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Big-Data-Science - Nutzung von großen wissenschaftlichen Datensätzen

 

Die als Big-Data-Science bezeichnete Analyse und Nutzung von Datenbeständen löst eine Vielzahl von Initiativen aus. Da in den meisten Projekten von Grund an ein »Neustart« erfolgt und weil dabei die Forschung eine wichtige Rolle übernimmt, hat auch das zur Helmholtz-Gesellschaft gehörende Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) eine entsprechende Plattform gegründet. An diesem DLR-Querschnittsprojekt Big-Data-Plattform beteiligen sich 21 Institute des DLR aus den Forschungsbereichen Raumfahrt, Luftfahrt, Verkehr, Energie und Sicherheit arbeiten zusammen an dem Forschungsprojekt Big-Data-Plattform.

 

Big-Data-Science ist ein Schlüssel des digitalen Wandels

Anwendungsbeispiele im Bereich der Big-Data-Science sind die Fernerkundung, Simulationen im der Luftfahrt, Städteplanung sowie Krisenmanagement. Schwerpunkt(e) sind Digitalisierung, Erdbeobachtung, Intelligente Mobilität, Luftfahrt, Sicherheit, Simulation. Auch im Bereich der Klimainformatik kommen diese Methoden in Einsatz, um ein besseres Verständnis der Klimamechanismen zu erhalten. Ziel des Projektes ist es, Methoden zu entwickeln, die das Analysieren von großen Datensätzen ermöglichen.

Von großer Bedeutung ist die Entwicklung von Methoden zur Analyse großer Datensätze: Wie können immer größere wissenschaftliche Datenmengen verarbeitet und ausgewertet werden? Und wie kann man Erdbeobachtungsdaten mit Messungen am Boden sinnvoll kombinieren und damit neue Informationsquellen erschließen? Im Querschnittsprojekt »Big-Data-Plattform«, das in der Strategie zur Digitalisierung fest verankert ist, erarbeiten Wissenschaftler des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) Methoden für den Zukunftsbereich Big-Data-Science. In dem interdisziplinären Forschungsprojekt arbeiten 21 DLR-Institute aus den Forschungsbereichen Raumfahrt, Luftfahrt, Verkehr, Energie und Sicherheit zusammen. Das Projekt hat eine Laufzeit von vier Jahren und ein Finanzvolumen von über 21 Millionen Euro.

 

Zusammenführen von unterschiedlichen Datensätzen

Wie das DLR in ener Medienmitteilung anführt werden die Forscher an Datenmanagementtechniken arbeiten, die das Zusammenführen von heterogenen Datensätzen ermöglichen. Durch die Verknüpfung unterschiedlicher Datensätze, etwa von Satellitenbildern mit Gebäudeaufnahmen, die in den Sozialen Medien veröffentlicht wurden, könnten neue, bislang nicht erkennbare Informationen abgeleitet werden. Dadurch lassen sich zum Beispiel unterschiedliche Stadtgebietstypen viel besser voneinander unterscheiden - eine Information, die beispielsweise für die Stadtplanung genutzt werden kann.

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Data-Mining und maschinelles Lernen

Ein weiterer Fokus im Querschnittsprojekt Big-Data-Plattform liegt auf der Erforschung von Analyseverfahren, die »Data-Mining« und maschinelles Lernen nutzen. Data-Mining umfasst dabei die Analyse von Daten mit dem Ziel, Informationen und Gesetzmäßigkeiten »aufzuspüren«. Beim maschinellen Lernen sollen hingegen nicht nur Muster und Gesetzmäßigkeiten erkannt werden - das System soll vielmehr seine Fähigkeiten durch Verarbeitung von Trainingsdatensätzen weiterentwickeln. In der Erdbeobachtung beispielsweise können Datensätze mit selbstlernenden Systemen besser und schneller interpretiert werden. Dadurch lassen sich Gebäude, Straßen oder auch Vegetationstypen aus Luft- und Satellitenbildern wesentlich genauer ableiten. Maschinelle Lernverfahren bilden ferner einen wichtigen Baustein zum Aufbau von Systemen im Bereich »autonomes Fahren« und »intelligente Mobilität«. Ein konkretes Anwendungsbeispiel ist die hochgenaue Ableitung von Straßen und  Straßenmarkierungen, mit der in einer Echtzeit-Analyse freie Parkplätze in einer Stadt herausgefiltert werden können.

Die Echtzeit-Analyse von Bilddaten für ein schnelles Krisenmanagement ist eine weitere konkrete Anwendung, die im Projekt Big-Data-Plattform bearbeitet wird: Lagedaten und andere spezifische Informationen bieten Rettungskräften eine wichtige Unterstützung bei ihren Einsätzen. Intelligente Datenanalysen mit Methoden des maschinellen Lernens kommen zudem auch in der Klimainformatik zum Einsatz. Hier werden große Datenmengen für ein besseres Verständnis der Klimamechanismen ausgewertet. Bearbeitung WK

Quelle: DLR (CC-BY 3.0).

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Simulations- und Softwaretechnik

www.dlr.de

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