Dass riesige Datenmengen zunehmend in Echtzeit ausgewertet werden können, führt zu neuen technologischen Innovationen in fast allen Lebensbereichen. Auch das "Machine Learning", also das "Trainieren" von Software nach dem Vorbild neuronaler Netze, spielt eine immer größere Rolle in Wissenschaft und Gesellschaft. Das legen die Ergebnisse des Future SOC Lab Day nahe, zu dem sich am 5. April führende Informatikforscher aus Europa am Hasso-Plattner-Institut (HPI) trafen. 

Die IT-Experten aus Wissenschaft und Wirtschaft treffen sich zwei Mal jährlich, um neueste Erkenntnisse zu diskutieren, die in den vergangenen sechs Monaten mithilfe des HPI-Spitzenforschungslabors "Future SOC Lab" gewonnen wurden. Im mittlerweile siebten Jahr zeichnen sich unter anderem neue Entwicklungen in den Bereichen Medizin und Wirtschaft ab.

Big-Data-Forschung für Patienten auf der Intensivstation

HPI-Wissenschaftler Julian Neuhaus hat bei der Tagung präsentiert, wie intelligente Algorithmen lebensbedrohliche Situationen bei Patienten auf der Intensivstation erkennen können, bevor sie auftreten. Dazu werten die Forscher anonymisierte Vitaldaten aus, die durch eine Vielzahl elektronischer Geräte am Krankenbett gewonnen wurden. "Wenn bei einem aktuellen Patienten Muster in den Daten auftreten, die bei einem anderen Menschen schon einmal zu einer kritischen Situation geführt haben, können durch Echtzeitanalysen schon frühzeitig Gegenmaßnahmen eingeleitet werden", erklärt Neuhaus. Die Forscher nutzen hierfür die am HPI erforschte und mitentwickelte Hauptspeicherdatenbank-Technologie.

Wie die hiermit ermöglichte blitzschnelle Auswertung riesiger Datenmengen auch für die zunehmend digitalisierte Wirtschaft relevant ist, zeigte Prof. Bernd Scheuermann von der Hochschule Karlsruhe. Er beschäftigt sich mit Optimierungsprozessen nach dem Vorbild von biologischen Systemen wie etwa einer Ameisenkolonie. Laut dem Professor für Wirtschaftsinformatik gehen beispielsweise bei der Planung im Logistik-Bereich unzählige relevante Daten verloren, da sie nicht zeitnah ausgewertet werden.

Leistungsstarke Hardware stellt Programmierer vor Herausforderungen

Auf der Tagung hat der amerikanische IT-Konzern EMC² – zusammen mit SAP, Fujitsu und Hewlett Packard Enterprise Industriepartner des Future SOC Lab – eine Aktualisierung der Hardware angekündigt: Zukünftig stehen den Wissenschaftlern zusätzliche 250 TB Speicherplatz und bis zu 600 TB Backup-Space zur Verfügung.

Auf die immer leistungsfähigere Hardware müssen sich laut HPI-Forscher Max Plauth vor allem Software-Entwickler erst noch einstellen. Der Informatiker aus dem Fachgebiet "Betriebssysteme und Middleware" hat neue Konzepte vorgestellt, wie Daten im Speicher so verteilt werden können, dass die Ressourcen optimal genutzt werden können: "Durch die immer komplexeren Rechnerstrukturen spielt es eine große Rolle, auf welche Bereiche im Arbeitsspeicher Programme zugreifen", so Plauth. Wenn dies bei der Programmierung nicht bedacht würde, könne es dazu kommen, dass zusätzliche Hardware einige Prozesse sogar verlangsame.

Machine Learning neuer Forschungs-Trend

Mit der Frage, wie man IT-Systeme so trainieren kann, dass sie den Inhalt von Bildern von selbst erkennen, beschäftigt sich HPI-Nachwuchswissenschaftler Christian Hentschel. Der Doktorand des HPI-Fachgebiets "Internet-Technologien und Systeme" hat auf dem Future SOC Lab Day vorgestellt, wie er Computern beibringt, aus einer Million Flickr-Bildern und den dazugehörigen Tags zu lernen, Abbildungen korrekt zu kategorisieren: "Visuelle Daten sind im Internet der Bereich, der am stärksten wächst, zugleich aber am schwersten durchsuchbar ist", so Hentschel.

Mehr als die Hälfte der Forschungsprojekte für die kommende Periode, die vom Lenkungsausschuss des Future SOC Lab akzeptiert wurden, werden sich mit Machine-Learning-Themen beschäftigen. Insgesamt werden in den nächsten sechs Monaten 30 Forschungsprojekte durchgeführt, darunter erstmals auch von Forschern aus Mexiko und Singapur.