Grüne Ampel und Fernsehturm

Pioniere mit breitem Horizont: Data Scientists an der HEIBRiDS

Nachwuchskräfte, die sich mit Data Science und einer Fachdisziplin auskennen, sind sehr gefragt. An der Helmholtz-Graduiertenschule HEIBRiDS kooperieren elf Institutionen in Berlin-Brandenburg, um Forscherinnen und Forscher. Das Themenspektrum reicht dabei von der Genforschung bis hin zur Astronomie.

Der Computer, an dessen Funktionsweisen Elizabeth Robertson in ihrem Labor am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt tüftelt, sieht so ganz anders aus als ein gewöhnlicher Rechner: Er besteht aus Lasern, Linsen, Spiegeln und einer kleinen, mit Cäsiumdampf gefüllten Zelle. „Eines Tages soll dieser Computer mit Licht rechnen statt mit Strom wie ein gewöhnlicher PC“, beschreibt die junge Doktorandin. „Auf so einem photonischen Prozessor könnten KI-Algorithmen irgendwann deutlich schneller und auch energieeffizienter laufen als heute.“ Robertsons Projekt gehört zu einer besonderen Graduiertenschule: Seit 2018 bildet die „Helmholtz Einstein International Berlin Research School in Data Science“ HEIBRiDS Nachwuchskräfte aus, die die modernsten Methoden der Datenwissenschaften in verschiedene Fachdisziplinen hineintragen sollen.

Heute können datengetriebene KIs Erkenntnisse aufspüren, die der Mensch nie in den Daten erkennen würde.
Prof. Dr. Uwe Ohler
Uwe Ohler Sprecher der HEIBRiDS & Leiter der AG "Bioinformatik der Genregulation"

„Die Datenwissenschaften werden für die Forschung von Jahr zu Jahr wichtiger,“ erläutert Uwe Ohler, Bioinformatiker am Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in Berlin (MDC) und einer der Initiatoren der School. So liefern moderne Bildgebungsverfahren Aufnahmen mit enormer Auflösung – entsprechend rasant wächst die Datenflut, die es zu speichern und zu verarbeiten gilt. Auch Datensicherheit und statistische Verfahren gewinnen konstant an Bedeutung. Besonders augenfällig aber sind die Fortschritte bei der Künstlichen Intelligenz: Durch die immer schnelleren Computer und die stetig wachsenden Datenmengen sind die Algorithmen der neuronalen Netze und des maschinellen Lernens mittlerweile extrem wirkmächtig. „Früher nutzten wir den Computer vor allem, um menschliche Fähigkeiten zu automatisieren“, beschreibt Ohler. „Heute können datengetriebene KIs Erkenntnisse aufspüren, die der Mensch nie in den Daten erkennen würde. Das ermöglicht ganz neue Einsichten in ein wissenschaftliches Problem.“

Den vollständigen Artikel finden Sie auf der Helmholtz-Website.

 

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