KIT-Zentrum MathSEE

Workshop der Zentren KCIST, MathSEE, Materials

Data Science für die Materialwissenschaften

Inhalt und Zielsetzung

Die Entwicklung von Data-Science Methoden für die Materialwissenschaften bzw. die Anwendung derartiger Methoden ebenda wird einen enormen Nutzen für beide Seiten (Informatik und verwandte Disziplinen sowie Materialwissenschaften) in wissenschaftlicher Hinsicht stiften. Dieser Aufruf zur Teilnahme enthält bewusst keine Auflistung möglicher Themen, die wie eine Vorauswahl wirken könnte -- es sollen sich vielmehr möglichst viele KIT-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftler angesprochen fühlen. Allerdings sollen die methodischen Beiträge mit Data Science zu tun haben (und nicht einfach "irgendwie Informatik" oder "irgendwie Mathematik" sein), und die Beiträge der Materialwissenschaftler sollen entweder einen Bezug zu Datenanalyse haben oder darüber spekulieren. -- Im Folgenden illustrieren wir kurz den o. g. Nutzen mit zwei willkürlich gewählten Beispielen:

- Informatikperspektive: Manche materialwissenschaftliche Daten sind, was Informatiker als Moving Object Data (MOD) bezeichnen, dass nämlich Risse oder Verformungen ihre Position und Ausdehnung im Laufe der Zeit verändern. Besonders ist hier, dass es sich -- im Gegensatz zu fast allen anderen Anwendungen von MOD -- bei den Moving Objects nicht um Punkte, sondern um Regionen mit einer räumlichen Ausdehnung handelt. Das Forschungspotential, das sich aus Informatiksicht daraus ergibt, ist sehr groß.

- Mathematikperspektive: Inverse Probleme ergeben sich in den Materialwissenschaften in natürlicher Weise zum Beispiel im Rahmen der Bildgebung innerer Strukturen mit tomographischen Verfahren der Parameteridentifikation in komplexen Modellen anhand von experimentellen Beobachtungen. Das Ziel ist dabei die Extraktion von Information aus (Mess-)Datensätzen.

- Materialwissenschaftliche Perspektive: Hier finden oft umfangreiche Experimente und Simulationen statt. 'umfangreich' bedeutet, dass man das gleiche Experiment/die gleiche Simulation mit leicht geänderten Parameterwerten wiederholt durchführt. Moderne Data-Science Methoden können grundsätzlich vorherzusagen, welches Experiment/welche Simulation als Nächstes durchgeführt werden sollte  -- wenn man das Ziel geeignet formalisiert hat. Untersuchungen, welche Methoden sich wie an welches materialwissenschaftliche Szenario anpassen lassen, werden Materialwissenschaftlern einen erheblichen Nutzen stiften.

Zielgruppe

Der angedachte Workshop soll Informatiker und Mathematiker oder Wissenschaftler aus anderen Disziplinen, die methodisch fit sind, mit einem Interesse an Data Science und ihrer Anwendung in den Materialwissenschaften sowie Materialwissenschaftler, die über interessante Daten verfügen und für Informatikmethoden zu ihrer Erschließung offen sind, zusammenbringen, d. h. ihre Vernetzung befördern. Der angedachte Workshop soll sich auf den inhaltlichen Austausch konzentrieren und ist, was mögliche zukünftige Beutegemeinschaften angeht, bestenfalls ein erster Schritt.

Format der Veranstaltung

- Kombination von Präsenz- und Onlineveranstaltung. Die Zahl der Teilnehmer, die physisch präsent sein können, wird sich aus den dann geltenden Hygienevorschriften ergeben.

- Präsenz von Teilnehmern -- unter Einhaltung der dann geltenden Hygienevorschriften -- soll Kennenlernen und persönlichen, eher informellen Austausch ermöglichen.

- Onlineteilnahme soll möglich sein, wenn Raumkapazität erschöpft sein sollte, oder wenn einzelne Personen diese Teilnahmeart vorziehen sollten. Details zur technischen Infrastruktur werden folgen.

- Wir prüfen derzeit, ob und in welcher Form eine Bewirtung der physisch Teilnehmenden -- unter Einhaltung der Hygienevorschriften -- möglich ist.

- Ca. fünfzehnminütige Vorträge eines möglichst breiten Personenkreises sowie Diskussionen.

- KIT-interne Veranstaltung.

Anmeldung

- Wenn Sie vortragen möchten, bitten wir Sie, bis zum 11.11.2020 eine entsprechende E-Mail an sekretariat boehmAvn7∂ipd kit edu zu schicken, unter Angabe eines Vortragtitels. Bitte lassen Sie uns auch wissen, ob Sie physisch anwesend sein würden, oder ob Sie eine remote Präsentation bevorzugen würden.

- Wenn Sie ohne Vortrag teilnehmen möchten, bitten wir Sie um eine E-Mail an an sekretariat boehmRkp5∂ipd kit edu bis zum 30.11.2020. Bitte teilen Sie uns mit, ob Sie physisch anwesend sein wollen (die entsprechenden Plätze werden ggf. first-come-first-serve vergeben), oder ob Ihnen eine remote Teilnahme in jedem Fall genügt.

Ansprechperson

Klemens Böhm (klemens boehmDip3∂kit edu)