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Porträt

„Wir beschleu­ni­gen Entscheidungen“

Kat­ja Büh­ler, wis­sen­schaft­li­che Lei­te­rin des VRVis

Die Mathe­ma­ti­ke­rin und Infor­ma­ti­ke­rin Kat­ja Büh­ler ist seit Jah­res­be­ginn neue wis­sen­schaft­li­che Lei­te­rin des Wie­ner For­schungs­zen­trums für Vir­tu­al Rea­li­ty und Visua­li­sie­rung (VRVis). Was die gebür­ti­ge Deut­sche an der Bild­in­for­ma­tik fas­zi­niert, was sie nach einem For­schungs­auf­ent­halt in Vene­zue­la nach Wien führ­te und wie die am VRVis ent­wi­ckel­ten Tech­no­lo­gien Ent­schei­dun­gen beschleu­ni­gen, erzähl­te sie bei einem Besuch von APA-Science. 

Als lang­jäh­ri­ge Lei­te­rin des Bereichs „Com­plex Sys­tems” und der For­schungs­grup­pe „Bio­me­di­cal Image Infor­ma­tics” eta­blier­te die Exper­tin neue For­schungs­fel­der wie bio­me­di­zi­ni­sche Bild­ver­ar­bei­tung, Visu­al Com­pu­ting for Life Sci­en­ces und Arti­fi­cial Intel­li­gence for Visu­al Com­pu­ting am VRVis. Durch solch kom­ple­xe, inter­dis­zi­pli­nä­re Gefil­de zu navi­gie­ren, erfor­dert eine soli­de wis­sen­schaft­li­che Grund­la­ge. Das Inter­es­se und die Basis dafür wur­den bereits in der Schu­le und durch ein för­dern­des fami­liä­res Umfeld geschaf­fen, erklärt Büh­ler: „Ich bin in einem sehr bil­dungs­na­hen Haus­halt auf­ge­wach­sen und habe von klein auf schon viel mit­be­kom­men von der Welt. Dafür bin ich mei­nen Eltern sehr dankbar.“

Einen tech­ni­kaf­fi­nen älte­ren Bru­der zu haben und an ein Gym­na­si­um zu gehen, das eng mit dem Kern­for­schungs­zen­trum Karls­ru­he (mitt­ler­wei­le For­schungs­zen­trum Karls­ru­he; Anm.) ver­bun­den war, begüns­tig­ten einen ganz natür­li­chen Zugang zur Tech­nik. „Es war auch nie ein The­ma, dass das nichts für Mäd­chen ist“, betont die 51-Jäh­ri­ge, die am Gym­na­si­um auch schon früh mit – wenn auch aus heu­ti­ger Sicht „vor­sint­flut­li­chen“ – Com­pu­tern in Berüh­rung kam und in der ach­ten Klas­se einen Pro­gram­mier­kurs machte.

Von der Kunst, Mathe­ma­tik zu studieren

Vor­pro­gram­miert war der Weg zur Tech­nik aber kei­nes­wegs. Der Schü­le­rin, die Leis­tungs­kur­se in Mathe­ma­tik und Kunst belegt hat­te, schweb­te zunächst eher eine Zukunft als Kos­tüm­bild­ne­rin oder ein Kunst­stu­di­um vor. Nach dem Abitur lock­te ein frisch gegrün­de­tes Muse­um in ihrer Hei­mat­stadt, das Zen­trum für Kunst und Medi­en­tech­no­lo­gie. Da sich die dazu pas­sen­de Hoch­schu­le für Gestal­tung in Karls­ru­he aber erst in Grün­dung befand und noch nicht real exis­tier­te, „stu­die­re ich halt solan­ge Mathe“, so der Gedan­ke. Gesagt, getan, geblie­ben – und aus dem zwei­ten Stand­bein wur­de das Fun­da­ment für die wis­sen­schaft­li­che Karriere.

