Datenanalyse: Unsicherheit als Informationsquelle

von Wahrscheinlichkeiten, Chancen und Risiken unerlässlich", sagt Prof. Martin Frank vom KIT. Er ist Direktor des Steinbuch Centre for Computing (SCC) des KIT und Sprecher des KIT-Zentrums MathSEE (Mathematics in Sciences, Engineering, and Economics).

"Wir halten es für unverzichtbar, Unsicherheiten zu verstehen, und möchten mit unserem Projekt die Datenkompetenz von Forschenden stärken." Das Projekt "Uncertainty Quantification - From Data to Reliable Knowledge" war nun im Rahmen des Helmholtz-Inkubators im Bereich Information & Data Science erfolgreich. Das Projekt kombiniert die Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zum Umgang mit Unsicherheiten in Datenmengen mit deren Vermittlung.

Mit geeigneten probabilistischen, also wahrscheinlichkeitstheoretischen Verfahren der Data Science stellt Unsicherheit eine wertvolle Informationsquelle und Bereicherung von Blackbox-Ansätzen wie der Künstlichen Intelligenz dar. Um diese Vorteile zu nutzen, setzt das Projekt an der Schnittstelle von Anwendungen und Mathematik an. Ziel ist es, zuverlässige Erkenntnisgewinne aus Daten zu ermöglichen, indem breit anwendbare Werkzeuge und Methoden im Forschungsfeld Uncertainty Quantification (Deutsch etwa "Unsicherheitsbemessung oder Fehleranalyse") anhand konkreter Anwendungsfälle entwickelt werden.

Das Projekt vernetzt Forschende aus den vier Forschungsprogrammen Erde & Umwelt, Energie, Gesundheit und Information der Helmholtz-Gemeinschaft untereinander sowie mit Helmholtz-Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern sowie externen Hochschulpartnern aus Mathematik und Ökonometrie. Ein Beispiel aus den künftigen Projektthemen sind etwa die erneuerbaren Energien mit ihrem schwankenden Beitrag zur Energieversorgung. Die Planung und Operation der zukünftigen Energiesysteme erfordert daher eine verlässliche Quantifizierung der Unsicherheiten der Beiträge. Ein weiteres Beispiel sind Klimaprojektionen, die auf komplexen Simulationsmodellen beruhen, in die fehlerbehaftete Messdaten eingespeist werden. Eine genaue Quantifizierung von Unsicherheiten erlaubt eine bessere Auseinandersetzung mit dem Klimawandel und der Kommunikation über ihn.

Mithilfe der entwickelten Werkzeuge und methodischen Ansätze werden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus den Fachdisziplinen verlässliches Wissen aus Unsicherheit extrahieren können, wo traditionelle Ansätze und Software an den schnell wachsenden Datenmengen und deren hoher Variabilität scheitern. Das Projekt wird mit zwei Millionen Euro von der Helmholtz-Gemeinschaft gefördert, weitere zwei Millionen Euro bringen die beteiligten Institutionen ein. Prof. Martin Frank vom KIT koordiniert es gemeinsam mit Professorin Christiane Fuchs, die an der Universität Bielefeld und dem Helmholtz-Zentrum München lehrt und forscht.

MEDICA.de; Quelle: Karlsruhe Institut für Technologie (KIT)