Daten als Erfolgsfaktor

Daten durchdringen alle Bereiche unseres Lebens und sind aus der Forschung nicht mehr wegzudenken. Damit die ETH Zürich ihre starke Position in diesem wichtigen Zukunftsgebiet weiter festigen kann, wird sie ihre Aktivit?ten in mehreren Bereichen markant ausbauen.

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(Grafik: Aurel M?rki)

Unsere heutige Gesellschaft produziert Daten in einem bisher noch nie dagewesenen Ausmass. Daraus ergeben sich naheliegende Fragen: Was machen wir mit all diesen Daten? Wie verarbeiten wir sie? Welche Erkenntnisse lassen sich aus ihnen gewinnen? Und nicht zuletzt: Wie werden diese Daten gesichert und geschützt? Wer Antworten auf diese Fragen hat, der hat in der digitalen Gesellschaft einen entscheidenden Vorteil. Deshalb gewinnt die Datenwissenschaft als neue Querschnittsdisziplin immer mehr an Bedeutung.

Eine grosse Chance

Vor diesem Hintergrund erstaunt es nicht, dass sich die ETH Zürich als führende Informatikausbildungsst?tte in unserem Land in diesem Schlüsselgebiet prominent positionieren will – nicht zuletzt auch, um ihre gesellschaftliche Verantwortung wahrzunehmen. ?Wir haben in der Schweiz die einmalige Chance, im IT-Sektor eine leistungsf?hige Industrie aufzubauen, die für unser Land ?hnlich bedeutsam werden k?nnte wie heute beispielsweise die Pharmaindustrie?, sagt ETH-Pr?sident Lino Guzzella. Für ihn ist klar: Die ETH Zürich will den digitalen Wandel, der in den n?chsten Jahren zahlreiche Bereiche unseres Lebens tiefgreifend ver?ndern will, aktiv mitgestalten, sie will mit ihren Beitr?gen und Leistungen mithelfen, die gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Chancen zu nutzen, welche die Digitalisierung bietet.

Denn auch in der Forschung bleiben die neuen M?glichkeiten der Informationsverarbeitung nicht ohne Spuren. Angesiedelt an der Schnittstelle zwischen Datenmanagement, Statistik, maschinellem Lernen, Informationstheorie und Algorithmen finden die Methoden der Datenwissenschaften in vielen Gebieten Anwendung, etwa in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften oder in den Gesundheits-, Umwelt- und Ingenieurwissenschaften. Forschende aus all diesen Gebieten erhoffen sich von der Auswertung grosser Datenmengen neue Einsichten in bisher unbekannte Zusammenh?nge.

Lernende Systeme und Informationssicherheit

Konkret setzt die ETH Zürich insbesondere in drei Bereichen Akzente: Ein erster betrifft die lernenden Systeme. Zusammen mit der deutschen Max Planck Gesellschaft hat die ETH das ?Max Planck ETH Center for Learning Systems? gegründet, das sich mit den Grundlagen zukünftiger intelligenter Systeme befasst. Die Forscherinnen und Forscher des Zentrums besch?ftigen sich beispielsweise mit den statistischen Grundlagen von komplexen Systemen, mit der Entwicklung und Steuerung von autonomen Systemen, mit dem intelligenten Verhalten von Maschinen oder der zuverl?ssigen Wahrnehmung in komplexen Situationen. Zu den Forschungsfeldern des Zentrums geh?ren auch die Entwicklung von Robotern im Mikro- und Nanometermassstab sowie die Untersuchung künstlicher Nervensysteme.

Ein zweites wichtiges Standbein ist das Zurich Information Security and Privacy Center (ZISC), mit dem sich die Hochschule im Bereich Daten- und Informationssicherheit profilieren will. M?glich wird dies nicht zuletzt dank Kooperationen mit Industriepartnern. So gelang es der Hochschule beispielsweise vor kurzem, die Infrastrukturdienstleisterin SIX und die Post als Partner für das Zentrum zu gewinnen. Die Spanne an Themen, welche am ZISC bearbeitet werden, ist breit. Sie reicht von konkreten Fragen, die beispielsweise die Sicherheit von Mobiltelefonen betreffen, bis hin zum ambitionierten Projekt SCION (Scalability, Control, and Isolation on next-generation Networks), bei dem ETH-Forschende nichts Geringeres vorhaben, als das Internet auf ein neues, solides Fundament zu stellen.

Neue Ans?tze der Datenverarbeitung und -analyse

Einen dritten Akzent hat die ETH Zürich im Bereich Datenverarbeitung und –analyse gesetzt. Zusammen mit der EPFL hat sie im Februar 2017 das ?Swiss Data Science Center? er?ffnet. Vorgesehen ist, dass in diesem Zentrum künftig 30 bis 40 Informatikerinnen und Datenwissenschaftler arbeiten werden, die Erkenntnisse und Techniken der Datenwissenschaften anderen Fachbereichen zug?nglich machen. Die Idee: Die Kluft zwischen denen, die Daten produzieren, denen, die Werkzeuge zur Datenanalyse entwickeln, und denjenigen, die davon potenziell profitieren, soll verkleinert werden.  

Die Forscher des Zentrums wollen in einem ersten Schritt eine neuartige, in der Cloud gehostete Plattform für Analysen entwickeln, die sogenannte ?Erkenntnisfabrik?. Dabei handelt es sich um einen One-Stop-Shop, in dem geordnete, kalibrierte und anonymisierte Daten gehostet, erforscht und analysiert werden k?nnen. Die Forschenden profitieren bei ihrem Vorhaben auch von der bereits bestehenden Infrastruktur, beispielsweise vom Nationalen Hochleistungsrechenzentrum CSCS in Lugano oder von der Technologie- und Serviceplattform für Schweizer Universit?ten (SWITCH).

Neues Studienangebot

Ausgangspunkt für die Gründung des Swiss Data Science Center ist die Initiative für Datenwissenschaften, die der ETH-Rat 18 Monate zuvor ins Leben gerufen hatte. Diese will Ausbildungs-, Forschungs- und Infrastrukturangebote für Wissenschaftler, die sich mit Datenwissenschaften befassen, ausbauen und l?ngerfristig sicherstellen. Der Initiative ist es auch zu verdanken, dass an der ETH in diesem September ein neuer Master-Studiengang in Datenwissenschaften starten konnte.

Dieser vermittelt nicht nur fundierte Kenntnisse in der Analyse und der Handhabung grosser Datenmengen, sondern auch fachliche Kenntnisse in einem bestimmten Anwendungsgebiet. ?Unsere Studierenden sollen lernen, das Potenzial grosser Daten in verschiedenen Anwendungskontexten effektiv und verantwortungsvoll zu nutzen?, sagt Andreas Krause, Professor am Institut für Maschinelles Lernen und akademischer Ko-Direktor des Swiss Data Science Center. Ein zentrales Element ist daher das ?Data Science Laboratory?, wo Studierende Probleme l?sen, die in der interdisziplin?ren Anwendung entstehen. Damit erfahren sie aus erster Hand, wie anspruchsvoll es ist, aus einem gewaltigen Berg an realen Daten aussagekr?ftige Erkenntnisse zu gewinnen.

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