Aus dem Mathe­ma­tik­stu­di­um am Karls­ru­her Insti­tut für Tech­no­lo­gie (KIT) nahm Büh­ler „ein gro­ßes Maß an Abs­trak­ti­ons­ver­mö­gen und Genau­ig­keit“ für den wei­te­ren Lebens­weg mit. Einer eigent­lich logi­schen Annah­me über die­ses Stu­di­um macht sie jedoch einen Strich durch die Rech­nung – näm­lich dass Rech­nen im Zen­trum der rei­nen Mathe­ma­tik steht: „Jeder Phy­si­ker kann wahr­schein­lich bes­ser rech­nen als die meis­ten Mathe­ma­ti­ker.“ Die Vor­tei­le lie­gen für die Exper­tin woan­ders: Man hin­ter­fra­ge alles, ler­ne, sämt­li­che Even­tua­li­tä­ten zu beach­ten und Gedan­ken­we­ge logisch zu argu­men­tie­ren. Im abs­trak­ten Den­ken und dem Model­lie­ren von Pro­ble­men geschult, sei es bei einem prak­ti­schen Pro­blem oft die Auf­ga­be des Mathe­ma­ti­kers, den Lösungs­weg auf ein metho­di­sches Level zu brin­gen – „und das ist die gro­ße Kunst“.

Facts

VRVis ist laut eige­nen Anga­ben Öster­reichs füh­ren­de For­schungs­ein­rich­tung auf dem Gebiet des Visu­al Com­pu­ting und betreibt mit rund 70 Mit­ar­bei­te­rin­nen und Mit­ar­bei­tern gemein­sam mit Indus­trie­un­ter­neh­men und Uni­ver­si­tä­ten For­schungs- und Ent­wick­lungs­pro­jek­te. Das VRVis ist ein Kom­pe­tenz­zen­trum, das im Rah­men des COMET-Pro­gramms durch BMK, BMDW, Land Stei­er­mark, Stei­ri­sche Wirt­schafts­för­de­rung – SFG und Wirt­schafts­agen­tur Wien – Ein Fonds der Stadt Wien geför­dert wird. Das Pro­gramm COMET wird durch die For­schungs­för­de­rungs­ge­sell­schaft (FFG) abgewickelt.

Von Karls­ru­he über Caracas…

Über einen vene­zo­la­ni­schen Gast­wis­sen­schaf­ter am KIT ergab sich im Anschluss ans Stu­di­um ein For­schungs­auf­ent­halt an der Uni­ver­sidad Cen­tral de Vene­zue­la mit dem Schwer­punkt Ange­wand­te Geo­me­trie. Büh­ler orga­ni­sier­te über den Deut­schen Aus­tausch­dienst ein Sti­pen­di­um und blieb ein Jahr lang in Cara­cas, wo sie gemein­sam mit eben die­sem Pro­fes­sor ihre ers­te Publi­ka­ti­on in Form eines inter­na­tio­na­len Buch­bei­trags schrieb.

 

Von dem Jahr in Süd­ame­ri­ka nahm sie wert­vol­le Erfah­run­gen mit: „Cara­cas ist kein ein­fa­ches Pflas­ter und war schon damals eine der der gefähr­lichs­ten Städ­te welt­weit. Man bekommt Lebens­er­fah­rung, und für mei­ne wis­sen­schaft­li­che Arbeit habe ich den Respekt vor den Leu­ten, die unter sol­chen Umstän­den trotz­dem For­schung machen – und gute For­schung –, mitgenommen.“

…nach Wien

Danach stan­den im Prin­zip vie­le Mög­lich­kei­ten offen. Eine Stel­len­an­zei­ge stell­te die Wei­chen zurück nach Euro­pa. Ende des Jah­res 1997 pass­te eine freie Posi­ti­on als Uni­ver­si­täts­as­sis­ten­tin an der Tech­ni­schen Uni­ver­si­tät (TU) Wien exakt auf das Pro­fil Büh­lers. Dort lehr­te sie mathe­ma­ti­sche Metho­den der Com­pu­ter­gra­fik: „Es ging um veri­fi­zier­tes Rech­nen am Com­pu­ter, an der Schnitt­stel­le von Geo­me­trie und Reli­able Com­pu­ting.“ An der TU pro­mo­vier­te sie zur Dok­to­rin der Infor­ma­tik und wech­sel­te 2002 als Seni­or Rese­ar­cher an ihre Wir­kungs­stät­te bis heu­te – das zwei Jah­re zuvor gegrün­de­te Kom­pe­tenz­zen­trum VRVis.

