ImageTwin
Das Wiener Start-up entwickelt eine KI-basierte Software, die in wissenschaftlichen Abbildungen Plagiate und Manipulationen erkennen kann – denn in Zeiten von KI-Deepfakes soll die Integrität von Forschung gesichert sein.
aws Seedfinancing | 2023 | Deep Tech | Wien
Das Dana-Farber Cancer Institute in Boston, Massachusetts, gehört zu den führenden Krebskliniken weltweit. Die renommierte Einrichtung sah sich Anfang 2024 mit dem Vorwurf umfangreicher Forschungsfälschungen konfrontiert. Von den Tausenden geprüften Wissenschaftsartikeln („peer-reviewed“), die Forscherinnen und Forscher des Institutes in der jüngeren Vergangenheit veröffentlicht haben, stehen einige unter dem Verdacht, manipulierte Bilder von Bakterien, Zellkulturen und Western Blots – eine Labortechnik zum Nachweis von Proteinen – zu enthalten. Bis 22. Jänner teilte das Dana-Farber mit, dass es sechs veröffentlichte Studien zurückziehen und 31 Artikel korrigieren würde. Weiterführende Berichte im „Wall Street Journal“ und im Wissenschaftsblatt „Nature“ sorgten in der globalen Forschungscommunity für Aufregung.
Verlässlichkeit und Integrität
In den Artikeln wird ein Wiener Start-up genannt, ohne dessen Innovation die Bildmanipulationen unentdeckt geblieben wären. Die veränderten Abbildungen – nicht alle Vorgänge geschehen mit Vorsatz – wurden mit dem KI-basierten Programm von ImageTwin gefunden, der ersten Software, die es ermöglicht, die Bilder in akademischen Publikationen mit einer Datenbank bestehender Veröffentlichungen abzugleichen. Für Texte ist eine Plagiatsprüfung bereits seit vielen Jahren Standard, aber für die Überprüfung von Bildern ist ImageTwin bis jetzt der einzige Anbieter. Die Software erlaubt einen Check innerhalb weniger Sekunden. Beim manuellen Verfahren dauert der gleiche Vorgang 30 bis 90 Minuten.
Die Innovation der Gründer Markus Zlabinger, der mit seiner Dissertation die Basis für ImageTwin legte, und Patrick Starke, der schon Erfahrung mit Start-ups hat, sucht nach Duplikationen in Blots und Gelfotos, Mikroskopiebildern und Fotografien. Der Algorithmus erkennt, ob Abbildungen manipuliert wurden, egal ob sie gedreht oder Teile herausgeschnitten und vergrößert bzw. verkleinert woanders einkopiert wurden.
Ausbau
Markus Zlabinger und Patrick Starke wollen mit ihrer Entwicklung „die Qualität und das Vertrauen in die Wissenschaft stärken“. Die Integrität von Forschung und Wissenschaft soll trotz aller elektronischen Hilfsmittel gewahrt bleiben. Demnächst folgen FACS-Plots (FACS steht für „fluorescence-activated cell sorting“), Grafiken und Diagramme. Abbildungen wie diese sind schwieriger zu analysieren, weil es in ihrer Natur liegt, dass sie sehr ähnlich sind. Ein zunehmend wichtiges Feld wird die Jagd nach täuschend echten, aber KI-generierten Bildern, die durch die KI-Software von ImageTwin entdeckt werden können. Aktuell strebt das Unternehmen nach der Festigung seiner Position als Anbieter der meistgenutzten Lösung für die Bildüberprüfung im akademischen Bereich. Zudem arbeiten die Gründer an einer Lösung, die nicht nur Duplikate erkennt, sondern auch feststellen kann, ob an den Bildern Veränderungen vorgenommen worden sind – eine Fähigkeit, die bislang keine Software hat.
„Die aws hat uns in jeder Phase der Gründung unterstützt. Die Preseed-Förderung hat uns ermöglicht, unsere Idee zu verfolgen und das Unternehmen aus den Startlöchern zu bringen. Aufgrund des hohen Aufwands für Forschung und Entwicklung wäre das ansonsten nicht möglich gewesen. Die Seedfinancing-Förderung erlaubt es uns jetzt – gemeinsam mit dem FFG-Basisprogramm –, das MVP, unsere Basissoftware, zu einem ausgereiften Produkt auszubauen und Lösungen für neue Arten von Problemen wie Bildmanipulationen und KI-generierte Bilder zu entwickeln.“
Patrick Starke (CEO) und Markus Zlabinger
Tipp: Wir haben zwei Tipps. Es war für uns sehr wichtig, von Anfang an mit Fachleuten und potenziellen Kunden zusammenzuarbeiten. Es ist zwar wichtig, eine klare Vision zu haben, aber auf dem Weg dahin sollte man seine Lösung stets nah am Kunden entwickeln und das Feedback berücksichtigen. Eine weitere wichtige Erfahrung: Im B2B-Bereich sind die Sales-Zyklen oft sehr lang. Daher ist es wichtig, möglichst früh die Vertriebstätigkeiten zu starten. Am Ende dauert der Vertrieb fast immer länger als gedacht, vor allem bei großen Organisationen.