Abgeschlossene Projekte

Von 2018 bis 2022 kooperierten die SCHUFA Holding AG und die Universität Tübingen in den Feldern Data Science und Data Analytics. Dr. Gjergji Kasneci, Informatiker, CTO und Leiter des Bereichs Innovation und Strategische Analyse der SCHUFA, hat für fünf Jahre die Industry on Campus am Wilhelm-Schickard-Institut für Informatik begleitet.

Ob wir online einkaufen, auf Suchergebnisse oder Werbung klicken oder mit modernen Endgeräten kommunizieren: Intelligente Algorithmen beeinflussen zunehmend unseren Alltag. Doch wie lässt sich garantieren, dass künstliche Intelligenz zu sinnvollen Ergebnissen führt, die der aktuellen Datenlage entsprechen? Wie kann sichergestellt werden, dass Abläufe maschinellen Lernens transparent bleiben und auch für den Anwender verständlich sind? Diese und ähnliche Fragestellungen waren Themen dieser Forschungskooperation.

Neuroimplantate, wie z.B. Hirnschrittmacher, die zur Behandlung von Parkinson eingesetzt werden, haben heutzutage noch den Nachteil, dass sie zwar durch den Arzt eingestellt werden, das Finden der optimalen Parameter aber zeitaufwändig ist und nicht auf gemessenen physiologischen Parametern fungiert. Es gibt Bestrebungen, hier in Richtung von Closed Loop Systemen zu gehen, um die Einstellung des Systems zu vereinfachen, Batterie zu sparen, die Lebensdauer zu erhöhen sowie die Stimulation patientenindividuell zu steuern. Ein Ansatz hierzu ist z.B. das Aufnehmen von lokalen Feldpotentialen, welche bei Parkinson im beta-Band Anomalitäten zeigen, die mit dem Tremor assoziieren. Neben der Effizienz der Stimulation und damit der Erfolgsrate gibt es bei den Neuroimplantaten eine zwar geringe, aber vorhandene Komplikationsrate. Infektionen der Implantate sind hier zu nennen, aber auch Ausfälle der Elektronik bedingt durch Kabelbrüche der unter der Haut verlegten Verlängerung kommen regelmäßig vor.

Basierend auf den gemachten Auswertungen, der vorhandenen Infrastruktur und der wissenschaftlichen Relevanz hatte die Gruppe sich auf 2 Hauptgebiete festgelegt, die im Bereich der Intelligenten Neuroimplantate an Bedeutung gewonnen haben:

• Neurotransmitterdetektion: Entwicklung von Sensoren zur Detektion von redox-aktiven Neurotransmittern, die potentiell auch langzeitstabil in vivo funktionieren würden. Weiterhin wurden auch Grundlagen zur Detektion, wie z.B. neue Mechanismen oder Sensoren untersucht.
• Funktionelle Verkapselung flexibler Substrate: Elektrodenlöcher gegen ein Eindringen von Wasser oder anderen Stoffen zu schützen und durch eine Seitenwandpassivierung die Lebensdauer der flexiblen Verkapselung zu erhöhen.