Nach­dem sie anfäng­lich „den damals, im Ver­gleich zu Ange­bo­ten aus der Indus­trie, nicht am höchs­ten bezahl­ten, aber inter­es­san­tes­ten Job“ am VRVis über­nom­men hat­te, wur­de ihr ein Jahr spä­ter bereits die Lei­tung der Bio­me­di­cal Image Infor­ma­tics-Grup­pe über­tra­gen – mit den Schwer­punk­ten Visu­al Com­pu­ting, Bild­ver­ar­bei­tung, Künst­li­che Intel­li­genz (KI/AI) und Machi­ne Lear­ning, sowie Data Sci­ence für Big Data Dri­ven Rese­arch. „Ich wur­de ins kal­te Was­ser gesto­ßen und das war in dem Moment ein Kar­rie­re­schritt für mich. Es war aber auch hart“, erin­nert sich Büh­ler an die­se Zeit.

Spe­zia­li­sie­rung auf Bildinformatik

Am VRVis spe­zia­li­sier­te sich Büh­ler rasch auf die Bild­in­for­ma­tik, spe­zi­ell für medi­zi­ni­sche Anwen­dun­gen. Dreh- und Angel­punkt ist dabei die Fra­ge, wie sich aus einem Bild ver­ar­beit­ba­re, struk­tu­rier­te Infor­ma­tio­nen gene­rie­ren las­sen. Wäh­rend ein Mensch auf den ers­ten Blick erken­nen kann, ob auf einem Bild ein Hund oder eine Lun­ge zu sehen ist, muss man das Com­pu­tern mit Hil­fe von auto­ma­ti­schen Metho­den erst bei­brin­gen. Bei einem drei­di­men­sio­na­len Bild wie­der­um, etwa aus einem Com­pu­ter­to­mo­gra­phen, kön­nen die Daten durch Volu­men­ren­de­ring, einem Fach­ge­biet der 3D-Com­pu­ter­gra­fik, visua­li­siert werden.

In der Medi­zin unter­stüt­zen die Sys­te­me vom VRVis sowohl den kli­ni­schen All­tag als auch die For­schung. Ent­spre­chend wer­den unter­schied­lichs­te Bil­der ver­ar­bei­tet, bei­spiels­wei­se aus Com­pu­ter­to­mo­gra­phie (CT), Magnet­re­so­nanz­to­mo­gra­phie (MRT) oder Mikro­sko­pie. Kli­ni­scher All­tag, erklärt Büh­ler, bedeu­tet vor allem ein stren­ges Zeit­re­gime im Radio­lo­gie-Depart­ment. Radio­lo­gen haben oft nur weni­ge Minu­ten Zeit, um ein Bild zu befun­den. „Da zählt jede Sekun­de und jede Hil­fe, um die­se Befun­dung schnel­ler zu machen und zu unter­stüt­zen, damit sie sich auf die Din­ge kon­zen­trie­ren kön­nen, die wirk­lich wich­tig sind.“ Genau an die­ser Stel­le kom­men die VRVis-Exper­ten ins Spiel, denn hier lie­ge seit Jah­ren eines ihrer Haupt­for­schungs­ge­bie­te für die Bildverarbeitung.

Den Weg in die Zukunft weisen

Die neue Auf­ga­be bringt „noch mehr Arbeit” mit sich, glaubt Kat­ja Bühler

Bild: APA (Was­ser­fal­ler)

Die For­sche­rin ist seit 2002 beim VRVis

Bild: APA (Was­ser­fal­ler)

Sie ist Exper­tin für bio­me­di­zi­ni­sche Bildinformatik…

Bild: APA (Was­ser­fal­ler)

…und unter­stützt Radio­lo­gen mit KI-Metho­den dabei, ihre Befun­de schnel­ler durch­füh­ren zu können

Bild: APA (Was­ser­fal­ler)

Aber auch Neu­ro­wis­sen­schaf­ter pro­fi­tie­ren von am VRVis ent­wi­ckel­ten Metho­den für die Hirnforschung

