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NFDI für Datenwissenschaften und Künstliche Intelligenz

(nach idw)

Am 2. Juli hat die Gemeinsame Wissenschaftskonferenz (GWK) beschlossen, den Antrag der Initiative NFDI for Data Science and Artificial Intelligence (NFDI4DataScience) zu fördern. Ziel von NFDI4DataScience ist der Aufbau einer Community-getriebenen Forschungsdateninfrastruktur für Data Science und Artificial Intelligence. Koordiniert wird das Konsortium vom Berliner Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme (FOKUS).

NFDI4DataScience konzentriert sich auf verschiedene Arten von Daten und Artefakten, die sich innerhalb der wissenschaftlichen Community etabliert haben. Dazu zählen Veröffentlichungen, Daten, Modelle und Code.

NFDI4DataScience wird alle Schritte des interdisziplinären Forschungsdatenlebenszyklus unterstützen, einschließlich der Sammlung/ Erstellung, Verarbeitung, Analyse, Veröffentlichung, Archivierung und Wiederverwendung von Ressourcen im Bereich Data Science und Artificial Intelligence. In den letzten Jahren fand ein Paradigmenwechsel statt: Berechnungsmethoden arbeiten zunehmend mit datengetriebenen und oft auf Deep Learning basierten Ansätzen. Das führt zu einer zunehmenden Etablierung und Sichtbarkeit von Data Science als einer Disziplin, die vom technischen Fortschritt auf dem Gebiet der Informatik angetrieben wird und gleichzeitig von großer Relevanz für viele weitere wissenschaftliche Disziplinen ist. Transparenz, Reproduzierbarkeit und Fairness sind aufgrund der Komplexität moderner Data Science-Methoden, die oft auf einer Kombination aus Code, Modellen und Daten für das Training basieren, zu entscheidenden Herausforderungen für Data Science und Artificial Intelligence geworden.

NFDI4DataScience wird von Fraunhofer FOKUS koordiniert, das Konsortium umfasst 15 Partner, darunter die Berliner Konsortialpartner TU und FOKUS

>> mehr: Fraunhofer FOKUS | NFDI für Datenwissenschaften und Künstliche Intelligenz

Berufsbild Data Scientist: Welche Kompetenzen gefragt sind

(nach idw)

Daten sind ein zentraler Rohstoff der Wirtschaft wie auch der Forschung. Aus ihrer zweckorientierten Analyse entstehen – unter anderem mit Methoden der Künstlichen Intelligenz – neue Erkenntnisse, Entscheidungshilfen und Wettbewerbsvorteile. Zu den Zielen der von der Bundesregierung Ende 2019 beschlossenen Eckpunkte einer Datenstrategie zählt daher, mehr Menschen, Unternehmen, wissenschaftliche Einrichtungen und zivilgesellschaftliche Organisationen zu befähigen, Daten effektiv und verantwortungsvoll zu nutzen.

Für die dazu benötigte Expertise gilt es, Data Science und den Umgang mit Daten insbesondere an den Hochschulen und Universitäten, aber auch in der Aus- und Weiterbildung auszubauen. Welche Kompetenzen im Einzelnen zu stärken sind, hat die Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) in einer interdisziplinären Arbeitsgruppe unter Mitwirkung der Plattform Lernende Systeme erarbeitet. Das Arbeitspapier liefert Orientierung für die Weiterentwicklung der Lehre an Hochschulen und Universitäten sowie in der Aus- und Weiterbildung.

Originalpublikation: https://www.plattform-lernende-systeme.de/files/Downloads/Publikationen/GI_Arbeitspapier_Data-Science_2019-12_01.pdf

Helmholtz investiert in innovative Information & Data Science Forschungsprojekte

(nach idw)

Big Data und Künstliche Intelligenz bieten enormes Potenzial für alle gesellschaftlich wichtigen Bereiche, wie die Erforschung des Klimawandels, des Erdsystems und der Gesundheit. Als wichtiger Player im Bereich Information & Data Science finanziert die Helmholtz-Gemeinschaft nun in einer zweiten Runde zukunftsweisende Forschungsprojekte mit knapp 20 Millionen Euro.

