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23.04.2021

Zuwachs an der HDS-LEE

Gleich drei neue KI-Großprojekte haben Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an der HDS-LEE kürzlich eingeworben. Damit wächst nicht nur die Zahl der Promovierenden, die vom Programm der School profitieren können. Die Neuzugänge vergrößern auch das Forschungsspektrum an der HDS-LEE und stärken das Netzwerk aus Partnereinrichtungen. Wir stellen die Projekte vor.

Aktuell forschen bereits 31 Promovierende an der Helmholtz Data Science School for Life, Earth and Energy, aber die Nachwuchsforscherinnen und -forscher können sich bald über kollegialen Zuwachs freuen: Um mindestens sieben neue vollfinanzierte Stellen wird die Anzahl der HDS-LEE-Promovierenden in Kürze anwachsen. Dies ist drei neuen Projekten zu verdanken, die von führenden Wissenschafterinnen und Wissenschaftlern der HDS-LEE  (Principal Investigators - PI) eingeworben wurden und den künftigen Promotionsforscherinnen und -forschern in diesen Projekten ermöglichen, vom HDS-LEE-Netzwerk zu profitieren. Die drei neuen Kooperationen in den Bereichen Pflanzenbiologie, medizinische Forschung und Geowissenschaften zeigen nicht nur, wie vielfältig die Forschung ist, die junge Data Scientists an der HDS-LEE betreiben können, sondern auch wie umfassend das Netzwerk ist, das an der HDS-LEE entsteht: Neben den bereits bestehenden universitären Kooperationen sind nicht nur fünf weitere Hochschulen als neue Partner hinzugekommen, sondern auch forschungsnahe Unternehmen.

„Wir freuen uns sehr, dass es unseren PIs gelungen ist, diese hochkarätigen Forschungsprojekte einzuwerben und damit auch an unsere School zu binden. Dies alles stärkt das Netzwerk an der HDS-LEE und zeigt, dass die wichtige Verbindung von Data Science zu den verschiedenen Forschungskontexten Life, Earth und Energy, die wir an der Schule vertreten, ein absolutes Zukunftsthema ist“, sagt Prof. Wolfgang Wiechert, Sprecher an der HDS-LEE.

Folgende Projekte erweitern künftig das Forschungsportfolio der School:

    

Pflanzendaten für alle

Forschungsdaten für alle Forscherinnen und Forscher zugänglich zu machen und zur weiteren Nutzung aufzubereiten ist für alle datenbasierten Wissenschaften eine wichtige Basis, auch in der Pflanzenbiologie. HDS-LEE PI Björn Usadel und seine Arbeitsgruppe am Jülicher Institut für Bio- und Geowissenschaften sind an dem kürzlich initiierten Forschungskonsortium „DataPLANT“ (NFDI4Plants) beteiligt. „DataPLANT“, das von der DFG über einen Zeitraum von fünf Jahren und in einem Volumen von 10 Millionen Euro gefördert wird, hat zum Ziel, eine Service- und Dateninfrastruktur zu entwickeln, die es der modernen Pflanzenforschung ermöglicht, große Datenmengen unter Einhaltung der FAIR-Datenprinzipien zu sammeln und bereitzustellen. „DataPLANT“ strebt an, bestehende Dienste zu nutzen und zugänglich zu machen, anstatt eine komplett neue Infrastruktur zu schaffen. Das Projekt ist Teil der Initiative Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI), die sich mit der systematischen Erschließung, Aufbereitung, nachhaltigen Speicherung und Zugänglichkeit von Wissenschafts- und Forschungsdatenressourcen sowie der (inter-)nationalen Vernetzung beschäftigt.

Koordiniert wird „DataPLANT“ von der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, ebenfalls beteiligt sind die Eberhard-Karls-Universität Tübingen, die Technische Universität Kaiserslautern und das Forschungszentrum Jülich. Usadels Gruppe wird sich auf die Entwicklung von Datenstandards für die Pflanzenforschung, die Sicherstellung der Datenqualität und die Interoperabilität zur Gewährleistung der (Wieder-)Verwendbarkeit der Forschungsdaten konzentrieren. Diese Forschungsarbeiten für „DataPLANT“ werden stark mit dem an der HDS-LEE angesiedelten Promotionsprojekt „Framework for Meta Data Analysis and Interactive Exploration of large Plant FAIR data sets“ verbunden sein, um Synergien beider Projekte zu nutzen.

