KI fürs Gute: Das sind die Gewinner des Google-Wettbewerbs

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25 Millionen US-Dollar gehen an 20 KI-Projekte für den guten Zweck.

Im vergangenen Oktober kündigte Google den "AI Impact Challenge" an: 25 Millionen US-Dollar und weitere Hilfen stellt der Konzern für Projekte bereit, die Künstliche Intelligenz für den sozialen Zweck und zum Wohle der Menschheit einsetzen wollen.

Laut Google gingen 2.602 Bewerbungen aus 119 Ländern ein. 40 Prozent der Bewerbungen kamen von Organisationen, die zuvor noch keine Erfahrung mit KI gesammelt hatten und die noch in der Konzeptphase stecken.

Jetzt stehen die Gewinner des Wettbewerbs fest: Ausgewählt wurden die Projekte anhand von Umsetzbarkeit, der potenziellen Auswirkung, Skalierbarkeit und dem verantwortungsvollen Umgang mit KI. In der Jury saßen KI-Forscher und Sozialarbeiter.

Die Projekte starten in der kommenden Woche in einem Accelerator des Google Developers Launchpad in San Francisco.

• Amerikanische Universität von Beirut (Libanon): Anwendung von maschinellem Lernen auf Wetter- und landwirtschaftliche Daten, um die Bewässerung für ressourcenschwache Bauern in Afrika und dem Nahen Osten zu verbessern.
• Colegio Mayor de Nuestra Señora del Rosario (Kolumbien): Einsatz von Satellitenbildern zur Erkennung illegaler Minen, damit Gemeinden und die Regierung Menschen und natürliche Ressourcen schützen können.
• Crisis Text Line, Inc. (USA): Verwendung der natürlichen Sprachverarbeitung zur Optimierung des Einsatzes von Textern in der Krise an Berater, Verkürzung der Wartezeiten und Aufrechterhaltung einer effektiven Kommunikation.
• Eastern Health (Australien): Analyse der klinischen Daten von Krankenwagen, um Trends und potenzielle Interventionspunkte bei Selbstmordrisiko aufzudecken.
• Stiftung MSF (Frankreich): Die Erkennung von Mustern in antimikrobiellen Bildern, die dem medizinischen Personal in ressourcenschwachen Bereichen helfen, die richtigen Antibiotika gegen bakterielle Infektionen zu verschreiben.
• Full Fact (UK): Entwicklung von Trendüberwachungs- und Clustering-Tools zur Unterstützung der Analyse von Faktenprüfern, damit sie bei der Kontextualisierung der Nachrichten und der Ermöglichung fundierter Entscheidungen helfen können.
• Gringgo Indonesia Foundation (Indonesien): Aufbau eines Bilderkennungsinstruments zur Verbesserung der Recyclingquoten von Kunststoffen, zur Verringerung der Verschmutzung durch Meereskunststoffe und zur Stärkung der Abfallwirtschaft in Gemeinden mit unzureichender Ausstattung.
• Hand Talk (Brasilien): Übersetzung von Portugiesisch in die brasilianische Gebärdensprache durch einen digitalen KI-Avatar, der so Kommunikation für taube und schwerhörige Brasilianer ermöglicht.
• HURIDOCS (Schweiz): Verwendung von natürlicher Sprachenverarbeitung und maschinellem Lernen zur Extraktion und Verknüpfung relevanter Informationen in fallbezogenen Dokumenten, sodass Menschenrechtsanwälte ihre Fälle effektiv untersuchen und verteidigen können.
• Makerere University (Uganda): Verfolgung und Vorhersage von Luftverschmutzungsmustern über kostengünstige Sensoren in Kampala, Uganda, zur Verbesserung der Prognose und Intervention der Luftqualität.
• New York University (USA): Partnerschaft mit dem Analyse-Team der New Yorker Feuerwehr, um die Reaktion auf die jährlich 1,7 Millionen Notfälle zu optimieren, indem Faktoren wie Wetter, Verkehr und Standort berücksichtigt werden.
• Nexleaf Analytics (USA): Erstellung von Datenmodellen zur Vorhersage der Lebensfähigkeit von Impfstoffen in der gesamten Lieferkette von Kaltimpfstoffen und zur Sicherstellung einer effektiven Auslieferung.
• Pennsylvania State University (USA): Einsatz von Deep-Learning-Methoden zur besseren Vorhersage von Orten und Zeiten, die für Erdrutsche gefährdet sind, und Schaffung eines Warnsystems zur Minimierung der Auswirkungen von Naturkatastrophen.
• Quill.org (USA): Durch die Nutzung von Deep Learning erhalten einkommensschwache Schüler sofortiges Feedback zu Texten, sodass sie diese überarbeiten und ihre Fähigkeiten schnell verbessern können.
• Rainforest Connection (USA): Einsatz von Deep Learning für bioakustische Überwachung und alltägliche mobile Technologie zur Überwachung der Gesundheit des Regenwaldes und zur Erkennung von Bedrohungen.
• Skilllab BV (Niederlande): KI soll Flüchtlingen helfen, ihre Fähigkeiten auf den europäischen Arbeitsmarkt zu übertragen und eine mögliche Karriere zu entdecken.
• TalkingPoints (USA): KI soll einen Austausch zwischen Eltern und Lehrern ermöglichen, wenn Sprache ein Hindernis darstellt.
• Das Trevor-Projekt (USA): Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitung und Stimmungsanalyse zur Bestimmung des Selbstmordrisikos eines LGBTQ-Jugendlichen, um die Dienstleistungen für hilfesuchende Personen besser auf deren Bedarf abzustimmen.
• Wadhwani KI (Indien): Bilderkennung zur Verfolgung und Analyse von Schädlingsbekämpfungsmaßnahmen, um rechtzeitige und lokalisierte Maßnahmen zur Stabilisierung der Pflanzenproduktion und zur Reduzierung des Pestizideinsatzes zu ermöglichen.
• WattTime Corporation (USA): Einsatz von Bildverarbeitungsalgorithmen und Satellitennetzen, um Emissionsmessgeräte bei Kraftwerken durch Open-Source-Monitoring-Plattformen zu ersetzen.

(Maschinelle, editierte Übersetzung)

Quelle: Google Blog, Titelbild: Google

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