In Finnland bauen intelligente Menschen intelligente Maschinen

Der in der Türkei geborene Oğuzhan Gençoğlu suchte sich Finnland als Studienort für maschinelles Lernen aus und gründete im Verlauf ein Start-up-Unternehmen für künstliche Intelligenz.

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Gençoğlu ist einer von drei Mitbegründern eines Start-up-Unternehmens, das auf maschinelles Lernen spezialisiert ist und seinen Sitz in Helsinki hat. Ihre Lösung ist in der Lage, Daten zu analysieren und fachbezogene Prognosen aufzustellen. Die Einsatzbereiche reichen von der Produktivitätssteigerung in Forstfabriken bis zur Prüfung, ob ein Patient Prostatakrebs hat.

Der im türkischen Ankara geborene Gençoğlu kam nach Finnland, um seinen Master-Abschluss an der Technischen Universität Tampere zu absolvieren. Dort studierte er extensiv maschinelles Lernen und Deep Learning.

„Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der Informatik: Algorithmen analysieren Daten, lernen von ihnen und wenden das, was sie gelernt haben, an“, erläutert er. „Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze einsetzt.“

Gençoğlu charakterisiert künstliche Intelligenz als „Maschinen, die die kognitiven Funktionen des Menschen nachahmen“. Er bemerkt dazu, dass „Leute im Zusammenhang mit Pseudowissenschaft oder Science Fiction zu häufig von ‚KI‘ oder ‚AI‘ reden.“

Maschinelles Lernen kann Objekte in Bildern identifizieren oder sogar individuelle Personen erkennen. Es kann ihm beigebracht werden, Spiele zu spielen oder mit Leuten zu plaudern. Gençoğlus Dissertation beschäftigt sich mit dem Einsatz von maschinellem Lernen zur Vorhersage von Grippeepidemien anhand von Social-Media-Posts.

Vielgestaltige Vorteile

Von links: Hung Ta, Timo Heikkinen und Oğuzhan Gençoğlu stellen einen Plan auf.Foto: Hoang Minh Trang/Top Data Science

2016 schloss sich Gençoğlu mit Hung Ta, einem vietnamesischen Mathematiker mit einem Doktortitel in Biotechnologie, und Timo Heikkinen, einem finnischen Unternehmer mit einem Hintergrund in Software, zusammen, um Top Data Science zu gründen, das auf maschinelles Lernen spezialisiert ist. Gençoğlu ist nun der Leiter von Data Science im Unternehmen, das zehn Mitarbeiter aus sechs verschiedenen Ländern beschäftigt.

„Es ist definitiv ein Vorteil, so vielgestaltig zu sein“, sagt Gençoğlu. „Wir arbeiten mit zahlreichen internationalen Unternehmen zusammen. Reden wir etwa mit einem chinesischen Unternehmen, ist es ein Plus, einen chinesischen Sprecher in unserem Team zu haben.“

Das Unternehmen macht sich den multikulturellen Hintergrund seiner Mitarbeiter als Gelegenheit zum Teambuilding zu Nutze. Jeden Monat kommen sie zu Veranstaltungen, Spielen, Geschichten über ihre diversen Kulturen und Speisen aus ihren Heimatländern zusammen.

„Wir bieten KI als Dienstleistung an: maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Herausforderungen“, erzählt Gençoğlu. „Wenn man zu einem der Großunternehmen in dieser Branche geht, bekommt man einfach eines ihrer Plug-and-Play-Produkte angeboten. Wir wenden dagegen Zeit auf, um den Kunden und das Problem zu begreifen.“

Top Data Science hat mit einer Vielzahl von Wirtschaftszweigen, darunter Forstwirtschaft und Bildverarbeitung, gearbeitet. Der Sitz des Unternehmens befindet sich im GE Health Innovation Village in Helsinki, einem Standquartier für Dutzende von Startups im Bereich Gesundheit und Wellness. Die Kontakte von Top Data Science zum Gesundheitssektor zahlten sich aus. Ärzte des Zentralkrankenhauses der Universität Helsinki wollten Biopsien auf ein Minimum beschränken und baten das Unternehmen um die Entwicklung einer Software zur Diagnose von Prostatakrebs durch MRT.

„Wir haben den Algorithmus mittels MRT-Bildern und Biopsie-Informationen trainiert“, sagt Gençoğlu. „Wenn er jetzt mit neuen Daten konfrontiert wird, ist er fähig, Prognosen aufzustellen.“

Dinge, die wir verstehen müssen

Menschen sind keine Maschinen, Menschen lernen anders. Sie brauchen Hobbys und eine Balance zwischen Arbeits- und Privatleben. Das Gitarrenspiel gehört zu Gençoğlus Interessen außerhalb der Arbeit.Foto: Tiina Hautamäki

In einem weiteren Testprojekt ging es darum zu differenzieren, bei welchen Patienten ein Verschlimmerungsrisiko besteht und welche von der Intensivstation entlassen werden können. Die Lösung von Top Data Science könnte ein wertvolles Mittel für Ärzte werden, solche Entscheidungen zu treffen.

Gençoğlu ist zufrieden mit dem Status des maschinellen Lernens in Finnland, räumt aber ein, dass es noch Arbeit zu tun gibt.

„Finnland hinkt ein wenig hinter den Vereinigten Staaten hinterher“, stellt er fest. „China ist auch sehr stark. Wir haben in Finnland eine Menge KI-Talente, aber die Unternehmen sind konservativ und geben ihnen nur zögerlich eine Chance. Deshalb arbeiten manche Experten aus Finnland im Silicon Valley oder bleiben in der Wissenschaft.“

Allerdings ist die Stellung des maschinellen Lernens in Finnland durch einige kürzliche Aktionen trotz allem aufgewertet worden. So bieten die Universität von Helsinki und die Beratungsfirma Reaktor eine kostenlose KI-Klasse namens Elements of Artificial Intelligence  (Elemente künstlicher Intelligenz) an, die zum Zeitpunkt des Schreibens noch online verfügbar ist.

„Elements of Artificial Intelligence war eine großartige Idee“, bestätigt Gençoğlu. „Es ist wichtig, dass die Öffentlichkeit weiß, wie das Tagging von Personen in Fotos die Gesichtserkennungssoftware von Facebook trainiert hat oder wie die Identifizierung von Spam in Google Mail Googles Algorithmen trainiert hat. Die Öffentlichkeit muss verstehen, wie das funktioniert, damit sie einen Einfluss auf die öffentliche Politik haben kann.“

Macht er sich also Sorgen, was soziale Netzwerke mit seinen Daten machen?

„Ich habe keine Social-Media-Konten außer LinkedIn“, erwidert er. „Der Hauptgrund ist, dass ich einfach nicht daran interessiert bin, aber vielleicht bin ich mir auch etwas bewusster, was den Datenschutz angeht und wie Daten verwendet werden.“

Von David J. Cord, Juli 2018

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