18.03.2021
| Inside Data Science |
Anna Förster über neue Technologien und wie diese der Erde helfen
In der Interviewreihe „Inside Data Science“ stellen wir unsere Mitglieder sowie deren Tätigkeiten und Interessen vor.
Heute mit Anna Förster, Professorin für Nachhaltige Kommunikationsnetze am Fachbereich 1 – Physik und Elektrotechnik der Universität Bremen.
Mit welchen Themen beschäftigen Sie sich zurzeit in Ihrer Forschung?
Ich beschäftige mich derzeit mit einer Reihe miteinander verwandter Themen, die alle etwas damit zu tun haben, wie verschieden Arten von Netzwerktechnologien zur Erreichung der
Nachhaltigen Entwicklungszielen beitragen können. Das können unterirdische Sensornetzwerke für die Landwirtschaft sein, ein Intelligenter Zaun zum Schutz von Herdentieren, opportunistische Netze für ländliche Regionen in Afrika, oder auch ein Internet der Dinge Ansatz für optimale Teefermentation. Wir entwickeln aber auch Ansätze für die Raumfahrt, vor allem für bemannte Missionen zum Mars und Mond. Solche Technologien helfen unter anderem auch der Erde, indem sie effizientere und sauberere Lösungen anbieten – da wären wir wieder bei den Nachhaltigen Entwicklungszielen.
Wie wichtig sind Daten für Ihre Forschung?
Ganz einfach: Netzwerke übertragen Daten. Es gibt aber noch viel mehr: in allen unseren Ansätzen benutzen wir zusätzlich zu den zu übertragenden Daten auch Umgebungsdaten. Dadurch entsteht auch so etwas Alltäglichem wie Netzwerke eine Art Spatial Cognition – ein Thema, das ich gemeinsam mit anderen Kollegen hier beim DSC, aber vor allem auch im Bremen Spatial Cognition Center bearbeite. Und weil Daten so wichtig sind, versuchen wir immer die von uns gesammelten Daten öffentlich zu machen, wie erst kürzlich mit einem
Bilder-Datensatz von Teefermentationsprozessen.
Welche Rolle spielt Data Science in Ihrer Forschung? Sehen Sie sich selber eher als Anwender*in, Methodenentwickler*in, Grundlageforschende*r oder vielleicht was ganz anderes?
Data Science ist extrem wichtig für mich. Ich brauche verschiedene Methoden, um Sensordaten im Internet der Dinge zu verstehen und zu benutzen (z.B. zur selbstständigen Steuerung von Anlagen), um Daten effizienter und schneller zur transportieren (Netzwerk-Protokolle), aber auch um unsere Forschungsergebnisse zu interpretieren. Daher sehe ich mich als eine Mischung von allem: meistens benutzen wir wohletablierte Methoden, manchmal optimieren und passen wir sie an, und manchmal entwickeln wir ganz neue Ansätze.
Welche Data Science Verfahren und Technologien stehen bei Ihrer Forschung im Fokus oder könnten auch in Zukunft interessant werden?
Statistische und Information Gain Methoden sind sehr wichtig. In letzter Zeit werden auch Methoden der KI immer wichtiger.
Was sind Ihre großen Herausforderungen im Umgang mit Daten?
Speicherplatz und Verarbeitungszeit! Ein Beispiel: eine einzige Simulation unserer Opportunistischer Netzwerke braucht auf unseren Servern manchmal bis zu 4 Monaten und produziert mehrere Terabytes an Daten.
Und zum Abschluss, was ist Ihre persönliche Motivation beim Data Science Center mitzumachen?
Ich liebe interdisziplinäre Forschung – man lernt viel von den anderen Kolleg*innen, kann innovative Ansätze miteinander kombinieren und komplexe Probleme lösen. Außerdem hat sich das DSC der Nachwuchsförderung verschrieben, was ich für unsere wichtigste Aufgabe als Universität und auch als Forscher finde.
Mehr zu Anna Försters Tätigkeiten erfahren Sie am 25.03.2021 in ihrem Beitrag „Optimising Tea Fermentation with Internet of Things and Data Science“ im Data Science Forum.