„Wir machen in der Gemeinschaft große Anstrengungen, um aus den enormen Datensätzen in allen Forschungsbereichen neues Wissen zu schaffen. Die Auswahl dieser von hochkarätigen Forscherinnen und Forschern geleiteten Vorhaben demonstriert die enorme Leistungsfähigkeit der Helmholtz-Gemeinschaft. Unsere Digitalisierungsstrategie wird hier zügig mit Leben gefüllt“, sagt Otmar D. Wiestler, der Präsident der Helmholtz-Gemeinschaft. „Mit Informations- und Datenwissenschaften können wir beispielsweise extreme Klimaereignisse simulieren, die Erdbeobachtung optimieren oder Mikroskopie-Techniken grundlegend verbessern“, so Wiestler weiter.

Die vier direkt ausgewählten Forschungsprojekte sind:

  • Artificial Intelligence for Cold Regions (AI-CORE)
  • Uncertainty Quantification – From Data to Reliable Knowledge (UQ)
  • Pilot Lab Exascale Earth System Modelling (PL-EESM)
  • Ptychography 4.0

Die Förderung dieser Projekte ist eine Aktivität des Helmholtz-Inkubators Information & Data Science. In Kombination mit fünf neu gegründeten gemeinschaftsweiten Hochtechnologie-Plattformen bildet sich daraus das Helmholtz Information & Data Science Framework, in das Helmholtz derzeit pro Jahr mehr als 50 Millionen Euro investiert.

Zu den neuen Plattformen zählen die Helmholtz Artifical Intelligence Cooperation Unit (HAICU) und die Helmholtz Information & Data Science Academy (HIDA) mit den Helmholtz Information & Data Science Schools (HIDSS). Weitere Plattformen sind die Helmholtz Federated IT Services (HIFIS), die Helmholtz Imaging Platform (HIP) und die Helmholtz Metadata Collaboration Platform (HMC).

>> mehr: https://www.helmholtz.de/aktuell/presseinformationen/artikel/artikeldetail/helmholtz-investiert-in-innovative-information-data-science-forschungsprojekte/

Helmholtz investiert 17 Millionen Euro in den Bereich Information und Data Science

(nach idw)

Die Helmholtz-Gemeinschaft verstärkt deshalb gezielt ihre Kompetenz im Bereich Information & Data Science. Fünf hoch innovative Forschungsprojekte erhalten eine Förderung von insgesamt 17 Millionen Euro für die nächsten drei Jahre.
Um die vielfältige Expertise der Helmholtz-Gemeinschaft intelligent zu bündeln, wurde der Helmholtz-Inkubator Information & Data Science gegründet. Er ist ein Think-Tank mit 40 herausragenden Expertinnen und Experten aus allen Helmholtz-Zentren sowie aus mehreren, namhaften, forschenden Unternehmen. Der Inkubator agiert als Innovationsplattform über alle Forschungsbereiche und Helmholtz-Zentren hinweg. Ende Juni wurden die ersten fünf Projekte des Inkubators ausgewählt, die eine substantielle Förderung erhalten.

  • Helmholtz Analytics Framework
  • Sparse2Big – Imputation und Fusion für große, spärliche Daten
  • Reduced Complexity Models
  • Automated Scientific Discovery
  • Imaging at the Limit

In mehreren Workshops wurden in den neun Monaten zuvor über die gemeinsame Weiterentwicklung von Zukunftstechnologien beraten und der fachübergreifende Austausch von Methoden und Data-Science-Kompetenzen initiiert. Darauf aufbauend haben die Expertinnen und Experten 16 wegweisende Forschungsfelder identifiziert. Um diese interdisziplinären und zukunftsweisenden Themen in der Helmholtz-Gemeinschaft weiterzuentwickeln, erhalten nun zunächst fünf ausgewählte Projekte in einer ersten Finanzierungsrunde eine Förderung aus dem Impuls- und Vernetzungsfonds. Weitere werden folgen. Alle 18 Helmholtz-Zentren hatten an der Ausschreibung teilgenommen.

>>mehr: https://www.helmholtz.de/