Es wirkt fast gespenstisch: Hinter einer Glasscheibe in einem menschenleeren Raum herrscht emsige Betriebsamkeit. Ein Roboterarm gleitet KI-gesteuert zwischen Inkubatoren und Analysegeräten, greift präzise nach Mikrotiterplatten und setzt sie um. In diesen kleinen Gefäßen reifen Stammzellen zu künstlichem Gewebe heran. Dabei handelt es sich um ein Self-Driving Lab (SDL) – ein vollautomatisiertes Labor, in dem KI-gesteuerte Roboter und Analysegeräte Experimente eigenständig planen, durchführen und auswerten. Das KIT hat damit ein autonomes KI-Labor geschaffen, das selbstständig forscht und entscheidet.
Die KI als Laborchef
Die treibende Kraft im Hintergrund ist die Künstliche Intelligenz (KI). Moderne KI-Modelle haben die Rolle des Laborleiters übernommen – sie planen und steuern die komplexen biologischen Abläufe autonom. Die Maschine entscheidet eigenständig über die nächsten Schritte, basierend auf Daten, die sie zuvor gewonnen, modelliert oder selbst recherchiert hat. Professorin Ute Schepers, Leiterin der Forschungsgruppe „Chemical Biology of Precision Biomaterials“ am Institut für Funktionelle Grenzflächen, betont: „Die Maschine entscheidet, welche Schritte sie als Nächstes ausführt – auf Basis von Daten, die sie zuvor gewonnen, modelliert oder selbst recherchiert hat.“ Zusammen mit einem interdisziplinären Team hat sie eine Vision Wirklichkeit werden lassen, die noch vor wenigen Jahren als reine Fiktion galt: Labore, die weitgehend autonom arbeiten und in denen die KI die wissenschaftliche Initiative ergreift.
KI als digitales Gehirn
Die Anlage, die im Jahr 2025 im dritten Stock des ZEISS Innovation Hub am Campus Nord des KIT in Betrieb genommen wurde, ist Teil eines Netzwerks von mittlerweile 21 aktiven SDLs. Diese Labore sind in der Helmholtz Acceleration Alliance (HELMA) organisiert und widmen sich drängenden Fragen im Bereich der Gesundheits-, Energie- und Materialtechnologien.
Das Herzstück jedes SDLs ist sein digitales Gehirn. Hier laufen ununterbrochen komplexe, KI-gesteuerte Schleifen aus Simulationen und Datenauswertungen ab. Suchen Forscher ein neues Material, muss die KI nicht mühsam jedes einzelne Experiment physisch aufbauen. Stattdessen simuliert und bewertet die KI Hunderte von Materialkombinationen und experimentellen Varianten gleichzeitig. Sie schlägt eigenständig vielversprechende Zusammensetzungen vor und startet zielgerichtete, physische Experimentreihen. Erweist sich ein biologisches oder chemisches Material in der Praxis als ungeeignet, wertet die KI dieses Scheitern sofort aus, lernt daraus und passt ihre Strategie an. Dieser geschlossene Kreislauf aus Simulation, realem Test und maschinellem Lernen läuft um ein Vielfaches schneller und systematischer ab, als es einem menschlichen Team je möglich wäre. „Der rasante Fortschritt großer KI-Modelle und agentischer KI, die selbstständig planen und handeln kann, lieferte den entscheidenden Schub“, führt Schepers aus. So reagieren die agentischen Systeme flexibel auf unvorhergesehene Ergebnisse und setzen sich selbstständig Teilziele, um komplexe experimentelle Varianten zu managen.
KI als Campus-Kurier
Wie umfassend die autonome Handlungsfähigkeit dieser KI-Systeme ist, zeigt sich im logistischen Alltag der Labore. Die menschlichen Wissenschaftler geben nur noch das Endziel vor. Die KI-Modelle entwickeln dann eigenständig die gesamte Forschungsstrategie und organisieren die benötigten Ressourcen. Fehlt etwa für ein Experiment eine bestimmte Chemikalie, agiert die KI als autonomer Einkäufer. Sie kommuniziert direkt mit dem digitalen Gegenstück eines anderen SDLs am KIT. Die dortige KI veranlasst die Synthese des Stoffes, woraufhin Roboterarme die fertige Chemikalie auf ein autonomes Mini-Kart verladen. Ganz ohne menschliche Hilfe navigiert das Kart anschließend über das Campusgelände. Für weite Strecken nutzt das System sogar selbstständig einen Shuttlebus als Huckepack-Transport und liefert den Nachschub direkt ab. Künftig sollen auch Drohnen in dieses KI-gesteuerte Logistiknetzwerk integriert werden.
Herzklappen aus dem Drucker
Dass dies alles keine graue Theorie ist, sondern bereits einen echten Nutzen hat, zeigt ein konkretes Ergebnis: Mit Hilfe des SDLs gelang es dem Team um Schepers, winzige, künstliche Herzklappen für Säuglinge mit schweren Herzfehlern zu entwickeln. Diese können dann per 3D-Biodruck hergestellt werden. „Früher hätte es für eine solche Entwicklung eine ganze Doktorarbeit gebraucht“, zieht Schepers Bilanz. „Jetzt gelingen uns solche zentralen Schritte dank der KI-Unterstützung innerhalb von Monaten.“
Doch bei aller KI-Euphorie gilt am KIT ein unumstößlicher Grundsatz: Der „Human in the Loop“ trifft die letzte Entscheidung und greift verifizierend ein. „Das autonome System legt vor und wir verifizieren die Ergebnisse, um zu verhindern, dass es falsch abbiegt“, beschreibt Schepers die Kontrollfunktion. Damit dieses Zusammenspiel funktioniert, setzen die Karlsruher Wissenschaftler auf Explainable AI und Trustworthy AI-Modelle. Diese speziellen KI-Architekturen sorgen dafür, dass die Entscheidungswege und Vorhersagen der Maschine für den Menschen lückenlos nachvollziehbar und überprüfbar sind.
Die Entwicklung steht erst am Anfang: Künftig sollen nicht nur Drohnen das Logistiknetzwerk ergänzen, sondern auch die autonomen Systeme selbst weiter verbessert werden – immer unter der Kontrolle des Menschen. Die Kombination aus agentischer KI, Robotik und digitaler Vernetzung hat das Potenzial, die biomedizinische Forschung grundlegend zu verändern. Was heute wie ein Science-Fiction-Szenario wirkt, könnte schon bald zum Standard in modernen Laboren werden.
