Mit ihrem Algorithmus schafften Vincenzo Timmel und Lukas Gehrig es zur Co-Autorenschaft in einer der angesehensten wissenschaftlichen Zeitschriften der Welt.
Für viele Wissenschaftler*innen ist es ein Traum, einmal einen Artikel in «Science» zu publizieren. Die Zeitschrift ist eines der meistzitierten wissenschaftlichen Journals der Welt. Eine Publikation dort bringt viel Aufmerksamkeit und, besonders wichtig, Zitationen. Die Ansprüche sind dementsprechend hoch: Publiziert werden nur Beiträge, die von hoher wissenschaftlicher Relevanz sind und neue Perspektiven auf ein Forschungsgebiet bringen. Auch sehr guten Forscher*innen gelingt es mitunter nie, ihre Arbeit dort zu veröffentlichen.
Vincenzo Timmel und Lukas Gehrig haben dieses Kunststück gleich zu Beginn ihrer Karriere geschafft. Die Ergebnisse ihrer Bachelorarbeit in Data Science an der Hochschule für Technik FHNW flossen in die Forschungsarbeit eines Teams der Universität Kopenhagen mit ein. Die beiden FHNW-Absolventen und ihr Betreuer, Michael H. Graber, sind Mitautoren.
Livemessung von Sauerstoff im Gehirn
Und so kam es dazu: Das Team in Kopenhagen hatte die Sauerstoffaktivität in den Gehirnen von Mäusen über die Zeit untersucht. Den Tieren wurde ein spezielles Protein verabreicht, das den Sauerstoffverbrauch nachweist: Bei erhöhtem Sauerstoff leuchteten diese Hirnareale stärker. So entstanden Videoaufnahmen, auf denen in Echtzeit beobachtet werden kann, wie der Sauerstoffverbrauch im Gehirn verteilt ist.Dabei hatten die Forscher*innen eine Überraschende Entdeckung gemacht. In einzelnen grösseren Bereichen des Gehirns wurde der Sauerstoffverbrauch immer wieder kurz unterbrochen. Ein besseres Verständnis dieses Prozesses könnte neue Erkenntnisse für die Behandlung von Krankheiten wie Alzheimer ermöglichen Eines der Videos der Sauerstoffaktivität im Gehirn, die von Lukas und Vincenzo ausgewertet wurden. Je heller der Bereich, desto mehr Sauerstoff ist vorhanden. Die entdeckten Bereiche ohne Sauerstoffversorgung sind im Video als wiederkehrende kleine schwarze Flecken erkennbar. Video zur Verfügung gestellt von Felix Beinlich, Center for Translational Neuromedicine, University of Copenhagen.
Kleine Signale im grossen Trend
Um auszuschliessen, dass die Entdeckung ein Zufall war und um möglichst alle Fälle im Videomaterial zu finden, wandte sich das Team an Michael Graber vom Institut für Data Science der Hochschule für Technik FHNW, bei dem Vincenzo und Lukas ihre Bachelorarbeit schrieben.Vinzenco und Lukas erhielten die Videoaufnahmen aus Kopenhagen zur Auswertung. Sie versuchten, anhand der Videodaten abzuschätzen, wie gross die unterversorgten Bereiche waren und wie lange die Sauerstoffzufuhr unterbrochen wurde. Ausserdem sollten automatisiert alle Vorkommnisse des Phänomens gefunden werden. Die Aufgabe war eine Suche nach Nadeln im Heuhaufen: «Wir mussten uns Überlegen, wie wir minimale, aber relevante Signale finden. Dazu mussten wir den grossen Trend der Daten herausrechnen und kleine, lokale Unterbrechungen finden.»
Ihre Untersuchungen halfen den Forscher*innen in Kopenhagen das Phänomen zu identifizieren und charakterisieren. Sie haben eine Methode entwickelt, welche viele der Bereiche mit geringer Sauerstoffaktivität räumlich und zeitlich lokalisiert sowie beschreibt.
Data Science: Vielseitige Forschungsfelder
Vincenzo und Lukas arbeiten nun beide als wissenschaftliche Mitarbeiter am Institut für Data Science der Hochschule für Technik FHNW. Ihre aktuellen Schwerpunkte zeigen, wie vielfältig Data Science ist. Lukas arbeitet derzeit in einem Team, das mit maschinellem Lernen Wasserzeichen in Bildern robust versteckt. Die Identität des Besitzers kann später aus dem Bild herausgelesen werden. Vincenzos Gruppe arbeitet an Speech-to-Textund Text-to-Speech-Modellen mit Fokus auf Schweizerdeutsch. Damit könnten Chatbots bald verschiedene natürlich klingende Dialekte sprechen.Ist mit der Publikation in «Science» die wissenschaftliche Karriere vorprogrammiert? «Vielleicht kommt noch eine umfangreichere Publikation zu unserer analytischen Methode. Der grösste Impact bisher ist aber, dass viele Kolleg*innen aus der Hochschule auf uns zukommen, um uns zu gratulieren», erklärt Vincenzo lachend.
Data Science studieren
Daten analysieren, Künstliche-Intelligenz-Applikationen entwickeln und mithilfe von Machine Learning Zusammenhänge in Gesellschaft, Wirtschaft und Umwelt aufdecken: der Bachelor Data Science bereitet auf die Anforderungen des 21. Jahrhunderts vor.Bachelor Data Science