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Gerade mal sechs Astronauten befinden sich im Weltall. Mit ihren Experimenten und technischen Equipments produzieren sie aber große Mengen an Daten. Was man mit diesen Daten alles machen kann, haben 650 Forscher und Ingenieure auf der "Big Data from Space"-Konferenz diskutiert. Dazu hat das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt eingeladen.
Big Data im Weltall: So viele Daten wie Sterne am Himmel
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Gerade mal sechs Astronauten befinden sich im Weltall. Mit ihren Experimenten und technischen Equipments produzieren sie aber große Mengen an Daten. Was man mit diesen Daten alles machen kann, haben 650 Forscher und Ingenieure auf der „Big Data from Space“-Konferenz diskutiert. Dazu hat das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt eingeladen.
Erdbeobachtungssatelliten liefern uns wichtige und umfassende Daten, was mit einer großen Menge von diesen einhergeht. Diverse nationale und internationale Missionen gelten als Paradebeispiel für zukünftige Herausforderung unserer digitalen Gesellschaft im Hinblick auf Big Data. Entsprechend organisierte das Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in München die „Big Data from Space“-Konferenz, um nach Lösungen für diese Aufgaben zu suchen. Dazu hat es knapp 650 Akteure eingeladen.
Effiziente Infrastruktur zur Verarbeitung durch KI
„Für Analysen dieser großen Datenmengen ist ein effizienter Zugriff entscheidend, etwa über Online-Plattformen. Die Entwicklung solcher Zugriffsmöglichkeiten und entsprechender Verarbeitungsmodelle wird daher vom DLR Raumfahrtmanagement gefördert. Neben innovativen wissenschaftlichen Anwendungen ermöglicht dies auch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle im wachsenden Downstream-Sektor innerhalb der Erdbeobachtung“, erklärt Dr. Walther Pelzer, DLR-Vorstand zuständig für das Raumfahrtmanagement.
Eine Möglichkeit dieser großen Datenmengen Herr zu werden, sei die Künstliche Intelligenz (KI). So erforscht DLR-Wissenschaftlerin Prof. Zhu an der TU München zum Beispiel den Einsatz solcher Methoden. Zusammen mit ihrem Team entwickelt Zhu explorative Algorithmen aus Signalverarbeitung und der künstlichen Intelligenz (KI). Im Fokus steht das maschinelle Lernen, um die Gewinnung globaler Geoinformationen aus Satellitendaten wesentlich zu verbessern. Das Forscherteam möchte auf diese Weise Durchbrüche in Geo- und Umweltwissenschaften erzielen. Die Ergebnisse haben das Potential, bisher nicht lösbare große Herausforderungen anzugehen, wie die Erfassung und Kartierung der weltweiten Urbanisierung – einem der wichtigsten Megatrends des globalen Wandels.
Suchmaschine für wissenschaftliche Fragen
„Auf welchem Himmelskörper ist wahrscheinlich Wasser vorhanden?“oder „Welche Gebiete sind in Deutschland im Sommer besonders von Dürre betroffen?“ Solche Suchanfragen sollen modernen Portalen die richtigen Datensätze als Antwort liefern. Von hoher Bedeutung ist auch der langfristige Bestand dieser globalen Informationen. Ähnlich einer Bibliothek muss sichergestellt werden, dass Satellitendaten über einen langen Zeitraum erhalten bleiben, gefunden werden können und abrufbar sind.
Vor wenigen Jahren undenkbar, zeigt folgendes Beispiel das Potential, dass die heute verfügbaren großen Datenmengen in Kombination mit maschinellen Verfahren bieten: In der modernen Erdbeobachtung lassen sich Zeitreihen erstellen, mit denen der Vergleich verschiedener Dynamiken des Planeten möglich wird. Produkte des DLR wie der World Settlement Footprint (WFS Evolution), eine globale hochauflösende Kartierung des Städtewachstums über die letzten 30 Jahre, geben so beispielsweise Aufschluss über das Phänomen der Urbanisierung oder den Klimawandel. Beides sind Megatrends des 21ten Jahrhunderts, deren Erfassung schwer ist, hiermit jedoch möglich wird. (dlr/iovolution)
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