MATHEMATIK

Smart Data statt Big Data

Mario Ullrich untersucht die Mathematik hinter Data Science

USCHI SORZ
vom 26.10.2022

Big Data, machinelles Lernen, Data Science -Technologien zur Analyse riesiger Datenmengen sind auf dem Vormarsch. Doch warum sie in der Praxis so gut funktionieren, ist noch weitgehend unverstanden, schließlich betreffen die erfolgreichsten Anwendungen hochkomplexe Probleme. "Unstrukturierte, oft zufällige Datenmengen enthalten häufig redundante oder gestörte Daten", erklärt Mario Ullrich. "Darum ist es wichtig zu wissen, wie man adäquat mit ihnen umgeht und was davon man besser gleich vergisst." Smart Data statt Big Data laute das Motto.

Das Spezialgebiet des 35-jährigen Mathematikers von der Johannes-Kepler-Universität Linz heißt "Information-based Complexity", für seine Forschung zum Thema "Power of Random Information" hat er im Juli den Joseph F. Traub Prize for Achievement in Information-based Complexity erhalten.

"Mein Forschungsfeld ist relativ neu", sagt er. "Der Fokus liegt weniger auf der Rechenleistung, die fast unbegrenzt verfügbar ist, als auf der Anzahl und Qualität der vorhandenen Daten." Es gelte, die inhärente Schwierigkeit der zu lösenden Probleme zu verstehen. Der Schlüssel dazu sei die Approximation hochdimensionaler Funktionen. "Vereinfacht gesagt bedeutet das, dass wir Zusammenhänge zwischen sehr vielen Parametern aus einer möglichst kleinen Datenmenge ableiten möchten. Und wenn das nicht geht, wollen wir wissen, warum das so ist."

Seit 2015 forscht der Thüringer in Linz, wo er auch den Bachelor-Studiengang "Artificial Intelligence" mit aufgebaut hat. Die Schönheit der Mathematik habe er eher spät für sich entdeckt, erzählt er. Dem Studienwunsch Biologie kam der Numerus clausus in seiner Heimat in die Quere, die anfängliche Verlegenheitslösung Mathematik wuchs sich unverhofft zur Leidenschaft aus. "Dass man damit auch neueste technologische Entwicklungen besser verstehen kann, ist ein zusätzliches Plus."

Mehr aus diesem HEUREKA

12 Wochen FALTER um 2,17 € pro Ausgabe
Kritischer und unabhängiger Journalismus kostet Geld. Unterstützen Sie uns mit einem Abonnement!