Bereits in der Pandemie hat die Fachhochschule Graubünden eng mit regionalen Instituten kooperiert. Ihre datenbasierte Forschung trägt aber nicht nur zur Lösung medizinischer Fragen bei: Das DAViS-Zentrum der FH Graubünden entwickelt mit regionalen Partnern zudem vielversprechende Zukunftstechnologien. Diese Kooperationen tragen erheblich zur Wertschöpfung im Kanton bei. Und bewirken noch viel mehr.
Das Zentrum für Data Analytics, Visualization and Simulation DAViS wurde 2017 von einer gemeinsamen Arbeitsgruppe der Fachhochschule Graubünden (Bruno Studer, Heiko Rölke) und des Schweizerischen Instituts für Allergie- und Asthma-Forschung Siaf (Katja Bärenfaller) konzipiert. Ziel war es, im Profilfeld «Computational Science» der Hochschul- und Forschungsstrategie des Kantons Graubünden eine Sonderprofessur einzurichten, die sowohl die Infrastruktur für hohe Rechenleistung bereitstellt als auch die Expertise für die Analyse, Visualisierung und Simulation von Daten aus unterschiedlichen Bereichen aufbaut. Neben industriellen Sensordaten oder umfangreichen textuellen Daten sind dies insbesondere auch biomedizinische Daten aus dem Life-Science-Bereich. Im November 2018 erfolgte der Regierungsentscheid und der Fachhochschule wurde als Leading House der Auftrag erteilt, das DAViS-Center zusammen mit dem Siaf als Hauptpartner aufzubauen und zu betreiben.
Von Anfang an spielt daher die enge Kooperation der beiden Partner ei-ne besondere Rolle. Im ersten der erfolgreich abgeschlossenen DAViS-Projekte im Life-Science-Bereich analysierten die Forschenden klinische Daten aus dem Covid-19-Spital in Zgierz, Polen. In einer intensiven internationalen und interdisziplinären Zusammenarbeit haben sie dabei wichtige Erkenntnisse zu Diagnostik und zu Heilungschancen der Krankheit gewonnen. Zum Beispiel haben sie gezeigt, dass die Entwicklung von nur drei Laborparametern dabei hilft, den Ausgang der Covid-Krankheit vorauszusagen. Das hat den Ärztinnen und Ärzten bei der Priorisierung der Behandlungen erheblich gedient. Im Bereich der Grundlagenforschung arbeitet das DAViS gemeinsam mit dem Siaf an der Allergiestudie «SOS-ALL». In dieser Studie identifizieren sie molekulare, klinische und umweltbedingte Merkmale, die mit dem Auftreten von atopischem Ekzem verbunden sind. Dafür analysieren sie – auch dank maschinellem Lernen – RNA-Sequenzier- und Fragebogen-daten zu diversen klinischen Informationen und zu den Lebensbedingungen von Kindern.
Im aktuellsten Projekt arbeiten die Forschenden mit Protein-Daten, die im neuen Zentrum für Präzisions-Proteomics in Davos ermittelt wurden. Die Untersuchungen werden im Rahmen einer Masterarbeit durchgeführt, die von Katja Bärenfaller und Ralf-Peter Mundani gemeinsam betreut wird, die erste Ko-Betreuung zwischen Siaf und FH Graubünden.
Das Studium des kritischen Data Scientists
Das Studium zum Software Engineer, Data Scientist oder Simulation Engineer ist vielseitig und wird bereits von Beginn an von Praktikerinnen wie Katja Bärenfaller begleitet. Die Praxiserfahrung ist auch wesentlich, bedenkt man, wie die tägliche Arbeit eines Data Scientists aussieht. Sie müssen permanent Arbeitsprozesse und Datenmodelle kritisch hinterfragen und datenbasiert analysieren.
Aber was lernen Studierende im Studiengang Computational and Data Science genau? Grundlage des Studiums bildet die Informatik rund um die Softwareentwicklung, Betriebs- oder Datenbanksysteme. Themen wie Cloud Computing, Robotics Process Automation, Security sowie Software Engineering sind im Studium tragend. Wie auch ausgeprägte Problemlösungsstrategien. In der zweiten Fachrichtung Data Science und Künstliche Intelligenz setzen sich die Studierenden mit einem der wichtigsten Themen der Zukunftsgesellschaft auseinander: «Machine Learning». Es ist ein wesentliches Modul der Fachrichtung, nebst den Modulen «Data Science» und «Natural Language Processing und Question Answering». Die dritte Fachrichtung ist Computersimulation. Mit Simulationen gewinnen Simulation Engineers erstaunliche Erkenntnisse aus Modellen, die grosse Rechenkapazitäten verlangen. Die Studierenden werden ausgebildet, komplexe Probleme in (mathematische) Modelle und Simulationen umzusetzen, um so genaue Erkenntnisse zu Szenarien in Wirtschaft, Gesellschaft oder Forschung zu generieren. Die Studierenden in Computational and Data Science erhalten eine solide Ausbildung in allen drei Fachrichtungen und setzen mit Wahlpflichtmodulen ihren persönlichen Schwerpunkt.
