2. Data Science Forum: Big Data in Wirtschaft und Wissenschaft – auf dem Weg zur künstlichen Intelligenz - FOM forscht

2. Data Science Forum: Big Data in Wirtschaft und Wissenschaft – auf dem Weg zur künstlichen Intelligenz

Auch das 2. Data Science Forum, das im Februar 2018 an der FOM Hochschule in Düsseldorf stattfand, war mit mehr als 100 Teilnehmenden aus Wissenschaft und Wirtschaft gut besucht. FOM Rektor Professor Burghard Hermeier, Vize-Direktor des Instituts für IT Management und Digitalisierung (ifid) Professor Rüdiger Buchkremer und Daisuke Motoki, Geschäftsführer des FOM Hochschulzentrums Düsseldorf, eröffneten die Veranstaltung. Anschließend diskutierten Wissenschaftler aus verschiedenen Disziplinen über das Thema Big Data bzw. Data Science in Wirtschaft und Wissenschaft.

Die Vortragenden (hinten, v. l.) Prof. Schmidt (U Maastricht), Prof. Baumbach (TU München), C. Weber (U Siegen), A. Jürgens (ifid), S. Klenke (ifid), (vorne) Prof. Holland (ifid), Prof. Muschiol (ifid), D. Jägering (ifid) und Prof. Buchkremer (Organsiator, ifid) (Fotos: FOM/Tom Schulte)

Professor Buchkremer konnte – obwohl das ifid-Institut erst im Jahr 2017 gegründet wurde – bereits über einige Erfolge daraus berichten. Neben der Partizipation an internationalen Projekten publizieren neun Professoren und sieben Research Fellows und Assistenten weltweit sehr präsent in ausgezeichneten Fachpublikationen.

Andreas Jürgens, Doktorand und Research Fellow am ifid stellte vor, welche Auswirkungen Big Data-Analysen auf das zukünftige Autofahren haben können.

Prof. Dr. Jan Baumbach beim 2. Data Science Forum an der FOM Hochschule

Prof. Dr. Jan Baumbach, Professor für experimentelle Bioinformatik am Wissenschaftszentrum Weihenstephan der Technischen Universität München, stellte Wege von molekularen Netzwerken zur personalisierten Krebsbehandlung vor. Dabei präsentierte er Verfahren, mit deren Hilfe weltweite Daten über Erkrankungen genutzt werden, um vorherzusagen, welche Behandlung bei einer Patientin oder einem Patienten optimal wirken wird. Bei diesem Ansatz wird Big Data mit Systembiologie verbunden. Wie das in der Praxis funktioniert, erläuterte er sehr anschaulich am Beispiel von Brustkrebs-Typisierung.

Prof. Dr. Alexander Holland von der FOM Hochschule

Alexander Holland, Professor an der FOM und kooptierter Wissenschaftler am ifid, referierte zum Thema „Smart Product Data in der Halbleiterindustrie“. In Zeiten komplexerer Produktionsszenarien und damit stetig wachsender Datenmengen werden Big Data-Lösungen für viele kleine und mittelständische Unternehmen relevant. Die Bereitstellung und Verfügbarkeit des Know-hows und der Infrastruktur sind jedoch immer noch eine Hürde, um daraus einen Mehrwert zu generieren. Hier ergeben sich die Fragestellungen: Wie lassen sich komplexe Zusammenhänge bei der Steuerung von Anlagen und Prozessführung mit wenigen Ressourcen und intelligenten, zugeschnitten Lösungen erkennen? Und wie lassen sie sich verarbeiten? Gerade hier ist die Halbleiterindustrie Vorreiter. Sein Vortrag warf einen Blick auf die Erfahrung aus der Halbleiterindustrie im Umgang mit Daten. Er zeigte auf, wie maßgeschneiderte Lösungen entstehen und wie aus täglichen Daten “Smart Production Data” werden.

David Jägering, Research Assistant am ifid Institut für IT-Management & Digitalisierung der FOM

David Jägering, Research Assistant am ifid, schaute in die Fußball-Glaskugel. Der Hintergrund: Akteure im Weltfußball werden durch die verschiedensten Einflüsse in ihrem Verhalten geprägt. Einer der größten Einflussfaktoren sind dabei mittlerweile die Medien. Seine Fragestellungen in Bezug auf den Fußball waren: Führt eine positive Berichterstattung zu einem erfolgreichen Ergebnis am folgenden Spieltag? Welchen Einfluss hat die Berichterstattung über Verletzungen oder Skandale auf das Endergebnis? Kann man Trainerentlassungen voraussehen? Zur Analyse verknüpfte er klassische Data-Mining-Ansätze mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI). Eindrucksvoll zeigte er seine Ergebnisse anhand der deutschen Fußball-Bundesliga und der englischen Premiere League.

