KI für institutionelle Forschung

Wir planen eigene Modelle für autorisierte Forschungsdaten und nachvollziehbare Ergebnisse.

Nichtklinischer Forschungsbrief · Beispiel

Welche Gene sind in zwei Versuchsgruppen unterschiedlich aktiv?

Ein Forschungsteam möchte eigene Messdaten untersuchen. Vor einer geplanten Erprobung müssen Fragestellung und Referenzverfahren feststehen.

Zugelassene Daten: Die Institution bestimmt Nutzungsrechte, Datenumfang und berechtigte Personen. Datenstandort, Rechenumgebung sowie Rechte an angepassten Modellgewichten und exportierten Ergebnissen gehören zur Projektvereinbarung.
Nachvollziehbarer Lauf: Datenversion, Modellstand und Einstellungen sollen die Auswertung nachvollziehbar machen.
Fachliche Prüfung: Das Team soll Ergebnisse mit geeigneten Referenzverfahren vergleichen und ihre Weiterverwendung beurteilen.

Illustrative Aufgabenbeschreibung; keine laufende Forschungskooperation und kein Leistungsnachweis.

Die geplante Grundlage

Eigene Modelle und Trainingspipeline

Von Grund auf trainieren

Wir wollen eine eigene Forschungsmodellbasis aufbauen. Die Trainingspipeline soll die Aufbereitung und Versionierung autorisierter Daten, das Training und die interne Auswertung umfassen. Danach sollen Forschungspartner einen geeigneten Modellstand an ihre Fachfrage anpassen können.

Entwicklung vor institutioneller Erprobung

Modell, Pipeline und Forschungsumgebung müssen entwickelt und intern geprüft werden. Ein einsatzbereites Research-Modell und validierte Modellleistung sind noch nicht belegt. Der erste Fokus ist nichtklinisch; klinische Entscheidungen sind nicht als Einsatzbereich zugesagt.

Ein erstes Gespräch über die Fachfrage

Beschreiben Sie die Fragestellung, die Datenarten und Ihre Anforderungen an die Prüfung. Sensible Rohdaten werden dafür nicht benötigt.

Forschungsfrage mit Noctive besprechen