Satellitendaten. Ernteprognosen. Ernährungssicherheit.

16.03.2026

Und dann kam der Anruf seines Arbeitgebers: "Kannst du mit nach Kenia kommen?" Es geht um ein Projekt in Ostafrika: Satellitendaten, Ernteprognosen, Ernährungssicherheit.

Rohan Sawahn sitzt in Straßburg und arbeitet für NASA Harvest. Dort entwickelt er Systeme und Machine-Learning-Modelle, die mehr als 100 Terabyte Satellitendaten auswerten. Bilder, aus denen Modelle berechnen, was auf den Feldern passieren wird. Das klingt zunächst sehr technisch, ist aber existenziell: Vorhersagen über Ernteerträge – idealerweise bis zu zwei Monate im Voraus.

Dem Anruf seines Arbeitgebers stimmt Rohan zu – er wird mit nach Kenia gehen. Dort sollen neue Partnerschaften aufgebaut und Vorhersagen gemacht werden. "Unser Ziel ist es, möglichst früh sagen zu können, was am Ende der Saison voraussichtlich passiert", erklärt er. "Ob Ernteausfälle drohen. Ob importiert werden muss. Ob Märkte reagieren werden."

Bis 2024 hat Rohan am HPI studiert. Heute ist er Research Scientist und Software Engineer in einem internationalen Netzwerk aus Universitäten, Regierungen, AI-Labs. Und wenn er über Big Data Processing spricht, klingt es nicht nach einem Buzzword aus der IT. Es klingt nach ehrlicher Verantwortung.

In Europa sind Felder oft groß, kommerziell organisiert und gut dokumentiert. In Kenia dagegen arbeiten viele Kleinbauern und besitzen kleine Flächen. Ihre Abhängigkeit vom Wetter ist groß und das Wetter wird immer unberechenbarer. "Wenn innerhalb weniger Tage eine Dürre einsetzt oder der Regen zur falschen Zeit kommt, kann das die komplette Ernte ruinieren", sagt Rohan. "Und wenn du nur ein kleines Feld hast, dann hängt daran deine Existenz."

Gewaltige Datenmengen - ein Handbuch gibt es nicht

Satelliten liefern Bilder. Aber eigentlich liefern sie mehr als das. "Man kann sich das vorstellen wie eine Kamera, die um die Erde fliegt", erklärt er. "Nur dass der Sensor deutlich mehr sieht als wir. Nicht nur Rot, Grün, Blau – sondern Informationen, die wir mit bloßem Auge gar nicht erkennen."

Diese Datenmengen sind gewaltig. Hunderte Terabyte. Rohdaten, die erst strukturiert, bereinigt und verarbeitet werden müssen. Und genau hier kommt Rohans Expertise ins Spiel. "Ich arbeite viel im Bereich Big Data Processing. Wir sorgen dafür, dass diese riesigen Datenmengen effizient verarbeitet werden können, damit wir überhaupt schnell genug zu Vorhersagen kommen."

Gleichzeitig ist vieles echte Forschungsarbeit. Denn es gibt kein fertiges Handbuch dafür, wie man aus riesigen Satellitendaten präzise Ernteprognosen für unterschiedliche Länder erstellt. So entwickeln er und seine Kolleg:innen Methoden, die es so noch nicht gibt.

Nicht alles funktioniert auf Anhieb. Aber genau dieser Anspruch, an Lösungen zu arbeiten, die in der Realität etwas bewegen. begleitet ihn nicht erst seit seiner Zeit bei NASA Harvest.

Rohan denkt Verantwortung systematisch mit

Schon während des Studiums war Rohan politisch aktiv, vor allem im Bereich Klimaschutz. Am HPI belegte er unter anderem ein Projektseminar zum Schutz von Gorillas im Kongo. "Da habe ich gemerkt, dass man das, was man studiert, mit Themen verbinden kann, die einem persönlich wichtig sind."

Heute denkt er Verantwortung systematisch mit. "Wir entwickeln kein Produkt für einen einzelnen Endkunden", sagt er. "Wir müssen uns fragen: Wer wird von unseren Entscheidungen beeinflusst? Und bringt unsere Lösung wirklich einen Mehrwert?" 

Sein Arbeitsalltag: sehr international. Genau deswegen beginnt der Tag bei ihm in Straßburg manchmal um fünf Uhr morgens. Laptop auf, Kamera an, erstes Meeting mit Kolleg:innen in den USA. Austausch mit Universitäten, Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen, KI-Labs, Regierungen.

Und zwischendrin: Tischtennis im Büro. Was er Studierenden heute raten würde? Er überlegt kurz. Dann sagt er: "Belegt nicht die Module, weil sie einfach sind. Belegt die, für die ihr wirklich brennt. Und sucht euch Projekte, die mehr sind als nur Credit Points."