Titel des Förderprojektes
Entwicklung einer Vorlesung „Künstliche Intelligenz für Pharmazeuten“ inklusive innovativer elektronischer Arbeitsblätter

Antragsteller
PD Dr. Oliver Koch, Gruppenleiter "Computerbasierte Medizinische Chemie und molekulares Design", Institut für Pharmazeutische und Medizinische Chemie, Wilhelms-Universität Münster

Laufzeit: 1. März 2021 - 31. März 2022

Ort: Institut für Pharmazeutische und Medizinische Chemie, Wilhelms-Universität Münter

Fördersumme: 28.750 Euro

Projektdesign
Im Rahmen dieses Vorhabens soll eine Vorlesung „Künstliche Intelligenz für Pharmazeuten“ entwickelt werden, die neben den theoretischen Aspekten auch praktische Lehrinhalte vermitteln wird. Der Fokus wird im Besonderen auf der Entwicklung von innovativen elektronischen Arbeitsblättern liegen, die zur Vermittlung der praktischen Lehrinhalte genutzt werden.

Methoden
Als Grundlage werden Jupyter Notebooks (jupyter.org) dienen, die es gestatten, die praktischen Übungen, Tutorials und Aufgabenstel-lungen in Form von interaktiven Arbeitsblättern zur Verfügung zu stellen. Jupyter Notebooks kombinieren (Python) Code, Visuali-sierungen (Bilder) und Text, um interaktive Arbeitsblätter zu erzeugen. Diese erlauben es, Code-Ausführungen Schritt-für-Schritt nachzuvollziehen. Darüber hinaus können eigene Anpassungen vorgenommen werden, um den Einfluss auf das Ergebnis analysieren zu können. Damit wird es möglich sein, die theoretischen Ausführun-gen im Selbststudium auch praktisch zu erarbeiten.

Ziel
Für das Verständnis der Künstlichen Intelligenz ist es wichtig, neben den theoretischen Anteilen auch die praktische Anwendung zu behandeln. Leider ist die Vermittlung der praktischen Anwendung bisher durch vorhandene Computerarbeitsplätze und eine notwendige intensive Betreuung limitiert. Daher sind innovative neue Konzepte notwendig, um die praktischen Lehrinhalte in E-Learning Formate umzusetzen, die diese Limitationen umgehen. Im Rahmen dieses Vorhabens sollen daher vor allem die beschriebenen elektronischen Arbeitsblätter entwickelt werden, die diese Vorgabe erfüllen.

Praxistauglichkeit
In Form von Anwendungen wie „Siri“ zur Sprachsteuerung von iPhones, „DeepL“ (www.deepl.com) zur automatischen Übersetzung von Texten oder auch in selbst-fahrenden Autos, haben die aktuellen Methoden der künstlichen Intelligenz (bzw. des maschinellen Lernens) bereits Einzug in unseren Alltag gehalten. Darüber hinaus sind diese Methoden ein zentraler Bestandteil der Forschung in den Lebens- und Naturwissenschaften und werden in Form des maschinellen Lernens schon seit Jahrzehnten angewendet. In der pharmazeutischen und medizinischen Chemie bzw. der computerge-stützten Wirkstoffforschung verändern die aktuellen Entwicklungen z.B. auch gerade die Art, wie Wirkstoffe entwickelt werden. Daher ist es eminent wichtig, die Studierenden der Pharmazie bereits während Ihres Studiums mit den Methoden der künstlichen Intelligenz vertraut zu machen und sie damit auf zukünftige Aufgaben bzw. Herausforderungen vorzubereiten. Auch wenn KI noch nicht unbedingt zentraler Bestandteil der Lehre ist, wird es somit zukünftig unverzichtbar sein, die Studierenden in diese Richtung verstärkt auszubilden. Dies betrifft nicht nur den wissenschaftlichen, sondern auch den gesellschaftlichen Aspekt, um auch die Ängste in der Gesellschaft gegenüber der KI durch besseres Verständnis zu vermindern.

Die entwickelten Arbeitsblätter sind auf GitHub frei zur Nutzung verfügbar:

https://github.com/kochgroup/intro_pharma_ai