Nihat Ay erforscht Grundlagen der Data Science im HIP

Nihat Ay ist seit April 2021 als neuer Professor für Data Science Foundations an der Technischen Universität Hamburg. Momentan baut er sein neues Institut im HAMBURG INNOVATION PORT (HIP) auf.

Mit seiner Forschung will Prof. Ay künftig dazu beitragen, dass individuelle und auch globale, gesellschaftspolitische Entscheidungen informiert getroffen werden können. Das Vorbild für diesen Prozess sieht Ay in uns Menschen: „Auf uns prasseln ständig Rohdaten unserer Sinne ein, die wir ordnen und bewerten. Wir weisen ihnen eine Bedeutung zu und verstehen damit unsere umgebende Welt. Dieser Verständnisprozess ist die Grundlage jeglichen Handelns. Das versuche ich auf lernende, intelligente Systeme zu übertragen und zu erforschen.“

Wissen weitergeben und entdecken
Künstliche, lernende Systeme sind schon heute in der Lage, selbstständig Muster in Daten zu erkennen. Häufig lernen die Systeme, indem der Mensch ihnen anhand von Beispielen Lösungen vorgibt. Nach einigen Wiederholungen soll das künstliche System dann selbst in der Lage sein, gewünschte Auffälligkeiten oder Fehler zu erkennen. Einsatz findet diese Technik beispielsweise bei bildgebenden Verfahren in der Medizin, um bestimmte Krankheiten zu erkennen. Nihat Ay will an der TU allerdings noch einen Schritt weiter gehen. Sein Ziel ist langfristig nicht mehr nur die Weitergabe von vorhandenem Wissen an lernende Systeme, sondern vielmehr das Entdecken von Wissen durch Data Science.

Verkörperte Intelligenz
Dafür forscht der Wissenschaftler unter anderem auf dem Gebiet der verkörperten Intelligenz. „Man kann sich hier beispielsweise einen vierbeinigen Roboter vorstellen, der laufen lernt. Unser Ansatz sieht vor, dass das System mit Hilfe von sensorischen Daten seine ganz eigene Sicht auf die Welt entwickelt und diese als Basis für seine zielgerichtete Steuerung heranzieht“, sagt der Mathematiker. Dieses Prinzip ließe sich dann auch auf allgemeinere, komplexere Systeme übertragen, wie beispielsweise auf Verkehrssysteme für Autos, Flugzeuge und Schiffe oder auch auf Gesellschaftssysteme. „Nicht nur der Roboter soll laufen lernen, sondern auch Verkehrs- und Gesellschaftssysteme sollen, in einem abstrakteren Sinne, optimal laufen. Mein Ziel ist es, mit den Grundlagen von Data Science eine Antwort dafür zu liefern, wie sich das am besten erreichen lässt“, so Ay weiter.

Zu sehen, wie aus abstrakten mathematischen Strukturen ein komplexes Geflecht aus Zusammenhängen entsteht, fasziniert den TU-Forscher. An der TU möchte Ay auch seine Studierenden dazu motivieren, die Grenzen des Denkens zu überwinden und sich auf Dinge einzulassen.

Quelle: TUHH
Foto: Douglas Merriam for the Santa Fe Institute