Große Datenmengen stehen gegenwärtig in vielen Zusammenhängen im Fokus. Doch was ist zu tun, wenn die relevanten Daten nur in geringer Menge verfügbar sind?
Kleine Datensätze stellen Forscher:innen unterschiedlichster Fachgebiete täglich vor enorme Herausforderungen: wie lassen sich auf Grundlage weniger Informationen verlässliche Aussagen treffen? Welche neuen Wege kann die Mathematik bei der Verarbeitung, Darstellung und Interpretation solcher Daten vorschlagen? Wie können im Zusammenwirken von Expert:innenwissen und mathematischer Methodik neue Erkenntnisse entstehen? Und zu welchen Innovationen gelangt die Mathematik selbst, wenn Forschende sich diesen neuen Herausforderungen gemeinsam stellen?

Interview mit den Organisatoren des Thematischen Einsteinsemesters Small Data Analysis Dr. Marcus Weber und Dr. Christoph von Tycowicz.

Es sprechen PD Dr. Marcus Weber, Dr. Christoph von Tycowicz
Redaktion: Nathalie Rosenbaum
Produktion: Zuse-Institut Berlin, Nathalie Rosenbaum
Gefördert von MATH+ Mathematics Research Center und der Einstein-Stiftung Berlin.

Künstliche Intelligenz nutzt häufig große Datenmengen - aber gilt deshalb je größer der Datensatz, desto besser die KI? Können die Vorteile von KI überhaupt genutzt werden, wenn nur wenige Daten zu Verfügung stehen? Hiermit beschäftigt sich Dr. Vikram Sunkara, Leiter der Arbeistgruppe Explainable AI for Biology am ZIB. Im Gespräch mit Dr. Marcus Weber gibt er Einblicke, wie aktuell in der Zusammenarbeit von Forschenden aus dem Feld der Mathematik und der Medizin neuartige Methoden für die Behandlung seltener Krankheiten entwickelt werden. Im Zentrum stehen hierbei Fragen, welche sich nicht innerhalb einer einzelnen Disziplin beantworten lassen. Für die Innovationen der Zukunft braucht es stets die enge Zusammenarbeit von Forschenden verschiedener Fachgebiete, damit Expert:innenwissen kombiniert werden und so gemeinsam neue Wege gefunden werden können.

Interview mit Dr. Vikram Sunkara, Leiter der Arbeitsgruppe Explainable AI for Biology am ZIB und Dr. Marcus Weber, Leiter der Arbeitsgruppe Computational Molecular Design.

Es sprechen Dr. Marcus Weber, Dr. Vikram Sunkara
Redaktion: Nathalie Rosenbaum
Produktion: Zuse-Institut Berlin, Nathalie Rosenbaum
Gefördert von MATH+ Mathematics Research Center und der Einstein-Stiftung Berlin.

In der Archäologie arbeiten Forschende häufig mit Fundstücken, die in hohem Maße einzigartig sind: Textpassagen die in Stein gemeißelt oder auf zerbrechlichen Schriftrollen festgehalten wurden, Skulpturen, die mitunter nur noch in Teilen erhalten sind, Instrumente, Werkzeuge und Gebrauchsgegenstände längst vergangener Zivilisationen. Bei der Einordnung dieser Fundstücke können mathematische Verfahren zu aufschlussreichen Erkenntnissen führen. Aber wie übersetzt man diese Unikate überhaupt in mathematisch beschreibbare Strukturen? Was kann das mathematische Denken in geisteswissenschaftlichen Forschungsbereichen bewirken? Und wie wächst die Mathematik an diesen neuen Aufgaben?

Die Ägyptolog:innen Dr. Ralph Birk und Sarah Klasse geben Einblick in ihre Zusammenarbeit mit Dr. Marcus Weber. Zum einen beschäftigen sich die beiden mit der Analyse von Hieroglyphen und deren grammatischer Form und zum anderen mit der Cachette von Karnack, in der Anfang des 20. Jahrhunderts einer der größten Funde an antiken Statuen entdeckt wurden.

Es wird deutlich, wie sich die jeweiligen Fachgebiete weiterentwickeln, wenn interdisziplinäre Fragestellungen nach innovativen Methoden verlangen oder etablierte Forschungsansätze in neuen Zusammenhängen erstmalig Anwendung finden.

Interview mit Dr. Ralph Birk, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der FU Berlin, Sarah Klasse, Absolventin der Ägyptologie und Dr. Marcus Weber, Leiter der Arbeitsgruppe Computational Molecular Design und einer der beiden Organisatoren des Thematischen Einsteinsemesters Small Data Analysis.

Es sprechen Dr. Ralph Birk, Sarah Klasse und Dr. Marcus Weber
Redaktion: Nathalie Rosenbaum
Produktion: Zuse-Institut Berlin, Nathalie Rosenbaum
Gefördert von MATH+ Mathematics Research Center und der Einstein-Stiftung Berlin.

Biologische Prozesse innerhalb von Zellen sind hochkomplex und in ihrer Detailfülle nahezu unmöglich zu beobachten. Darüber hinaus ist die Forschung im Labor kostspielig, zeitintensiv und mitunter vor dem Hintergrund ethischer Fragen schwer umsetzbar. Dank mathematischer Modelle können heute jedoch einige dieser hochkomplexen Systeme am Computer nachgebaut und dort mit konkreten Fragestellungen konfrontiert werden. Wie verhält sich eine Zelle, wenn sie mit einem bestimmten Wirkstoff in Kontakt kommt? Wie können wir uns natürliche Vorgänge innerhalb von Zellen zunutze machen, um beispielsweise Krebs zu bekämpfen? Tagtäglich arbeiten Forscher:innen aus der Mathematik und Biologie gemeinsam an Lösungen für solche Fragen. In dieser Folge teilt Prof. Dr. Heike Siebert ihre Erfahrungen aus vielen Jahren transdisziplinärer Forschung, gibt Einblick in die zugrundeliegende Mathematik und richtet gemeinsam mit Dr. Marcus Weber den Blick auf die Zukunft der Analyse kleiner Datensätze.

Interview mit Prof. Dr. Heike Siebert, Professorin an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und Dr. Marcus Weber, Leiter der Arbeitsgruppe Computational Molecular Design und einer der beiden Organisatoren des Thematischen Einsteinsemesters Small Data Analysis.

Es sprechen Prof. Dr. Heike Siebert und Dr. Marcus Weber
Redaktion: Nathalie Rosenbaum
Produktion: Zuse-Institut Berlin, Nathalie Rosenbaum
Gefördert von MATH+ Mathematics Research Center und der Einstein-Stiftung Berlin.