Computersimulation als Projektarbeit – mehr Sicherheit in Graubünden
Die «Strömungssimulation» ist ein Wahlpflichtmodul, das die Grundlagen der Hydromechanik vermittelt. Die Studierenden lernen, unterschiedliche Strömungsphänomene zu verstehen und diese im Rahmen konkreter Fragestellungen umzusetzen. Das DAViS-Zentrum plant eine Projektarbeit, die später zur Grundlage für weiterführende Simulationsaufgaben – etwa thermische Gebäudesimulation oder Hitzeinseln – in Innenstädten werden soll.
Für komplexe Fragestellungen nutzen Simulation Engineers moderne Technologien wie digitale Bauwerks- und Stadtmodelle (Building / CityInformation Modelling): «Moderne Modellierungsaufgaben werden zunehmend vom Einsatz digitaler Methoden geprägt. Dafür sind Werkzeuge und Arbeitsumgebungen notwendig, die einen möglichst einfachen Umgang mit der Aufgabe erlauben», so Ralf-Peter Mundani, Dozent und Simulationsexperte am DAViS.
Im neuen Studienprojekt sollen nun die Studierenden im Studiengang Computational and Data Science einen Designprototyp auf Basis von Microsoft Azure Kinect Sensoren entwickeln. Dieser Prototyp soll in der Lage sein, räumliche (Bewegungs-)Daten mit den KI-Sensoren zu erfassen, um diese dynamisch auf ein digitales Stadtmodell zu übertragen. Damit lassen sich schnell und einfach unterschiedliche Gestaltungsszenarien am Modell sowie deren Auswirkungen etwa auf den Verkehrtesten.
Starke regionale Kooperation fördert Talente
Die Zusammenarbeit der FH Graubünden mit anderen Bündner Data Scientists ermöglicht es, den Stand der datengetriebenen Forschung regelmässig zu prüfen, neue Methoden zu entwickeln und neue Talente zu fördern. Aktuell arbeitet eine Studiengruppe des Studiengangs Computational and Data Science mit Hamilton Bonaduz AG an einer neuen Projektarbeit: an der Evaluierung und Optimierung eines Predictive Maintenance Systems.
Worum geht es in diesem Projekt? Die Hamilton Bonaduz AG verfügt über ein System, um die Geräte bei den Kunden technisch zu überwachen. Dazu werden Daten wie Fehlermeldungen an einen Server gesendet. Ein Regelwerk bestimmt, wann eine Meldung ausgelöst wird und zu welcher Serviceorganisation sie gesendet wird. Das Ziel der Projektarbeit ist, das bestehende System auf die aktuelle Qualität der Vorhersagen von Ausfällen zu prüfen und zu verbessern.
Ein weiterer Bestandteil dieser Kooperation sind von der Hamilton AG angebotene Praktikumsstellen für interessierte Studierende ohne Berufserfahrung. Diese Möglichkeit schafft einen wichtigen Vorteil für die regionale Entwicklung: Quereinsteigerinnen und -einsteigern wird der Einstieg in die Data Science so stark vereinfacht. Berufsinteressierte lernen, in alltäglichen Projekten mit Daten zu arbeiten. Sie werden fundiert auf die Arbeit als Data Scientist, Software Engineer oder Simulation Engineer vorbereitet.
Die Zusammenarbeit der Bündner Data Scientists schafft einen wesentlichen Mehrwert für Graubünden – für die Wirtschaft, Gesellschaft, Gesundheit und Regionalentwicklung. Data Scientists modellieren Prognosen aus den Datenmengen, die wir jeden Tag generieren. So leben wir gesund und sicher. Sie finden unter all den Daten die gemeinsamen Nenner, um unsere Arbeitsprozesse einfacher und anschaulicher zu gestalten. Data Scientist tragen zu einem Kanton Graubünden bei, der auf die digitalisierte Zukunft vorbereitet ist.
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