Big-Data-Offensive in der Meereswissenschaft

Uni Kiel und GEOMAR starten zusammen mit Partnern in Bremen die Helmholtz-Graduiertenschule MarDATA. Ziel ist es, weltweit gesuchte Fachleute für die intelligente Analyse von großen Datensätzen auszubilden. Im Fokus stehen Anwendungen in den Meereswissenschaften.

Google, Amazon und Co. machen vor, wie sich Daten mittels moderner Analysemethoden gewinnbringend nutzen lassen. Das Fachgebiet nennt sich Data Science (Datenwissenschaft). Techniken und Theorien aus den Fächern Mathematik, Statistik und Informatik werden hierbei genutzt, um aus großen Datenmengen neue Erkenntnisse zu gewinnen. Begriffe, die in diesem Zusammenhang fallen, sind neuronale Netzwerke, maschinelles Lernen, Mustererkennung und künstliche Intelligenz. „Data Science ist ein Hot Topic sowohl in der Wissenschaft als auch in der Wirtschaft. In allen Sektoren werden Daten erzeugt, die nutzbringend ausgewertet werden müssen“, betont der Kieler Mathematiker Professor Malte Braack. „Die Leute, die sich mit Data-Science-Methoden auskennen, können sich momentan die Jobs aussuchen.“

Ein Gebiet, in dem große Datenmengen anfallen, sind die Meereswissenschaften. „Das sind zum einen Daten, die bei Messungen etwa von autonomen Ozeanobservatorien rund um die Uhr erhoben und gespeichert werden. Es sind aber auch Daten, die mittels numerischer Simulation erzeugt werden, Computersimulationen zum Klimawandel beispielsweise“, erklärt der Professor für Angewandte Mathematik an der Uni Kiel, der sich im meereswissenschaftlichen Forschungsschwerpunkt Kiel Marine Science (KMS) engagiert. Um hierfür Mechanismen zu entwickeln, die automatisiert wesentliche Informationen extrahieren oder Muster in Messreihen erkennen, braucht es fachkundiges Personal. Und genau diese Fachleute möchte die neue Helmholtz School for Marine Data Science (MarDATA) ausbilden.

„Die meereswissenschaftlichen Institute bieten das Forschungsumfeld und die spannenden und drängenden Fragestellungen im Bereich Ozean und Klima, die Universitäten sorgen für das notwendige methodische Knowhow“, ergänzt der Sprecher von MarDATA, Professor Arne Biastoch vom GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung Kiel. „Das Konzept ist für beide Seiten vorteilhaft. Wir erhalten Lösungsansätze und die Kolleginnen und Kollegen an der Uni bekommen konkrete Anwendungen.“

Die Leute, die sich mit Data-Science-Methoden auskennen, können sich momentan die Jobs aussuchen.

Malte Braack

Bei einer dieser konkreten Fragen geht es um die Echtzeit-Steuerung von Unterseerobotern. Der Roboter fährt bisher auf einer vorgegebenen Route über den Meeresboden und nimmt Fotos oder Videosequenzen auf. Für die Forschung wäre es hilfreich, wenn er anhand der aufgenommenen Bilder selbst entscheiden könnte, welche Areale für eine genauere Erkundung lohnend wären. „Das könnte zum Beispiel ein schwarzer Raucher sein, ein besonderes Tier oder eine interessante Erderhebung. Es wäre praktisch, wenn der Roboter diese Besonderheiten erkennt und sie noch einmal genauer aufnimmt“, verdeutlicht der Informatiker und KMS-Mitglied Professor Willi Hasselbring die Aufgabenstellung.

Ein Promotionsprojekt, das Hasselbring mitbetreut, behandelt das Thema maschinelles Lernen für petrophysikalische Vorhersagen. Mittels Techniken des maschinellen Lernens sollen die Ergebnisse von vorhandenen Bohrungen analysiert werden. Das Ziel ist, bisher unbekannte Zusammenhänge zwischen den physikalischen Eigenschaften der Bohrkerne und verschiedenen geologischen Randbedingungen wie Entfernung zum Ufer, Sedimentdicke oder Alter der Kruste aufzudecken.

Das sind zwei der neun Projekte von Kieler Doktorandinnen und Doktoranden, die wichtige Erkenntnisse für die meereswissenschaftliche Forschung liefern sollen. Mindestens genauso wichtig ist es, die Forschung in Bezug auf neue Methoden der Datenauswertung voranzubringen. „Das ist entscheidend“, betont MarDATA-Sprecher Biastoch. „Wir wollen auf die Entwicklung aktueller Verfahren zugreifen und dazu muss man sich mit den Expertinnen und Experten der Methodik zusammentun.“ Die fächerübergreifende Ausbildung ist ein Novum: Die Doktorandinnen und Doktoranden sollen nicht nur in typischen meereswissenschaftlichen Zeitschriften publizieren, sondern auch in Publikationen ihres eigentlichen Fachgebietes, also der Informatik oder Mathematik. Mit dieser methodischen Expertise und dem anspruchsvollen fachlichen Hintergrund haben sie nach der Promotion gute Chancen auf dem Arbeitsmarkt, auch jenseits von Wissenschaft und Forschung.

Autorin: Kerstin Nees

Expertise für die datengetriebene Wissenschaft

Die Helmholtz School for Marine Data Science (MarDATA) ist eine von der Helmholtz-Gemeinschaft finanzierte Graduiertenschule. Partner sind das GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung Kiel, das Alfred-Wegener-Institut Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung (AWI), Bremerhaven, die Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, die Universität Bremen und die private Jacobs University in Bremen. Innerhalb des sechsjährigen Förderzeitraums sollen insgesamt 40 Doktorandinnen und Doktoranden in zwei Kohorten ausgebildet werden. Sie bearbeiten meereswissenschaftliche Fragestellungen, für die neue Methoden der Datenanalyse benötigt werden. Betreut werden sie durch Tandems von Expertinnen und Experten aus der Meereswissenschaft und der Mathematik, Informatik oder Bioinformatik. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erhalten eine breite Ausbildung in gemeinsamen fachübergreifenden Blockkursen und Sommerschulen. Regelmäßige Kolloquien ermöglichen den kontinuierlichen Austausch zwischen allen Beteiligten.

Die erste Gruppe ist bereits komplett. Insgesamt acht Frauen und sechs Männer aus Deutschland, Russland, Indien, Frankreich, Iran, Pakistan und Kenia, beginnen in Kiel und Bremen ihre Promotionsprojekte.

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