Drei KI-Projekte mit positivem Einfluss

Terp 360: Gesprochenes Wort wird zu Gebärdensprache

In vielen Ländern Afrikas fehlt es an qualifizierten Gebärdensprachdolmetscher*innen. Das erschwert den Zugang zu Bildung, Arbeit und öffentlichen Dienstleistungen für gehörlose und hörgeschädigte Menschen. Hier setzt Terp 360 an, eine KI-gestützte Anwendung des kenianischen Innovators Elly Savatia. Die Idee zu Terp 360 entstand während einer Unterrichtsstunde im Norden Kenias, wo Savatia ein akutes Problem beobachtete: Es gab nur einen Dolmetscher für insgesamt 300 gehörlose Schüler*innen.

Die App übersetzt gesprochene Sprache in Gebärdensprache und zeigt die Übersetzung durch 3D-Avatare. Diese Avatare sollen nicht nur einzelne Zeichen aneinanderreihen, sondern Gebärden in einer natürlich wirkenden Form darstellen. 

Terp 360 basiert auf einem wachsenden Datensatz von mehr als 2300 lokal aufgezeichneten Gebärden, die eine kulturell relevante Verbindung herstellen sollen. Gehörlose und hörgeschädigte Menschen waren an der Entwicklung der App beteiligt, die im vergangenen Jahr mit dem Africa Prize for Engineering Innovation ausgezeichnet wurde.

Terp 360 hat bereits mit mehr als 2000 Menschen mit Hörbehinderungen interagiert. Savatia plant, den Wortschatz sowie Dialekte und Redewendungen in der App zu erweitern.

Gegen die digitale Sprachlücke: InkubaLM und Sarvam AI

Künstliche Intelligenz stößt schnell an ihre Grenzen, sobald es um Sprachen geht, zu denen es wenig Trainingsdaten gibt. Zwei Modelle aus Afrika und Indien setzen genau dort an.

Die Firma Lelapa AI entwickelt mit InkubaLM ein mehrsprachiges Large Language Model (LLM), also ein Sprachmodell, das Texte verstehen und erzeugen kann. InkubaLM konzentriert sich auf afrikanische Sprachen, die digital unterrepräsentiert sind. Zum Start 2024 unterstützte das Modell Kiswahili, Yoruba, isiXhosa, Hausa und isiZulu. Es soll grundlegende Sprachaufgaben wie Übersetzung und Transkription sowie weitere Verfahren der automatischen Sprachverarbeitung ermöglichen. InkubaLM baut dafür auf zwei Datensätzen auf. Lelapa AI stellt Modell und Ressourcen offen zur Verfügung. 

Sarvam AI, 2023 gegründet von Vivek Raghavan und Pratyush Kumar, arbeitet mit Datensätzen zu 22 offiziellen indischen Sprachen und entwickelt mehrere Bausteine: ein Modell zur automatischen Spracherkennung für zehn indische Sprachen, ein Übersetzungsmodell für 110 Sprachpaare sowie ein Sprachsynthese-Modell, das Dokumente – auch historische und mehrsprachige – auslesen kann.

MinoHealth AI Labs: KI-gestützte Bilddiagnostik als Antwort auf Radiologie-Engpässe

In Teilen Afrikas fehlt es besonders an Fachpersonal für bildgebende Diagnostik. Radiolog*innen werten Röntgen-, CT- oder Mammografie-Aufnahmen aus und erkennen dabei Hinweise auf Krankheiten. Wo es zu wenige dieser Fachleute gibt, verzögern sich Diagnosen – mit Folgen für Behandlung und Überlebenschancen. Das ist der Ausgangspunkt für das ghanaische Unternehmen MinoHealth AI Labs, gegründet vom KI-Experten Darlington Akogo.

Der Ansatz: KI-Systeme sollen medizinische Bilder automatisch auswerten und damit Ärzteteams unterstützen – kostengünstig und in weniger als einer Minute. Nach eigenen Angaben entwickelt MinoHealth AI unter anderem Modelle, die auf Brustkorb-Röntgenbildern 14 Befunde erkennen sollen – zum Beispiel Lungenentzündung, Fibrose oder Flüssigkeit zwischen Lunge und Brustwand. Die KI soll auch bei der Erkennung von Brustkrebs in Mammografien helfen. Ein zweites Feld sind Infektionskrankheiten. MinoHealth AI entwickelt KI-Systeme für Malaria sowie für das Screening von Covid-19 und für tuberkulosebedingte Schäden, die sich in Röntgenaufnahmen zeigen können. 

Solche Anwendungen ersetzen keine klinische Expertise, können aber helfen, knappe Ressourcen gezielter einzusetzen – sofern Datenqualität, klinische Validierung und verantwortliche Nutzung stimmen.

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