suchen eine Alternative. Sie fragen: Könnte ein Computer vorhersagen, wie Gehirnaktivität bei einer Aufgabe aussieht, die noch nie jemand im Scanner gemessen hat?

Wie das funktioniert: Die Forschenden haben ein KI-Modell entwickelt, das künstliche, aber realistische Gehirnaktivität erzeugt, und zwar nicht als einzelnes Standbild, sondern als Verlauf über die Zeit. Das Prinzip dahinter ähnelt dem von KI-Programmen, die aus einer Textbeschreibung ein Bild erzeugen. Das Modell beginnt mit reinem Rauschen und formt daraus Schritt für Schritt ein Signal, das wie echte Gehirnaktivität aussieht. Gerade in der klinischen Forschung, wo Messdaten von Patientinnen und Patienten besonders knapp und schwer zu erheben sind, könnten solche Modelle eines Tages helfen, Studien gezielter zu planen und individuelle Unterschiede in der Hirnfunktion besser zu verstehen.

Mehr dazu: Online gibt es eine Animation, die zeigt, wie das Modell Gehirnaktivität erzeugt.

Adresse: Am Stadtgraben 2, 72070 Tübingen