News

20.09.2021

Challenges in 3 D

Raus aus der Pandemie-Isolation und rein in den H3 Helmholtz Herbst Hackathon: Endlich einmal ohne Home-Office und virtuelle Treffen haben sich viele Data Science-Talente über vier Tage gemeinsam an einem Ort datenwissenschaftlichen Fragestellungen widmen können – mit beeindruckendem Erfolg.

Zusammen ist man weniger allein: Mit Sicherheitsabstand, aber in direktem Austausch arbeiteten die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Helmholtz Herbst Hackathons an verschiedenen Challenges. Foto: Ramona Kloß

„Wir wollten mit dem Hackathon ein Event schaffen, das aus dem Schatten der Pandemie tritt, den Helmholtz-Nachwuchs in Sachen Machine Learning (ML) begeistert und zur Vernetzung von Expertisen aus möglichst vielen Helmholtz-Zentren beiträgt“, sagt Daniela Henkel, Projektmanagerin des Digital Earth Projects, das den Hackathon mit ausgerichtet hat. Vom 8. bis 12. September 2021 trafen sich in Gummersbach im Oberbergischen Kreis 46 Nachwuchswissenschaftlerinnen und Nachwuchswissenschaftler, um sich verschiedenen ML-Data-Challenges der Plattform „Jülich Challenges“ zu stellen. Thematisch handelte es sich um Forschungsfragen, die in Programmen des FZJ und in den Zentren übergreifenden Forschungsbereichen Information, Energie und Materie bearbeitet werden.

Teilnehmer aus der ganzen Helmholtz-Gemeinschaft

„Für viele Forscherinnen und Forscher war es die erste Gelegenheit seit Beginn der Pandemie in den direkten Austausch treten zu können und sich innerhalb von Helmholtz breit zu vernetzen“, sagt Sophie Ehrmanntraut (HIDA). Neun Teams fanden sich zusammen, die insgesamt fünf Challenges bearbeiteten. Dabei vertraten die Teilnehmerinnen und Teilnehmer 15 Forschungsinstitute der Helmholtz-Gemeinschaft und ihrer Partner, darunter alle Helmholtz Information & Data Science Schools (DASHH, HDS-LEE, HEIBRiDS, MarDATA, MUDS und HIDSS4Health) – eine gute Gelegenheit für alle Mitglieder der jeweiligen Teams, ihre ML-Expertise in andere Bereiche und Anwendungen einbringen zu können und von den anderen zu lernen.

Zur Vorbereitung des Hackathons gab es eine Einführung in den Betrieb von ML-Modellen auf Jülichs Supercomputern, so dass die Forschungsaufgaben mit Hilfe der schnellsten Computer Europas berechnet werden konnten – neben den Keynotes von Ira Assent, Professorin für Computer Science an der Aarhus University, und Ribana Roscher, Professorin für Remote Sensing an der Universität Bonn, eine gute Vorbereitung für die Junior Scientists, effizient an ihre Aufgaben heranzugehen.

Das Wurzelwachstum einer Pflanze lässt sich simulieren, nur wie geht es möglichst genau? Während des Hackathons schafften es zwei Teams zusammen, für diese Challenge eine verbesserte Lösung zu finden.

Gemeinsam Forschungsfelder voranbringen

„Die Ergebnisse sind herausragend“, bemerkt Stefan Kesselheim, der am Forschungszentrum Jülich (FZJ) das AI Consultant Team leitet und als Mentor vor Ort war. Insbesondere die Synergien, die durch das Zusammenführen von unterschiedlichen wissenschaftlichen Perspektiven sowohl in den Teams als auch teamübergreifend entstanden, sind bemerkenswert: Zwei Gruppen widmeten sich der Challenge, die Gesamtlänge eines pflanzlichen Wurzelsystems aus Bildern zu bestimmen. Am letzten Tag kombinierten beide Teams ihre Ansätze und konnten so eine Methode finden, die diese schwierige Aufgabe sehr genau löst. Auch Sören Möller, Wissenschaftler am Institut für Energie- und Klimaforschung des FZJ, ist begeistert: „In der von mir gestellten neuen ‚Ion Beam Challenge‘ wurden hervorragende erste Lösungen gefunden. Wir werden die Ergebnisse in den nächsten Tagen noch einmal durchgehen und können die Ansätze sicherlich veröffentlichen.“ Möller ist überzeugt: „Das hat mein Forschungsfeld wirklich weitergebracht.“ Auch in allen anderen Challenges wurden Ergebnisse vorgestellt, die mit bisherigen Lösungsansätzen gleichzogen oder diese sogar übertrafen.

Die Besonderheit des Hackathons liegt jedoch nicht allein in der Suche nach genaueren Lösungsansätzen für spezifische Forschungsfragen, die Teilnehmerinnen und Teilnehmer profitieren auch davon, dass sie mit ihren Leistungen im Forschungsfeld des maschinellen Lernens sichtbarer werden und gleichzeitig Gelegenheit erhalten, ihr eigenes wissenschaftliches Netzwerk aufzubauen. Besonders die Zusammensetzung der Teams aus Personen von verschiedenen Helmholtz-Zentren und mit unterschiedlichen wissenschaftlichen Hintergründen ist dafür ein wesentlicher Faktor.

Die Stimmen der Teilnehmerinnen und Teilnehmer, die im Nachgang der Veranstaltung anonym erhoben wurden, sprechen ihrerseits für den Erfolg des Hackathons: „Ich kann ehrlich sagen, dass ich schon lange nicht mehr so viel Spaß hatte!“ oder „I was blown completely out of the water by how much fun everything was, which exceeded my expectations wholly“ – um nur einige der vielen positiven Eindrücke zu nennen. Für viele wird es sicherlich nicht das letzte Mal gewesen sein, an einem Helmholtz-Hackathon teilzunehmen, wie jemand anderes berichtet: „I already told my team at work about it and I told them, it is a must.“ – We keep you posted!

   

Der H3 Helmholtz Herbst Hackathon wurde von Digital Earth und  der Helmholtz Information & Data Science Academy (HIDA) gesponsort und in Kooperation mit den Helmholtz Information & Data Science Schools MarDATA und HDS-LEE, mit den Jülich Challenges und den Helmholtz AI consultants @ Forschungszentrum Jülich organisiert.

27.09.2021

Helmholtz Data Science Career Day #2

06.09.2021

"Das ist eine ideale Netzwerkförderung"

04.08.2021

Datenschätze im Permafrost

download