Zum Projekt

   

Den digitalen Patienten erschaffen

Künftige HDS-LEE Promovierende werden an einem digitalen Patienten forschen. So sieht es das Simulation Data Lab „Digital Patient“ vor, das die beiden HDS-LEE PIs Giulia Rossetti (FZ Jülich) und Andreas Schuppert (RWTH Aachen) zusammen mit ihrer Kollegin Dorit Merhof (RWTH Aachen) ins Leben gerufen haben. In diesem Simulation Data Lab (SDL), das über die Dauer von zehn Jahren gefördert wird, soll ein personalisiertes Modell eines Patienten entstehen, das für die Diagnostik, die Vorhersage des Krankheitsverlaufs und des Therapieergebnisses genutzt werden kann. Im rein rechnerisch existierenden Patienten an der RWTH Aachen und der TU Darmstadt werden High-Performance-Computing-Ressourcen mit Machine-Learning-Algorithmen und Simulationen zusammengeführt, um medizinische Anwendungen zu entwickeln, die von der molekularen Modellierung von Krankheitsmechanismen bis hin zu Modellen der Systemmedizin im Patientenmaßstab reichen. Das SDL wird das gesamte Spektrum an Fachwissen von der Simulation biochemischer Prozesse auf molekularer Ebene, der Integration sehr unterschiedlicher Datenquellen – etwa Genomik, klinische Überwachungsdaten und biomedizinisches Wissen – in hybride Modelle bis hin zur integrierten Bildanalyse auf Patientenebene anbieten.

Das SDL „Digitaler Patient“ ist innerhalb des Forschungskonsortiums NHR4CES (NHR for Computational Engineering Science) angesiedelt. Hier kooperieren RWTH und TU Darmstadt, um die rechnergestützten Ingenieurwissenschaften in gemeinsamen Projekten, Graduiertenschulen und Studiengängen zu fördern. Im „Verbund für das Nationale Hochleistungsrechnen“ (NHR) sind Hochschulrechenzentren von nationaler Bedeutung als NHR-Zentren zusammengefasst.

Zum NHR4CES

   

Aachener Leuchtturm

Ein KI-Leuchtturm steht von nun an im Rheinischen Revier, unter anderem geleitet von Julia Kowalski an der RWTH Aachen. Zusammen mit den Projektpartnern hat die HDS-LEE PI an der Aachener Fakultät für „Georesources and Materials Engineering“ erfolgreich das „KI Leuchtturmprojekt“ des Bundesumweltministeriums eingeworben. Ziel des auf drei Jahre angelegten Projektes mit dem eingängigen Titel „KI:STE- KI-Strategie für Erdsystemdaten“ ist es, Daten zum Zustand von Natur und Umwelt mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zu analysieren, aufzubereiten und der Öffentlichkeit zur Verfügung zu stellen. In diesem Projekt werden die technischen Voraussetzungen geschaffen, um leistungsfähige KI-Anwendungen auf Umweltdaten für künftige Nutzer zugänglich zu machen und Umwelt-KI als Schlüsseltechnologie zu etablieren. Dies soll später eine bessere Vorhersage von Wetterextremen wie Starkregen und Dürre ermöglichen.

Mit der Förderinitiative „KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen“ werden Projekte gefördert, die künstliche Intelligenz nutzen, um ökologische Herausforderungen zu bewältigen. Beteiligt an KI:STE sind neben der RWTH Aachen die Projektpartner vom Forschungszentrum Jülich, der Universität zu Köln, der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, der 52° North Initiative for Geospatial Open Source Software GmbH und der Ambrosys GmbH. Fünf Doktorandinnen und Doktoranden des KI:STE-Projekts haben mit der Arbeit an ihren Projekten begonnen und damit Zugang zum Ausbildungsprogramm an der HDS-LEE bekommen und werden ihrerseits die HDS-LEE-Community stärken.

Zum Projekt

    

Mehr zu den Projekten und der HDS-LEE finden Sie unter folgendem Link

   

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