Sebastian Klenke berichtete über seine Versuche, mit Hilfe von Methoden der künstlichen Intelligenz in Patentdatenbanken Strategiewechsel von DAX-Unternehmen vorherzusagen. Sein Ziel ist das Identifizieren von Kerntechnologien sowie zukünftiger Technologiefelder von Unternehmen aus Stahl-, Chemie-, Pharma- und Automobilindustrie. Für seine Recherchen bedient er sich dabei öffentlicher Patentdatenbanken wie „Google Patents“ und den Patenten zugrundeliegenden Recherchecodes. Er konnte eindrucksvoll demonstrieren, dass der Strategiewechsel der Mannesmann AG von einem Stahl- zu einem Kommunikationskonzern über Analysen von Patentdatenbanken deutlich eher vorhersehbar gewesen wäre als über Zeitungen und Newsticker.

Prof. Dr. Harald Schmidt, MD PhD PharmD FESC, Leiter des Departments Pharmakologie & personalisierte Medizin an der Universität Maastricht (NL), demonstrierte, dass sich die medizinische Welt auf dem Weg in Richtung Systemmedizin befindet. Der klassische, phänotypische Ansatz wird durch semantische und genotypische ergänzt.

Prof. Dr. Jörg Muschiol, ebenfalls Wissenschaftler am ifid, stellte in seinem Vortrag das Forschungsprojekt “Ambient Information 4 All” vor. Hierbei handelt es sich um die Entwicklung eines barrierefreien, multi-modalen Erlebnis- und Informationssystems am Beispiel des Tierparks in Bochum.

Die Erschaffung einer digitalen Erlebniswelt, gekoppelt mit Objekten der realen Welt zeigt die Potentiale vom Internet der Dinge (IoT) auf, kontextsensitiv Information zu kommunizieren.

Im Rahmen des Forschungsprojekts wird evaluiert, wie der Informationsbedarf von unterschiedlichen Zielgruppen, wie z. B. Blinden, Gehörlosen oder auch Schulklassen, bedient werden kann, um ein möglichst reich- und nachhaltiges Informationserlebnis zu kreieren. Hierbei kommt es zur praktischen Anwendung von Location-Based-Content und multisensorischem Lernen durch aktuelle Trendtechnologien  wie 3D-Druck, Virtual und Augmented Reality.

Für die Zielgruppe ‘Blinde Menschen’ kommt ein taktiles Blindenleitsystem zum Einsatz, welches gestützt wird von einer neuen, digitalen Smartphone-Anwendung zum Fühlen der Wegstrecken.

Zum Abschluss seines Vortrags stellte Prof. Muschiol die Forschungsfragen und Methodik vor, die in den nächsten Monaten zur empirischen Datenerhebung angewandt werden. Als Ausblick wurden Szenarien aufgezeigt, mit denen die gesammelten Objektdaten im Kontext von Data Science ausgewertet werden können. Darüber hinaus zeigte er auf, welche Business Cases sich daraus ableiten lassen.

Die Teilnehmenden freuen sich schon auf das 3. Data Science Forum, das für Anfang 2019 geplant ist.

Wer sich intensiver mit einzelnen Vorträgen des 2. Data Science Forums befassen möchte, kann sich die entsprechenden Folien als PDF herunterladen:

 

2 Comments on “2. Data Science Forum: Big Data in Wirtschaft und Wissenschaft – auf dem Weg zur künstlichen Intelligenz

    1. Vielen Dank, es freut uns sehr, dass er Ihnen gefallen hat!
      Das nächste Data Science Forum ist für Anfang 2019 geplant. Ein genaues Datum steht noch nicht fest. Ende 2018 werden Sie sicher in unserem Online-Veranstaltungskalender fündig. Diesen finden Sie hier: https://www.fom.de/newsroom/veranstaltungskalender.html.
      Ansonsten können Sie uns auch gerne nochmals kontaktieren. Wir helfen Ihnen dann gerne weiter.

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