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05.11.2015

HPI Future SOC Lab hilft Wirtschaft und Medizin bei Big-Data-Analysen

Die intelligente Analyse von "Big Data" wird zukünftig kaum einen Bereich des täglichen Lebens unberührt lassen. Darauf deuten die Ergebnisse des Future SOC Lab Day hin, zu dem sich am 4. November führende Informatikforscher aus ganz Deutschland am Hasso-Plattner-Institut (HPI) trafen. Dabei diskutierten sie die Vorteile aktueller In-Memory- und Cloud-Technologien bei der Datenverarbeitung vor allem auf den Gebieten der Wirtschaft und Medizin. 

Zwei Mal jährlich treffen sich am HPI Experten aus Wissenschaft und Wirtschaft, um Projekte zu besprechen, die in den vergangenen sechs Monaten mithilfe des HPI-Spitzenforschungslabors "Future SOC Lab" durchgeführt wurden. Bei der elften Veranstaltung dieser Art haben sich unter anderem neue Entwicklungen im Bereich der personalisierten Medizin abgezeichnet.

Analyse von Medizin-Daten soll Patienten helfen

So arbeitet etwa das HPI-Forscherteam um Dr. Matthieu-P. Schapranow unter anderem am Aufbau einer verteilten Hauptspeicher-basierten Wissensdatenbank, um verteilte Daten medizinischen Experten schneller zugänglich zu machen. Das Besondere an der Online-Plattform "AnalyzeGenomes.com" ist: Vertrauliche Daten verlassen nie die beteiligten Forschungseinrichtungen. "So ist einerseits der Schutz personenbezogener Daten gewährleistet und andererseits können beispielsweise Krankenhäuser und Forschungsinstitute ihre bestehenden Systeme mit unserer Unterstützung viel effizienter nutzen", erläutert Dr. Schapranow. Zukünftig soll so die internationale Zusammenarbeit im medizinischen Bereich deutlich beschleunigt werden.

Wissenschaftler der Hochschule Mainz arbeiten unterdessen an einem System, das Asthma-Patienten durch die Kombination von Umweltdaten und individuellen Gesundheitsmerkmalen Orientierungshilfen bietet, um Atemprobleme zu vermeiden. Die Idee ist, dass jeder Patient mit einer mobilen Sensor-Box ausgestattet wird, die beispielsweise Informationen über Luftverschmutzung sammelt. Die Signale werden dann von einer Software verarbeitet, die sie mit dem persönlichen Asthma-Tagebuch sowie weiteren Datenquellen abgleicht. So lassen sich sequentielle Muster verschiedenster Faktoren ausfindig machen, die den Gesundheitszustand des Patienten beeinflussen.

Mit Big Data Wirtschaftsbetrügern auf der Spur

Neue Modelle zum schnellen Aufspüren von Wirtschaftsbetrügern haben Forscher der TU München vorgestellt. In mehreren Hacking-Wettbewerben sind Studenten in Teams gegeneinander angetreten, um unter Einsatz des so genannten "Process Mining" in einer geschützten Test-Umgebung einerseits Betrugsversuche zu starten und gleichzeitig Betrügereien des gegnerischen Teams aufzudecken. Beim Process Mining werden elektronische Daten, die beim Ablauf von Geschäftsprozessen anfallen, analysiert. Weit mehr als die Hälfte der Betrugsversuche konnten dabei in Echtzeit ermittelt werden – bisher ist es gängige Praxis in Unternehmen, einmal im Jahr gezielt nach Auffälligkeiten bei Geschäftsprozessen zu suchen.

Auch Klimaforschung rückt in den Fokus der Big-Data-Wissenschaftler

Neben der Vorstellung dieser und weiterer Forschungsergebnisse hat die Steuerungsgruppe des HPI-Spitzenforschungslabors außerdem über 38 Projektanträge für die kommende Forschungsperiode beraten, die aus Ländern wie den USA, China und Schweden am HPI eingereicht wurden. Eines dieser Projekte wird sich mit der Entwicklung von Komponenten eines Erdsystemmodells beschäftigen – eine Aufgabe, die vor allem im Kontext des Klimawandels immer relevanter wird.

Der Umweltforscher Dr. Dominikus Heinzeller vom Karlsruher Institut für Technologie erklärt die derzeitigen Hindernisse für exakte Vorhersagen von Wetter und Klima: "Eines der großen Probleme ist, regionale und globale Modelle miteinander abzugleichen, die mit unterschiedlichen Detailgraden arbeiten. Dabei ist es zum Beispiel wichtig, berechnen zu können, welchen Einfluss etwa der asiatische Monsun und der indische Ozean auf den afrikanischen Monsun und darüber hinaus auf den Atlantik und die Entstehung von Hurrikans in Nordamerika haben.“ Um solche Zusammenhänge zu erkennen, wird ein fließender Übergang zwischen Mikro- und Makrosicht nötig, der wiederum viel Rechenleistung erfordert. Das HPI-Spitzenforschungslabor wird dem Wissenschaftler in den kommenden sechs Monaten kostenlos zur Verfügung stehen.