Large-Scale Artificial Intelligence for Brain Mapping

Das Team Large-Scale AI for Brain Mapping bildet die Nachwuchsgruppe der Helmholtz AI Local Unit in Jülich und entwickelt Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur großflächigen mikrostrukturellen Kartierung des menschlichen Gehirns. Eingebettet in die Big Data Analytics Gruppe des Instituts für Neurowissenschaften und Medizin (INM-1) tragen wir zur Entwicklung eines multimodalen digitalen Atlas des menschlichen Gehirns in zellulärer Auflösung bei. Der Schwerpunkt unseres Teams liegt auf Methoden des Representation Learning, die helfen, mikrostrukturelle Prinzipien der menschlichen Gehirnorganisation aufzudecken. Unser Ziel ist es, aus mikroskopischen Bildgebungsdaten im Petabyte-Maßstab, die am INM-1 erfasst wurden, ein großes Grundmodell zu entwickeln, das die räumliche Verteilung von neuronalen Zellen (Zytoarchitektur), Nervenfaserbündeln (Faserarchitektur), Neurotransmitterrezeptoren (Chemoarchitektur) und deren genetische Grundlage (Genomics) erfasst. Das daraus resultierende Modell wird eine ganzheitliche, datengestützte Charakterisierung der mikrostrukturellen Hirnarchitektur auf der Ebene des gesamten Gehirns liefern und nachgelagerte Aufgaben wie die Klassifizierung von Hirnstrukturen, die Charakterisierung struktureller Prinzipien, generative Modellierung und modalitätsübergreifende Inferenz ermöglichen. Angetrieben durch stetig steigende Bildauflösungen und Datenmengen sowie immer leistungsfähigere und rechenintensivere KI-Ansätze nutzen wir die vom Jülich Supercomputing Center (JSC) zur Verfügung gestellten High-Performance-Computing (HPC)-Systeme, einschließlich der europäischen Flagship Exascale Supercomputer JUPITER.

Wir arbeiten mit einem interdisziplinären Netzwerk von nationalen und internationalen Partnern zusammen. Unsere Methoden werden für die Weiterentwicklung des Jülicher Hirnatlas genutzt und tragen so zur EBRAINS-Forschungsinfrastruktur bei. Im Helmholtz International BigBrain Analytics & Learning Laboratory (HIBALL) arbeiten wir eng mit Forschern aus den Bereichen Neurowissenschaften und Machine Learning in Montréal, Kanada, an der Entwicklung des hochauflösenden menschlichen Gehirnmodells BigBrain zusammen. Im Projekt X-BRAIN der Helmholtz Imaging Platform (HIP) arbeiten wir gemeinsam mit Kollegen des HMGU München und der LMU München an KI-Methoden zur Vertiefung unseres Verständnisses der Beziehung zwischen Zytoarchitektur und genetischer Organisation im Gehirn. Wir beteiligen uns an der Lehrtätigkeit der Abteilung "Big Data Analytics für mikroskopische Bilder" für die Studiengänge Informatik und Künstliche Intelligenz für Datenwissenschaften an der Heinrich-Heine-Universität (HHU) Düsseldorf.