- Ein internationales Krebsforschungsteam nutzt Ethereum-basierte Smart Contracts, um KI-Modelle zu aktualisieren, die das Auftreten von Krebszellen im Körper vorhersagen.
- Das Forschungsteam nutzt das System des Schwarmlernens, bei dem alle Partner ihre KI-Modelle gleichzeitig aktualisieren, ohne dass ein Vermittler dazwischengeschaltet werden muss.
Die Blockchain-Technologie wurde bereits für verschiedene industrielle Anwendungen eingesetzt. Jetzt nutzt ein Team von medizinischen Forschern das Ethereum-Blockchain-Netzwerk für die Krebsforschung.
Drei verschiedene Teams in der Krebsforschung nutzen Ethereum-Smart Contracts, um ihre KI-Modelle zu aktualisieren, ohne sie durch eine zentralisierte Instanz leiten zu müssen. Die Teams arbeiten mit den KI-Modellen, um das Auftreten von Krebszellen im Körper vorherzusagen. Dies zeigt, dass die Smart-Contract-Technologie von Ethereum für kritische Anwendungsfälle in den medizinischen Wissenschaften vertrauenswürdig geworden ist.
Anfang April dieses Jahres veröffentlichte Nature Medicine eine Forschungsarbeit mit dem Titel „Swarm learning for decentralized artificial intelligence in cancer histopathology“ (Schwarmlernen für dezentrale künstliche Intelligenz in der Krebshistopathologie), an der 27 verschiedene Autoren beteiligt waren. Aus der Fußnote des Forschungspapiers geht hervor, dass das Team das Ethereum-Netzwerk für seine KI-Experimente zur Krebsforschung verwendet hat.
Ethereum Smart Contracts – automatisierte gemeinsame Datennutzung
Der Haken an der Sache ist jedoch, dass diese KI-Systeme mit einer Unmengen an Daten arbeiten müssen, um zuverlässig zu werden. Daher stoßen diese Systeme bei der Datenerfassung auf „praktische, ethische und legale Hürden“, weil die Daten über viele Länder auf der ganzen Welt verteilt sind.
Eine Methode zur Lösung dieses Problems ist das föderierte Lernen (Federated Learning, FL), bei dem die Forscher nicht ihre kompletten Daten, sondern nur ihre lokal trainierten KI-Modell-Daten teilen müssen. Solche KI-Systeme stützen sich jedoch häufig auf einen zentralisierten Koordinator, der für die Daten-Gewichtung verantwortlich ist. So hat der Koordinator eine umfassende Kontrolle über das Forschungsprojekt, was Datenmissbrauch möglich macht.
Um das Problem gar nicht erst auftreten zu lassen, verfiel das Forschungsteam auf das KI-basierte Verfahren des „Schwarmlernens“. Das ist ein System, das Blockchain-Technologie nutzt, um zu vermeiden, das einer zentralisierten Instanz zuviel „Macht“ übergeben wird. Das Schwarmlernen per Blockchain hält alle Teammitglider auf einem einheitlichen Wissensniveau, ohne den in einem normalen Netzwerk dazu erfordlichen enormen Datenverkehr – mit den oben beschriebenen Risiken – betreiben zu müssen. Ein solcher Aufbau erleichtert die Zusammenarbeit zwischen allen Beteiligten. Auf diese Weise können die KI-Modelle sgar mit mehr Daten gefüttert werden, was sie noch schneller noch leistungsfähiger macht.
Die Wissenschaftler erwähnten ausdrücklich, dass sie Ethereum Smart contracts verwenden, die es drei verschiedenen Computern ermöglichen, ihre KI-Modellgewichtungen zu bestimmten Zeiten zu synchronisieren. Auf diese Weise konnten alle drei Partner ihre KI-Modelle gleichzeitig aktualisieren, ohne dass sie einen Vermittler benötigen. In dem Papier heißt es weiter:
„In dieser Konfiguration verwaltet die Blockchain die globalen Zustandsinformationen über das Modell“.
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Das Forschungsteam fand außerdem heraus, dass mit Schwarmlernen trainierte KI-Modelle besser abschneiden als lokal trainierte KI-Modelle. Es ist ein bahnbrechender Moment für die Blockchain-Technologie. Er wird die Nutzung von Blockchain-basierten Smart Contracts für andere wichtige Anwendungen weiter vorantreiben.
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