Bild: VRVis

Eines der wich­tigs­ten Modell­orga­nis­men ist die Tau­flie­ge (Dro­so­phi­la mela­no­gas­ter), im Bild das Gehirn einer Larve

Bild: VRVis

Büh­ler will als neue wis­sen­schaft­li­che Lei­te­rin des For­schungs­zen­trums die haus­ei­ge­nen For­schungs­grup­pen und inter­na­tio­na­len Part­ner noch stär­ker vernetzen…

Bild: VRVis

…und den Weg für zukunfts­wei­sen­de Lösun­gen bereiten

Bild: APA (Was­ser­fal­ler)

„Machi­ne Lear­ning in allen Formen“

Anfäng­lich ist für die Auf­be­rei­tung von klas­si­schen bild­ge­ben­den Metho­den „Machi­ne Lear­ning in allen For­men“ zum Ein­satz gekom­men. Etwa lern­ten die Pro­gram­me die For­men von Orga­nen, um die­se bes­ser seg­men­tie­ren zu kön­nen. „Seit unge­fähr fünf Jah­ren haben wir uns immer stär­ker auf Künst­li­che Intel­li­genz bezie­hungs­wei­se Deep Lear­ning gestürzt. Mitt­ler­wei­le nimmt das 95 Pro­zent aller Metho­den ein. Fast alles, was wir in der Rich­tung machen, ist eigent­lich Deep Lear­ning basiert“, erklärt Bühler.

 

In klar umris­se­nen Umfel­dern wür­den Deep Lear­ning-Ver­fah­ren – ein tie­fer­ge­hen­des maschi­nel­les Ler­nen mit Hil­fe neu­ro­na­ler Net­ze – gute Ergeb­nis­se lie­fern. Wie gut die Maschi­nen ler­nen und ihre Ana­ly­sen ablie­fern, liegt natür­lich immer auch an Qua­li­tät und Umfang der Para­me­ter. Trai­nie­re man bei­spiels­wei­se einen Klas­si­fi­ka­ti­ons­al­go­rith­mus für Mam­mo­gra­fien in Asi­en nur mit Mam­mo­gra­fie­bil­dern euro­päi­scher Frau­en, könn­te es zu Fehl­ein­schät­zun­gen kom­men, da asia­ti­sche Frau­en ein dich­te­res Brust­ge­we­be haben, gibt Büh­ler zu bedenken.

Nicht zuletzt wegen sol­cher Unsi­cher­hei­ten setzt Büh­ler auf „Human Cen­te­red AI“, also einer Koope­ra­ti­on von Mensch und Com­pu­ter, bei der die Kom­pe­ten­zen klar ver­teilt sind: die Maschi­ne arbei­tet zu, der Mensch ent­schei­det. „Wir wol­len einem Arzt die Mög­lich­keit geben zu über­prü­fen, ob das was von der Maschi­ne ent­schie­den wur­de, denn stim­men könn­te“, erklärt die Exper­tin. „Wir haben eine Metho­de ent­wi­ckelt, die sehr zuver­läs­sig zeigt, auf wel­cher Basis die Ent­schei­dung getrof­fen wur­de, indem wir die Tei­le im Bild mar­kie­ren, die die Basis für die Ent­schei­dung gelie­fert haben.“ Letzt­lich gehe es um das Schaf­fen von Ver­trau­en und Trans­pa­renz. Kein Mensch dür­fe von einer KI vor voll­ende­te Tat­sa­chen gestellt wer­den: „Am Ende darf es immer nur eine Emp­feh­lung sein und kei­ne end­gül­ti­ge Ent­schei­dung, denn die liegt aus­schließ­lich beim Menschen.“

