FAU Open Research Challenge: Nachwuchstalente für Big Data und Algorithmen
FAU Open Research Challenge: Nachwuchstalente für Big Data und Algorithmen
Bild: Uwe Niklas / FAU
Intelligenter Code für die Paläontologie und Gaming-Idee für die Kunstgeschichte gesucht
8. Oktober 2020
Mit ihrer dritten Open Research Challenge wendet sich die FAU vor allem an internationale wissenschaftliche Nachwuchstalente oder Nachwuchsteams mit einem Faible für Big Data, Algorithmen und Gaming. Sie haben die Chance, Herausforderungen aus den Feldern Paläontologie oder Digital Humanities zu lösen – und damit einen Beitrag zur Forschung in diesen Bereichen zu leisten. Paläontologie oder Geisteswissenschaften müssen sie dafür nicht studiert haben. Die Plattform ist ab sofort unter www.openresearchchallenge.org geöffnet. Die Siegerteams gewinnen einen einwöchigen Besuch am fränkischen Universitätsstandort Erlangen-Nürnberg, um gemeinsam mit ihren Ideengebern die Lösungsansätze zu diskutieren – und die Region kennenzulernen. Die Challenge ist bis zum 1. Februar 2021 geöffnet. Der Aufenthalt in Erlangen-Nürnberg ist für das späte Frühjahr 2021 geplant – kann allerdings, je nach Situation in Sachen Corona, auch verschoben oder mit den Siegerteams neu festgelegt werden.
Die Paläontologie-Challenge: Entwicklung eines Algorithmus zur Datenbereinigung für die Paleobiology Database
Viele Paläontologen arbeiten mit der so genannten Paleobiology Database (PBDB), einer der größten Sammlungen von Fossilien-Daten weltweit, mit aktuell mehr als 1,2 Millionen Einträgen. Allerdings wächst diese Datenbank so rasant, dass es für die Forscherinnen und Forscher kaum möglich ist, vor einer Analyse jeden einzelnen Datensatz auf seine Qualität und Richtigkeit zu prüfen. Gesucht wird daher eine Idee beziehungsweise eine Lösung, wie sich mit Hilfe eines Algorithmus die Datenbank von Dubletten und (taxonomisch) fehlerhaften Einträgen reinigen lässt.
Basis für die Challenge ist der Datenbestand der PBDB. Der Code ist bevorzugt in der Programmiersprache R einzureichen, da sie in diesem Zusammenhang als wissenschaftlicher Standard gilt, aber auch andere „Sprachen“ und sogar nicht programmierbare Lösungen (z. B. Plausibilitätstests) sind zulässig.
Die ANNOtator-Challenge: Entwicklung eines Spiels, um Daten zu annotieren und dabei Spaß zu haben
Soll ein Computer lernen, in Bildern Muster zu erkennen und zu reproduzieren, braucht er Trainingsdaten, und zwar in immenser Zahl. Zu diesem Zweck werden weltweit große Datenbanken betrieben, die hauptsächlich auf Fotografien basieren. Aber Bilder aus der Geschichte, wie Kunstwerke und Grafiken, stammen aus ihrer eigenen visuellen Kultur, können vom Foto abweichen und große regionale und epochale Unterschiede zeigen. Deswegen benötigen die Experten aus den digitalen Geisteswissenschaften – hier: der Kunstgeschichte – eine Vielzahl von Kommentaren und Anmerkungen, also Annotationen zu Bildern, damit der Computer lernen kann, den Inhalt und das Thema des Bildes korrekt zu verstehen, historische Objekte zu erfassen und das Kunstwerk nach Kriterien zu sortieren.
Keine Frage, dass es mühsame Arbeit sein kann, Tausende von Bildern zu annotieren und dem Computer das Lernen beizubringen. Geschieht das Ganze aber als Teil oder Ziel eines Online-Games, steigt der Spaßfaktor. Spiele dieser Art gibt es zwar bereits, sie sind häufig jedoch sehr simpel und werden schnell langweilig.
Bei der ANNOtator-Challenge ist eine Game-Idee gesucht, bei der die Annotation selbst das Ausgangsmaterial und das Kapital des Spielers ist. Eingereicht werden können Game-Konzepte, die eine spannende, komplexe Spielsituation, kreative Aufgabenstellungen und eine intuitive Nutzeroberfläche beinhalten – inspiriert von den Kunstwerken, die es zu annotieren gilt. Wichtig auch: Überlegungen zum Marketingkonzept. Wie bringen wir Menschen in aller Welt dazu, das Spiel auch zu spielen?
