Aus drei Fakultäten heraus hat sich das „Wissenschaftliche Zentrum für Methoden der Artificial Intelligence und Data Science“ (WiZArD) begründet. Das Ziel besteht darin, Methoden systematisch und interdisziplinär zu entwickeln, um eine effiziente Brücke zwischen theoretischer Grundlagenforschung in den Datenwissenschaften und praktischer Verwertung in datenintensiven Wissenschaftsdisziplinen zu schlagen.

Es ist ein wachsendes Feld: In fast allen wissenschaftlichen Fachdisziplinen ist das Auswerten großer Datenmengen ein wesentlicher Bestandteil der Forschung geworden. Doch mit welchen Methoden gelingt das besonders effektiv und wie lassen sich diese weiterentwickeln? Damit befasst sich das im Januar neu an der Universität Oldenburg begründete „Wissenschaftliche Zentrum für Methoden der Artificial Intelligence und Data Science“, kurz „WiZArD“. Ziel ist es, neue Ansätze mathematischer und algorithmischer Verfahren systematisch zu bündeln, weiterzuentwickeln und in verschiedenen Fachdisziplinen anzuwenden. 

„Wir wollen herausfinden, wie sich die Potenziale künstlicher Intelligenz (KI), maschinellen Lernens und der Datenwissenschaften gezielt nutzen lassen – zunächst in den Bereichen Medizin, Natur- und Lebenswissenschaften, Wirtschafts- und Rechtswissenschaften und Informatik“, sagt Zentrumsdirektor Nils Strodthoff, der am Department für Versorgungsforschung die Professur für „eHealth: Interpretier- und erklärbare Lernalgorithmen“ innehat. Als wissenschaftliches Zentrum wirke WiZArD künftig koordinierend an den auf den eigenen Schwerpunkt bezogenen Aufgaben der beteiligten Institute und Fakultäten mit. 

WiZArD: Grundlagen- und anwendungsorientiert

In interdisziplinär arbeitenden Teams wollen sich die Forschenden stärker vernetzen und sich grundlagen- und anwendungsorientiert mit Methoden für große Datenmengen befassen. Strodthoff zufolge ist das ein Schlüssel für Anwendungen in zahlreichen Forschungsbereichen an der Universität. Eine weitere Aufgabe des neuen Zentrums ist es, einzelne Fakultäten und das Präsidium zur technischen Infrastruktur in Data Science und KI zu beraten. Außerdem planen die Forschenden, aktuelle Forschungserkenntnisse aus dem Bereich der Data Science in der Lehre zu verankern. 

WiZArD widmet sich sowohl datenzentrierten als auch modellbasierten Aspekten der künstlichen Intelligenz. Auf der Datenseite liegt der Fokus auf methodischen Fragen der Dateninfrastruktur und semantischen Interoperabilität. Auf der Modellseite umfasst die Initiative Modellarchitekturen sowie Qualitätskriterien wie Erklärbarkeit und Unsicherheitsquantifizierung. Durch die Verbindung beider Dimensionen wird WiZArD praktische Anwendungen in den Fachbereichen der drei beteiligten Fakultäten vorantreiben.

„Neue Mitglieder aus allen Fakultäten mit Bezug zu Datenwissenschaften, KI und maschinellem Lernen sind jederzeit herzlich willkommen und können sich aktiv in das Zentrum einbringen“, sagt Strodthoff. Interessierte können sich mit Anfragen per E-Mail an wenden.