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18.03.2021 | Inside Data Science
Anna Förster über neue Technologien und wie diese der Erde helfen
In der Interviewreihe „Inside Data Science“ stellen wir unsere Mitglieder sowie deren Tätigkeiten und Interessen vor.
Heute mit Anna Förster, Professorin für Nachhaltige Kommunikationsnetze am Fachbereich 1 – Physik und Elektrotechnik der Universität Bremen.
Mit welchen Themen beschäftigen Sie sich zurzeit in Ihrer Forschung?
Ich beschäftige mich derzeit mit einer Reihe miteinander verwandter Themen, die alle etwas damit zu tun haben, wie verschieden Arten von Netzwerktechnologien zur Erreichung der
Nachhaltigen Entwicklungszielen beitragen können. Das können unterirdische Sensornetzwerke für die Landwirtschaft sein, ein Intelligenter Zaun zum Schutz von Herdentieren, opportunistische Netze für ländliche Regionen in Afrika, oder auch ein Internet der Dinge Ansatz für optimale Teefermentation. Wir entwickeln aber auch Ansätze für die Raumfahrt, vor allem für bemannte Missionen zum Mars und Mond. Solche Technologien helfen unter anderem auch der Erde, indem sie effizientere und sauberere Lösungen anbieten – da wären wir wieder bei den Nachhaltigen Entwicklungszielen.
Wie wichtig sind Daten für Ihre Forschung?
Ganz einfach: Netzwerke übertragen Daten. Es gibt aber noch viel mehr: in allen unseren Ansätzen benutzen wir zusätzlich zu den zu übertragenden Daten auch Umgebungsdaten. Dadurch entsteht auch so etwas Alltäglichem wie Netzwerke eine Art Spatial Cognition – ein Thema, das ich gemeinsam mit anderen Kollegen hier beim DSC, aber vor allem auch im Bremen Spatial Cognition Center bearbeite. Und weil Daten so wichtig sind, versuchen wir immer die von uns gesammelten Daten öffentlich zu machen, wie erst kürzlich mit einem
Bilder-Datensatz von Teefermentationsprozessen.
Welche Rolle spielt Data Science in Ihrer Forschung? Sehen Sie sich selber eher als Anwender*in, Methodenentwickler*in, Grundlageforschende*r oder vielleicht was ganz anderes?
Data Science ist extrem wichtig für mich. Ich brauche verschiedene Methoden, um Sensordaten im Internet der Dinge zu verstehen und zu benutzen (z.B. zur selbstständigen Steuerung von Anlagen), um Daten effizienter und schneller zur transportieren (Netzwerk-Protokolle), aber auch um unsere Forschungsergebnisse zu interpretieren. Daher sehe ich mich als eine Mischung von allem: meistens benutzen wir wohletablierte Methoden, manchmal optimieren und passen wir sie an, und manchmal entwickeln wir ganz neue Ansätze.
Welche Data Science Verfahren und Technologien stehen bei Ihrer Forschung im Fokus oder könnten auch in Zukunft interessant werden?
Statistische und Information Gain Methoden sind sehr wichtig. In letzter Zeit werden auch Methoden der KI immer wichtiger.
Was sind Ihre großen Herausforderungen im Umgang mit Daten?
Speicherplatz und Verarbeitungszeit! Ein Beispiel: eine einzige Simulation unserer Opportunistischer Netzwerke braucht auf unseren Servern manchmal bis zu 4 Monaten und produziert mehrere Terabytes an Daten.
Und zum Abschluss, was ist Ihre persönliche Motivation beim Data Science Center mitzumachen?
Ich liebe interdisziplinäre Forschung – man lernt viel von den anderen Kolleg*innen, kann innovative Ansätze miteinander kombinieren und komplexe Probleme lösen. Außerdem hat sich das DSC der Nachwuchsförderung verschrieben, was ich für unsere wichtigste Aufgabe als Universität und auch als Forscher finde.
Mehr zu Anna Försters Tätigkeiten erfahren Sie am 25.03.2021 in ihrem Beitrag „Optimising Tea Fermentation with Internet of Things and Data Science“ im Data Science Forum.
Interviewpartnerin:
Prof. Dr. Anna Förster
Professorin für Nachhaltige Kommunikationsnetze
FB 01 – Physik und Elektrotechnik
anna.foerster@uni-bremen.de
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