Die Zukunft der KI-Forschung liegt in Afrika

Ein Bild einer App, die Krankheiten in Maniokpflanzen erkennt. mit freundlicher Genehmigung von Google

Charity Wayua sitzt in einer Hotellobby in Tanger, Marokko, und erzählt lachend von ihrer Reise in die Stadt zu einer Konferenz über Technologie und Innovation. Nachdem sie ihre Reise in Nairobi, Kenia, begonnen hatte, wo sie eines der beiden IBM-Forschungszentren in Afrika leitet, musste sie für einen Zwischenstopp in Dubai an ihrem Ziel vorbeifliegen, zurück nach Casablanca fliegen und dann einen Dreieinhalbflug nehmen -stündige Fahrt nach Tanger. Was ein sieben- bis achtstündiger Direktflug gewesen wäre, war stattdessen eine fast 24-stündige Odyssee. Das sei nicht ungewöhnlich, sagt sie.

Nicht nur der Reiseaufwand innerhalb der Region erschwert Afrikas Forschungsgemeinschaft: die Reiseschwierigkeiten aus der Region hat ihre Forscher oft aus dem internationalen Gespräch ausgeschlossen. Während diese Probleme alle wissenschaftlichen Bereiche betreffen, werden sie in der KI-Forschung verstärkt. Das Innovationstempo bedeutet beispielsweise, dass wiederholt verpasste Konferenzen wegen Visaproblemen – die es afrikanischen Wissenschaftlern schwer gemacht haben, an einigen der weltweit größten KI-Veranstaltungen in den USA und Kanada teilzunehmen – leicht dazu führen können, dass ein Forscher ins Hintertreffen gerät.

Trotz aller Widrigkeiten ist die afrikanische Community für maschinelles Lernen in den letzten Jahren aufgeblüht. Im Jahr 2013 startete eine lokale Gruppe von Praktikern und Forschern aus der Industrie Data Science Africa, einen jährlichen Workshop zum Austausch von Ressourcen und Ideen. 2017 gründete eine andere Gruppe die Organisation Deep Learning Indaba, die inzwischen Niederlassungen in 27 der 54 Länder des Kontinents hat. Universitätskurse und andere Bildungsprogramme, die sich dem Unterrichten von maschinellem Lernen widmen, sind als Reaktion auf die steigende Nachfrage gewachsen.

Auch die internationale Gemeinschaft hat dies zur Kenntnis genommen. Ende 2013 eröffnete IBM Research sein erstes afrikanisches Büro in Nairobi; 2016 kam ein weiteres in Johannesburg, Südafrika, hinzu. Anfang des Jahres eröffnete Google ein neues KI-Labor in Accra, Ghana, und nächstes Jahr wird die ICLR, eine große KI-Forschungskonferenz, ihre Veranstaltung in Addis Abeba, Äthiopien, ausrichten.

Charity Wayua leitet das IBM Research Team in Nairobi, Kenia. mit freundlicher Genehmigung von IBM Research

Die Verschiebung ist positiv für das Fachgebiet, das unter einem Mangel an Vielfalt und in vielerlei Hinsicht unter einer Distanzierung von der realen Welt gelitten hat. Viele der akademischen und unternehmerischen Forschungslabors, die die KI-Forschung dominieren, konzentrieren sich auf wohlhabende Innovationsblasen wie das Silicon Valley und Chinas Zhongguancun in Peking. Dieser begrenzte Geltungsbereich zeigt sich im Umfang der Produkte, die diese Hubs erstellen. Afrika hingegen könnte einen Kontext bieten, in dem KI zu ihrem ursprünglichen Versprechen zurückkehren kann: die Entwicklung von Technologien, die drängende globale Herausforderungen wie Hunger, Armut und Krankheiten bewältigen.

Ich denke, für jeden, der nach harten Herausforderungen sucht, sagt Wayua, ist dies der richtige Ort.

Das afrikanische Innovationsmodell

Sowohl die Büros von IBM Research in Kenia und Südafrika als auch das KI-Labor von Google in Ghana teilen die gleiche Mission wie ihre Mutterorganisationen: Grundlagen- und Spitzenforschung zu betreiben. Sie konzentrieren sich auf Themen wie die Verbesserung des Zugangs zu bezahlbarer Gesundheitsversorgung, inklusivere Gestaltung von Finanzdienstleistungen, Stärkung der langfristigen Ernährungssicherheit und Rationalisierung von Regierungsabläufen. Die Liste ist der eines Labors auf der ganzen Welt nicht unähnlich, aber der Kontext fügt den Zielen Nuancen hinzu.

Forschung kann nicht von der Umgebung losgelöst werden, in der sie durchgeführt wird, sagt Moustapha Cisse, der Direktor von Google AI Ghana. In einer Umgebung zu sein, in der die Herausforderungen in vielerlei Hinsicht einzigartig sind, gibt uns die Möglichkeit, Probleme zu untersuchen, die andere Forscher an anderen Orten möglicherweise nicht untersuchen könnten.

