Einsatz des HyperDiver, ein hyperspektrales Verrmessungsgerät für Forschungstaucher | Foto: Arjun Chennu

23.04.2020 | Im Rahmen seiner Digitalisierungsstrategie hat das Leibniz-Zentrum für Marine Tropenforschung (ZMT) jetzt eine neue Arbeitsgruppe „Data Science and Prediction“ ins Leben gerufen, die ab Mai 2020 von dem Physiker Dr. Arjun Chennu geleitet wird. Die Arbeitsgruppe wird sich auf den Aufbau einer datengesteuerten Analytik wie etwa künstliche Intelligenz fokussieren sowie auf Modellierung und die Integration von interdisziplinären Daten zur Untersuchung tropischer mariner Systeme. Die Entwicklung von Data Science und digitalen Infrastrukturen am ZMT im Rahmen der sogenannten DigiZ-Initiative wird von Bund und Ländern mit mehr als 500,000 Euro im Jahr gefördert.

Dr. Arjun Chennu kommt vom Max-Planck-Institut für Marine Mikrobiologie (MPI) in Bremen, wo er sich auf Habitat-Kartierung, benthische Ökologie, Entwicklung von Unterwassertechnik und maschinelles Lernen fokussierte.

Am MPI entwickelte der gebürtige Inder den HyperDiver, ein hyperspektrales – also über das sichtbare Licht hinaus sensibles – Vermessungsgerät für Forschungstaucher. Das Werkzeug ermöglicht es den Forschern, reichhaltige Bilder von flachen Meereslebensräumen wie Korallenriffen oder Seegrasbetten aufzunehmen und reichhaltige Beschreibungen dieser Küstenökosysteme mit hoher Detailgenauigkeit zu erstellen.

„Meine Forschungen in der Meeresbiologie haben mir gezeigt, wie wichtig es ist, sich mit dem in den Lebenszyklus von Daten im Detail zu beschäftigen – aus der Sicht eines Ingenieurs bei der Entwicklung neuer Instrumente und Daten, aus der Sicht eines Physikers bei der Modellierung und aus der Sicht eines Ökologen bei der Bewertung der Ergebnisse“, sagt Dr. Arjun Chennu. „Ich freue mich, das ZMT aktiv zu unterstützen bei der Umsetzung der DigiZ-Initiative, die sich auf die Integration, Wiederverwendung und Verfügbarkeit von Daten zur Untersuchung tropischer Küstensysteme konzentriert. Die Breite des thematischen Schwerpunkts des ZMT, komplexe ökologische und soziale Fragen abzudecken, macht das Institut zu einem spannenden Ort, um interdisziplinäre Perspektiven und Lösungen zu entwickeln.“

Datenorientierte Ansätze zur Identifizierung von Mustern und Zusammenhängen

Durch die sich sprunghaft entwickelnden Möglichkeiten von Data Science in der ökologischen und sozial-ökologischen Forschung können neue, bisher verborgene Beziehungen, Korrelationen, Muster und Kausalzusammenhänge identifiziert werden. Gerade in der Meeresforschung mit ihrem globalen und interdisziplinären Blick sind diese neuen Ansätze zur Erkennung von Mustern und Zusammenhängen sehr vielversprechend.

Um robuste Projektionen für ökologische und soziale Veränderungen in komplexen sozial-ökologischen Systemen tropischer Küstengebiete zu ermöglichen, wird die neue Arbeitsgruppe mit Ansätzen und Methoden der Data Science zukünftig heterogene, diskontinuierliche aber auch große quantitative und qualitative Daten integrieren und vergleichend analysieren.

„Der neuen Arbeitsgruppe Data Science and Prediction wird eine zentrale Rolle beim Ausbau der Datenwissenschaften am ZMT zukommen“, so Prof. Dr. Hildegard Westphal, wissenschaftliche Direktorin des ZMT. „Arjun Chennu ist ein herausragender Wissenschaftler, bringt Expertise in der Datenanalyse mit und hat langjähre Erfahrung als Tropenforscher und Forschungstaucher. Er ist somit eine ideale Besetzung für die Leitung unserer neuen Arbeitsgruppe.“


Über die DigiZ-Initiative des ZMT

Das ZMT forscht seit mehr als 25 Jahren in tropischen Ländern und kann auf eine lange Geschichte in der Erfassung von natur- und sozialwissenschaftlichen Felddaten aus marinen tropischen Lebensräumen zurückblicken. Das Institut plant nun, im Rahmen der Digitalisierungsinitiative am ZMT (DigiZ), Datenwissenschaften und digitale Forschungsdateninfrastruktur auszubauen, um die typischerweise heterogenen Forschungsdaten aus tropischen Küstenregionen mit modernen Data Science-Methoden auszuwerten. Damit können sozialwissenschaftliche und meereswissenschaftliche Daten systematisch verknüpft werden, um neue Erkenntnisse mit transdisziplinärer Relevanz zu gewinnen. Hinterlegt wird dieser Data Science-Ansatz mit einer gestärkten Forschungsdaten-Infrastruktur am ZMT.

Mit der Förderung durch Bund und Länder kann das ZMT nun seinen reichen Datenschatz aufbereiten und Maßstäbe setzen, um die Ergebnisse seiner Forschung nicht nur der hiesigen Wissenschaftsgemeinschaft  und verschiedenen Akteuren aus Politik, Wirtschaft und Gesellschaft, sondern auch den Partnern des Instituts in den Tropen digital zur Verfügung zu stellen. Mit der Initiative trägt das ZMT zur  Digitalisierungsstrategie der Leibniz-Gemeinschaft ebenso bei wie zu den Dateninfrastruktur-Initiativen der Deutschen Allianz für Meeresforschung (DAM).