Künstliche Intelligenz sortiert Fischeier
Außerdem zeigen die Forscher von der Abteilung Bild- und Signalverarbeitung auf der Control eine Anlage, die mithilfe eines Kamerasystems und Machine-Learning- Algorithmen erkennt, ob die Eier von Zebrafischen befruchtet sind oder nicht und diese dann entsprechend sortiert. In der Gen- und Wirkstoffforschung sind Zebrafische ein beliebter Modellorganismus, weil ihr Genom zu 70 Prozent dem des Menschen entspricht und sie bis ins frühe Larvenstadium hinein transparent sind. Ihre Zellen und Organe lassen sich so unter einem Lichtmikroskop beobachten, ohne die Embryonen dabei zu verletzen.
Ein geschlechtsreifes Weibchen legt wöchentlich mehrere hundert Eier. Doch nur die befruchteten eignen sich für die krebstoxikologische Forschung oder die Untersuchung von Herzkrankheiten. Geübte Laborfachkräfte brauchen etwa zwölf Minuten, um die Eier auf ihren Befruchtungszustand hin zu überprüfen und sie in eine Mikrotiterplatte mit 96 Gefäßen zu füllen. Die Arbeit ist monoton, die Fehlerquote entsprechend hoch. Diesen Arbeitsgang wollen die Forscher erheblich beschleunigen: Die automatisierte Lösung soll künftig drei Eier pro Sekunde klassifizieren und die befruchteten Eier in nicht ganz zwei Minuten in die Mikrotiterplatte einsortieren.
Erste Tests sind vielversprechend verlaufen: Nur in 0,2 Prozent der Fälle wurden unbefruchtete Eier als befruchtet klassifiziert. Die Wissenschaftler gehen davon aus, in Zukunft mehrere tausend Eier pro Stunde einsortieren zu können. Das Verfahren lässt sich an ganz verschiedene Anwendungsbereiche anpassen und könnte deshalb auch in der Industrie zum Einsatz kommen.