Forscher diskutieren ein Projekt zur personalisierten Bildung in Nairobi. mit freundlicher Genehmigung von IBM Research

Vor der Gründung seines KI-Labors in Ghana zum Beispiel hat Google damit begonnen Zusammenarbeit mit Landwirten im ländlichen Tansania, um einige der Kämpfe zu verstehen, mit denen sie konfrontiert waren, um eine konsistente Nahrungsmittelproduktion aufrechtzuerhalten. Die Forscher erfuhren, dass Pflanzenkrankheiten den Ertrag erheblich reduzieren können, und erstellten daher ein maschinelles Lernmodell, das frühe Krankheitsstadien in der Maniokpflanze, einem wichtigen Grundnahrungsmittel in der Region, diagnostizieren konnte. Das Modell, das direkt auf den Handys der Landwirte funktioniert, ohne Zugang zum Internet zu benötigen, hilft ihnen, früher einzugreifen, um ihre Pflanzen zu retten.

Wayua gibt ein weiteres Beispiel. Im Jahr 2016 entdeckte das Johannesburger Team von IBM Research, dass der Prozess der Meldung von Krebsdaten an die Regierung, die sie zur Information der nationalen Gesundheitspolitik verwendete, vier Jahre nach der Diagnose in Krankenhäusern dauerte. In den USA dauert die entsprechende Datenerhebung und -analyse nur zwei Jahre. Es stellte sich heraus, dass die zusätzliche Verzögerung teilweise auf die unstrukturierte Natur der pathologischen Berichte der Krankenhäuser zurückzuführen war. Menschliche Experten lasen jeden Fall und ordneten ihn einer von 42 verschiedenen Krebsarten zu, aber der freie Text in den Berichten machte dies sehr zeitaufwändig. Also machten sich die Forscher an die Arbeit ein maschinelles Lernmodell die die Berichte automatisch beschriften könnten. Innerhalb von zwei Jahren hatten sie ein erfolgreiches Prototypsystem entwickelt, das sie nun praxistauglich skalierbar machen wollen.

Technologie ist nur die Hälfte der Gleichung, sagt Wayua. Die andere Hälfte besteht darin, die Probleme, die wir sehen, zu verstehen und sie objektiv so zu definieren, dass sie von Wissenschaft und Technik angegangen werden können.

Büro von IBM Research in Nairobi, Kenia. mit freundlicher Genehmigung von IBM Research

Sobald ein Forschungsprojekt bereit für die reale Welt ist, kommt eine weitere schwierige Aufgabe: Zustimmung von den beabsichtigten Benutzern zu erhalten. Beziehungen sind wirklich wichtig, um Veränderungen voranzutreiben, sagt Wayua. Es ist einfach, Daten zu sammeln und ein perfektes System im Vakuum zu entwerfen, aber das ist sinnlos, wenn niemand es verwenden möchte. Es sind die Beziehungen, die Sie im Laufe der Zeit kontinuierlich aufbauen, die Ihnen helfen zu verstehen, warum das, was Sie zu implementieren versuchen, nicht wirklich funktioniert, fügt sie hinzu.

Die Reaktion auf die Bedürfnisse der Benutzer trägt auch dazu bei, grundlegende Fortschritte in den Fähigkeiten der Technologie voranzutreiben. Google AI Ghana arbeitet nun daran, das natürliche Sprachverständnis zu verbessern, um beispielsweise die rund 2.000 in Afrika gesprochenen Sprachen zu berücksichtigen. Es ist mit Abstand der sprachlich vielfältigste Ort der Erde, sagt Cisse. Daraus kann man viel lernen und forschen.

Die nächste Generation

Cisse und Wayua teilen ähnliche Karrierewege. Jeder verließ Afrika für eine höhere Bildung, bevor er zurückkehrte, in der Hoffnung, seine Fähigkeiten so einzusetzen, dass ihre Wirkung maximiert würde. Cisse arbeitete bei Facebook in Europa, während er auf die richtige Gelegenheit zur Rückkehr wartete.

Ein afrikanischer Wissenschaftler, der Studenten unterrichtet. mit freundlicher Genehmigung von IBM Research

Jetzt setzen sich beide intensiv dafür ein, mehr lokale Bildungsmöglichkeiten für Jugendliche zu entwickeln, die sich für KI interessieren. Cisse gründete und leitet die Afrikanischer Master in maschineller Intelligenz , ein einjähriges Intensivprogramm, das Lernprogramme in der gesamten Region durchführt und einige der besten KI-Forscher aus der ganzen Welt zusammenbringt. Wayuas Labor stellt leistungsstarke Studenten ein, die neben Vollzeitmitarbeitern arbeiten, und bezahlt sie für die Teilnahme am Online-Masterprogramm in Informatik, das von der Georgia Tech University angeboten wird.

Die wichtigste Ressource für die Forschung sind talentierte Menschen, und in Afrika werde man mehr Talente finden als anderswo, sagt Cisse und verweist auf die unverhältnismäßig junge Bevölkerung. Die Energie für Technik hier ist einfach unglaublich. Die Frage ist, wie Sie diese talentierten Menschen mit den Fähigkeiten ausstatten, damit sie die Transformation des Kontinents in die eigenen Hände nehmen und ihre eigene Zukunft aufbauen können.

Wenn Cisse seine Studenten im Master-Programm unterrichtet, sagt er ihnen, dass sie in fünf Jahren diejenigen sein werden, die das Feld anführen und zurückkehren, um die Klassen zu unterrichten. Daran hat er keinen Zweifel.

Die Zukunft der maschinellen Lernforschung liegt in Afrika, sagt er, ob die Menschen es wissen oder nicht.

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