Hel­fen, das Gehirn zu verstehen

Eine wei­te­re wich­ti­ge Säu­le am VRVis ist die For­schungs­ko­ope­ra­ti­on mit Neu­ro­wis­sen­schaf­tern gewor­den. Die Ent­wick­lung hoch opti­mier­ter räum­li­cher Daten­struk­tu­ren durch Büh­lers For­schungs­grup­pe hat die Basis für Sys­te­me geschaf­fen, die nun Wis­sen­schaf­tern aus Öster­reich, Deutsch­land, Frank­reich und den USA in die­sem Bereich bei ihrer Arbeit hel­fen. Zum Bei­spiel ermög­li­chen sie laut VRVis die sprich­wört­li­che „Nadel im Heu­hau­fen“ zu fin­den und in Kom­bi­na­ti­on mit sta­tis­ti­schen Metho­den auf Basis von Bild­da­ten Zusam­men­hän­ge zwi­schen Genen und Neu­ro­nen oder gan­ze neu­ro­na­le Netz­wer­ke aus zehn­tau­sen­den Daten­sät­zen herauszufiltern.

„Wir haben 50.000 Bil­der von Neu­ro­nen und Neu­ro­nen­grup­pen im Gehirn der Dro­so­phi­la kore­gis­triert, sie in eine Daten­bank gepackt und die­se Bil­der durch­such­bar gemacht“, nennt Büh­ler ein Bei­spiel für ein bereits seit zwölf Jah­ren lau­fen­des Pro­jekt in der Hirn­for­schung. Unter Kore­gis­trie­rung ver­steht man ver­ein­facht gesagt Metho­den, die Schwä­chen ein­zel­ner Neu­ro­ima­ging-Ver­fah­ren bei räum­li­chen und zeit­li­chen Auf­lö­sun­gen zu kom­pen­sie­ren. „Wir haben räum­li­che Index­ing­me­tho­den, eine gan­ze Daten­bank und web­ba­sier­te Tools ent­wi­ckelt, mit denen man sich die Bil­der anschau­en, durch­su­chen und ana­ly­sie­ren kann.“

Durch die­se Tools sei es mög­lich gewor­den, Such­vor­gän­ge von Tagen auf Stun­den oder sogar Minu­ten zu redu­zie­ren, Expe­ri­men­te geziel­ter durch­zu­füh­ren und damit Kos­ten und Zeit zu spa­ren. Die Platt­form Brain* (gespro­chen: Brain Star) wird mitt­ler­wei­le für das Manage­ment und die Explo­ra­ti­on von Daten lar­va­ler und adul­ter Ner­ven­sys­te­me der Tau­flie­ge (Dro­so­phi­la mela­no­gas­ter) und des Zebra­fi­sches, sowie Gehir­nen von Mäu­sen und Men­schen ver­wen­det. Im Sin­ne von Open Sci­ence sind Tei­le des Sys­tems online öffent­lich ver­füg­bar und ermög­li­chen ande­ren For­schern frei­en Zugang zu Daten­samm­lun­gen von Dro­so­phi­la und Zebrafisch.

 

„Alles was wir machen, beschleu­nigt Ent­schei­dun­gen, macht Daten so zugäng­lich, dass man sie sehen, begrei­fen, schnel­ler erfas­sen kann.“
Füh­rungs­po­si­ti­on mit „noch mehr Arbeit“

Ent­spre­chend die­ser Schwer­punk­te hat Büh­ler ihr For­schungs­team in zwei Grup­pen geteilt, die „Neu­ros“ und „Deep Lear­ner“. Neben dem mor­gend­li­chen Lesen und Beant­wor­ten von E‑Mails ver­bringt die Wis­sen­schaf­te­rin mit­un­ter meh­re­re Stun­den täg­lich mit diver­sen Bespre­chun­gen und Mee­tings. Auch Papers wol­len gele­sen und Pro­jek­te gestar­tet wer­den – und nicht zuletzt soll auch noch Zeit für die Kon­takt­pfle­ge mit Indus­trie­part­nern übrig­blei­ben. „Ich bin das Mäd­chen für alles. Wenn ich Glück habe, neh­me ich mir einen Tag, und lese ein­fach nur Papers.“

