DMQ Gruppe
Data Mining and Uncertainty Quantification

Data Mining and Uncertainty Quantification (DMQ)

Fortschritte in Sensortechnik und High Performance Computing ermöglichen Wissenschaftlern das Erfassen und Erzeugen extrem großer Datenmengen, die vorwiegend in Tera- und Petabyte gemessen werden. Sie werden durch Beobachtung, Experimente und numerische Simulation generiert und sind nicht nur umfangreich, sondern weisen auch eine hochkomplexe Struktur auf. Sie bilden komplexe Abhängigkeiten in einer multiphysikalischen und Multiskalen-Umgebung in Zeit und Raum ab. Typische Anwendungsbereiche sind Astrophysik, Medizintechnik, Biologie, Erd- und Umweltwissenschaften. Die Erforschung dieser Datenmengen und das Entdecken von Mustern und signifikanten Strukturen ist eine entscheidende und in hohem Maße herausfordernde Aufgabe, der man nur in einem interdisziplinären Rahmen gerecht werden kann, d.h. durch Verbindung von mathematischer Modellierung, numerischer Simulation und Optimierung, Statistik, High Performance Computing und wissenschaftlicher Visualisierung.

Neben der Größe und Komplexität der Daten spielt deren Qualität eine entscheidende Rolle, um zuverlässige Einblicke in die betrachteten physikalischen Prozesse zu garantieren. Der damit verbundene Anspruch an Qualität und Zuverlässigkeit der Experimente und numerischen Simulationen erfordert die Entwicklung von Modellen und Methoden aus Mathematik und Informatik, die Unsicherheiten für große Datenmengen quantifizieren können. Solche Unsicherheiten können z.B. durch Messfehler, mangelnde Kenntnisse über Modellparameter oder Predictive Analytics von großen Datenmengen entstehen.

Die DMQ-Gruppe unter Prof. Dr. Vincent Heuveline nahm ihre Arbeit im Mai 2013 auf. Unsere Forschungsgruppe nutzt stochastische mathematische Modelle, High Performance Computing und Hardware-Aware Computing, um die Auswirkungen von Unsicherheiten bei großen Datensätzen und/oder zugehörigen mathematischen Modellen im Hinblick auf zuverlässige Einblicke in Data Mining zu quantifizieren. Derzeit sind Medizintechnik, Biologie und Meteorologie typische Einsatzfelder.

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