Wissen
Datenflut und Wissensschatz
Die Zukunft der modernen Wissenschaft und Arbeitswelt liegt in der Bewältigung von gigantischen Datenmengen. Scobel diskutiert den Umgang mit neuen Informationstechnologien und Algorithmen.
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- Verfügbar
- weltweit
- Verfügbar bis:
- bis 13.06.2024
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Komplexe Datensammlungen und deren Analysen erfordern ein anderes Management. Hierfür schaffen Universitäten neue Studienzweige wie „Data Science“. Führen mehr Informationen aber zwangsläufig auch zu besseren Ergebnissen?
In der Forschung bedarf es einer leistungsfähigen Infrastruktur, um eine digitale Informationsverarbeitung zu gewährleisten. Darüber hinaus werden jedoch auch spezialisierte Fachkräfte gebraucht, die als Informationsexperten den gesellschaftlichen, ökonomischen und wissenschaftlichen Anforderungen gewachsen sind. Die vernetzte Welt erfordert innovative Konzepte und neue Kommunikationsmodelle. Für die Generierung von Wissen werden die neusten Hochleistungsrechner und das maschinelle Lernen aus der KI-Forschung genutzt.
Computerprogramme werden trainiert, um Muster zu erkennen und Prognosen zu errechnen. Bestimmte Algorithmen sind auch jetzt schon in der Lage, aus einer ungeordneten Datenflut eigene Kategorien zu bilden. Die Methoden des maschinellen Lernens finden nicht nur in den Naturwissenschaften, sondern zunehmend auch in der Medizin und den Sozialwissenschaften eine Anwendung.
Die Datenflut ist ein Schatz, der erst gehoben werden muss, um zu einem Wissensschatz zu werden. Gerd Antes, Mathematiker und Biometriker
Im Deutschen GeoForschungsZentrum in Potsdam werden auf rund 100 Terabyte die Daten von über 3.500 Messstationen archiviert. Jedes Jahr wächst die Datenmenge um 10 Prozent. In der Potsdamer Zentrale werden die internationalen Datenströme kategorisiert und für seismologische Anwendungen ausgewählt. Ohne KI-Systeme und große Rechenleistungen wäre die Informationsverarbeitung von Klima- und Wetterdaten heutzutage nicht mehr möglich.
Die systematische Aufbereitung, Verarbeitung und Analyse von Daten setzt, wie bei wissenschaftlichen Studien und Experimenten, eine gewisse Überprüfbarkeit und Transparenz voraus. Diese Bedeutung wird in der Wissenschaft erkannt und gefördert. In den Marketing-Abteilungen von Firmen werden die Daten aber nur für verdeckte Unternehmensstrategien verwendet. Dies gilt umso mehr für führende IT-Konzerne, die mit Daten handeln oder daraus eigene Geschäftsmodelle entwickeln. Insofern tangiert der Forschungszweig „Data Science“ unmittelbar auch Fragen der Datensicherheit und des Datenschutzes.
Gäste bei Gert Scobel
Gerd Antes studierte Elektrotechnik und Mathematik. Er war wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Medizinische Biometrie und Medizinische Informatik am Universitätsklinikum Freiburg. Von 1997 bis 2018 war Gerd Antes Direktor des Deutschen Cochrane Zentrums. Seine Forschungsschwerpunkte sind unter anderem Methodik von Meta-Analysen sowie Empirie des Forschungstransfers in die medizinische Praxis. Im März 2019 wurde Antes zum Ehrenmitglied des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin e.V. ernannt.
Sabine Sachweh studierte Informatik an der Universität Dortmund. Seit 2006 ist sie Professorin für Softwaretechnik und leitet die Studiengänge „Software- und Systemtechnik“ und „Digital Transformation“. Im Juli 2018 wurde Sachweh in die Datenethikkommission der Bundesregierung berufen. Ihre Forschungsinteressen sind unter anderem die Digitalisierung, der Datenschutz und die digitale Souveränität. Sie berät auch Unternehmen und Kommunen im Prozess der digitalen Transformation.
Ricarda Winkelmann studierte Physik und Mathematik an der Georg-August-Universität in Göttingen. 2014 erhielt sie eine Stelle als Junior-Professorin für Klimasystemanalyse an der Universität Potsdam. 2018 wurde sie zur Nachwuchswissenschaftlerin des Jahres gewählt. Winkelmann leitet das Leibniz-Projekt „DominoES – Domino Effects in the Earth System“ sowie eine PIK-Arbeitsgruppe zur Dynamik des Eisschildes.