Die Auf­ga­ben wer­den nun, da sie die wis­sen­schaft­li­che Lei­tung des For­schungs­zen­trums über­nom­men hat, wohl nicht weni­ger: „Ich erwar­te mir noch mehr Arbeit. Es wird für mich per­sön­lich auch ein Pro­zess der Umstel­lung.“ In einem Kom­pe­tenz­zen­trum wie dem VRVis, das nach gewon­ne­ner Finan­zie­rung immer bereits an die nächs­te Eva­lu­ie­rung den­ken muss, müs­se man sich regel­mä­ßig neu erfin­den. „Das ist ein stän­di­ger Pro­zess des Jagens nach Inno­va­tio­nen und inno­va­ti­ven The­men und nach guten Leu­ten, die das umset­zen kön­nen.“ Dies brin­ge etwa den Besuch von ein­schlä­gi­gen Kon­fe­ren­zen und die Ver­net­zung in den maß­geb­li­chen Fach­zir­keln an der Schnitt­stel­le von Com­pu­ter­gra­fi­kern und Visua­li­sie­rern, der Image Ana­ly­sis und Deep Lear­ning Com­mu­ni­ty und Neu­ro­wis­sen­schaf­tern mit sich.

Im Bereich der Human­res­sour­cen sei es nicht nur wich­tig, „gute Leu­te zu fin­den und zu erken­nen“, son­dern auch zu för­dern. Das gel­te spe­zi­ell für Frau­en, für die sich Büh­ler beson­ders ein­setzt. In der tra­di­tio­nell män­ner­do­mi­nier­ten Domä­ne der Tech­nik ände­re sich aber auch lang­sam etwas: „Die Frau­en wer­den selbst­be­wuss­ter, was gut ist.“ Den­noch wür­den sich Frau­en oft immer noch klei­ner machen, als sie sind – oder sie sei­en ein­fach nur „sehr ehr­lich“. Für ihr Enga­ge­ment wur­de Büh­ler im März 2020 mit dem fünf­ten Frau­en­preis der TU Wien ausgezeichnet.

Ent­schei­dungs­be­schleu­ni­gung

Ihre Ent­schei­dung, in der Infor­ma­tik in Rich­tung Medi­zin und nicht etwa in Rich­tung CAD (Com­pu­ter-aided design) zu gehen, war davon getrie­ben, „etwas Sinn­vol­les“ zu tun. Die­ser Sinn lie­ge oft ganz ein­fach in der Zeit­er­spar­nis, die Com­pu­ter­pro­gram­me für das medi­zi­ni­sche Per­so­nal und für die For­schung brin­gen. Zwar kön­ne die For­schung am VRVis auch für sich allei­ne ste­hen, so die Wis­sen­schaf­te­rin, „aber was wir machen, ist immer ein Hilfs­mit­tel für ande­re. Es soll die Work­flows beschleu­ni­gen, den Leu­ten hel­fen, schnel­ler zu einer Ent­schei­dung zu kom­men. Das gilt nicht nur für mei­ne Grup­pe, son­dern für das gan­ze Haus. Alles was wir machen, beschleu­nigt Ent­schei­dun­gen, macht Daten so zugäng­lich, dass man sie sehen, begrei­fen, schnel­ler erfas­sen kann.“

Seit gut zwei Jahr­zehn­ten ist Büh­ler nun beruf­lich wie pri­vat mit Öster­reich ver­bun­den. Mit dem Vater ihres Soh­nes, einem Nie­der­ös­ter­rei­cher, lebt sie „in wil­der Ehe“ im 7. Bezirk in Wien. In die­se „wun­der­schö­ne Stadt“ ist sie sehr enthu­si­as­tisch gekom­men und immer noch ger­ne da – obwohl sie schon nach drei Mona­ten „wie­der abhau­en“ woll­te. „Dass ich Deut­sche bin, war damals per­ma­nent The­ma und hat mir den Anfang in Wien nicht leicht gemacht.“

Kat­ja Büh­ler ist trotz Anlauf­schwie­rig­kei­ten in ihrer Wahl­hei­mat ange­kom­men. Die „lei­den­schaft­li­che Köchin“ genießt vor allem die Land­schaft und das gute Essen. Die Kalo­rien ver­brennt sie am liebs­ten beim Wind­sur­fen – ver­let­zungs­be­dingt mitt­ler­wei­le etwas her­un­ter­ge­schraubt -, beim Kata­ma­ran segeln, beim Wan­dern und Skifahren.

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