Autor: Firma HITS gGmbH

Colloquium Sarbani Basu: Learning physics through astronomy – the Sun and Stars as laboratories (Seminar | Online)

Colloquium Sarbani Basu: Learning physics through astronomy – the Sun and Stars as laboratories (Seminar | Online)

By Sarbani Basu, Department of Astronomy, Yale University, USA

We normally rely on physics to interpret and understand astrophysical processes. However, with precise seismic data from the Sun and other stars, we can use astrophysics to inform us about the physical properties of stellar matter, and in some cases inform us even about fundamental physics.

In this talk I shall describe how we use seismic data to study properties of matter. I shall also touch up how solar and stellar data have been used to put constrains on fundamental physics, such as the time variation of the gravitational constant.

Short CV:

Sarbani Basu is the William K. Lanman Jr. Professor of Astronomy at Yale University, USA.

Prof. Basu was educated in India. She obtained her Ph.D. in 1993 from the University of Mumbai for work done at the Tata Institute of Fundamental Research. Subsequently, she did her postdoctoral work in helioseismology. She was a post-doc at the Queen Mary & Westfield College, London, and University of Aarhus, Denmark before moving to the US in 1997 to join the Institute for Advanced Study, Princeton.  She joined Yale University in 2000. She chaired the Department of Astronomy from 2016-2022.

Prof. Basu conducts research in the fields of solar and stellar astrophysics using seismic data. She has been studying both the general properties and the details of the structure and dynamics of the Sun, focusing on solar-cycle dependences. Her interest in putting the Sun in a general astronomical context has led her to use asteroseismic data obtained by the Kepler and TESS spacecrafts to study other stars.  She has published over 290 peer-reviewed articles and a full-length book. Her work has garnered more than 25,000 citations. Her papers can be found linked to her website at http://campuspress.yale.edu/sarbanibasu/

Prof. Basu has won several awards and accolades. She received the Vainu Bappu Gold Medal of the Astronomical Society of India in 1996 for her early work on helioseismology.  In 2018, she was awarded the George Ellery Hale award of the Solar Physics Division of the American Astronomical Society for her contributions to the understanding of the internal structure and dynamics of the Sun and stars. Her other achievements include the US National Science Foundation’s CAREER award in 2004, being elected as a Fellow of the American Association for the Advancement of Science in 2015 and being elected to be among the inaugural batch of Fellows of the American Astronomical Society in 2020.

REGISTRATION:

The talk will be hybrid.If you would like to participate in person, please register in advance at benedicta.frech@h-its.org.If you would like to participate online, please register in advance here: https://kta-email.zoom.us/meeting/register/tJ0kceqoqzopH9N8g5xeY6Cs28iVZ7m1ga-gAfter registering, you will receive a confirmation email containing information about joining the meeting.In case you are not able to attend, you can watch the talk afterwards on the HITS YouTube channel: https://www.youtube.com/user/TheHITSters.

Eventdatum: Dienstag, 04. Oktober 2022 11:00 – 12:00

Eventort: Online

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Schloss-Wolfsbrunnenweg 35
69118 Heidelberg
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Auch in diesem Jahr: „Highly Cited Researcher“ am HITS

Auch in diesem Jahr: „Highly Cited Researcher“ am HITS

Der Informatiker Alexandros Stamatakis vom Heidelberger Institut für Theoretische Studien (HITS) zählt auch in diesem Jahr zu den weltweit meistzitierten Forscherinnen und Forschern seines Fachbereichs. Dies ergab die Untersuchung „Highly Cited Researchers“ des US-Unternehmens „Clarivate Analytics. Stamatakis ist im Ranking mit der Erstzugehörigkeit (Affiliation) zum HITS vertreten, in der Zweitaffiliation gehört er dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) an.

Das Ranking ist ein wichtiger Indikator für den Einfluss wissenschaftlicher Publikationen, die zu den meistzitierten ein Prozent ihres Fachs gehören. 2020 standen 6602 Forschende aus mehr als 70 Ländern auf der Liste, darunter 331 Forschende aus Deutschland. Alexandros Stamatakis hat diese besondere Auszeichnung zum sechsten Mal hintereinander erhalten, auf der Grundlage der Anzahl seiner meistzitierten Veröffentlichungen im Zeitraum von Januar 2010 bis Dezember 2020.  Er ist in der Kategorie „Cross-Field“ aufgeführt. Sie erfasst Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die über ihr Arbeitsgebiet hinaus überragenden Einfluss auf mehrere Forschungsfelder ausüben. Damit trägt das Ranking der zunehmend interdisziplinären Forschung Rechnung.

Skalierbare Software für biologische Datensätze

Alexandros Stamatakis entwickelt Software zur Analyse großer biologischer Datenmengen. Sein Forschungsschwerpunkt ist die Entwicklung skalierbarer Methoden und Software zur Analyse molekularer Daten. Stamatakis´ Publikationen beeinflussten damit die Evolutionsbiologie der letzten Jahre nachhaltig. Im Zentrum stehen dabei die Entwicklung von Software zur Berechnung evolutionärer Stammbäume, die Evaluierung und der Einsatz neuer paralleler Rechnerarchitekturen, die Evolution von Krebszellen und die statistische Klassifikation von Darmbakterien. Alexandros Stamatakis entschlüsselte im Rahmen zweier internationaler Forschungsprojekte den Stammbaum der Vögel sowie den Stammbaum der Insekten.  Dieses Jahr erhielt er den „Test of Time Award“ während der 25. „Conference on Research in Computational Molecular Biology (RECOMB)“ in Padua (Italien). Der Preis prämiert Veröffentlichungen, die auch Jahre später noch großen Einfluss auf die nachfolgende Forschung haben.

Alexandros Stamatakis leitet seit 2010 die HITS-Forschungsgruppe „Computational Molecular Evolution“ und ist außerdem Professor für High Performance Computing in den Lebenswissenschaften am Institut für Theoretische Informatik des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT). Seit diesem Jahr ist er außerdem wissenschaftliches Mitglied des Labors für Paläogenomik und evolutionäre Genetik (PEG) am Institut für Molekularbiologie und Biotechnologie der Stiftung für Forschung und Technologie Hellas (FORTH) in Heraklion, Griechenland.

Das „Who is who“ einflussreicher Forscherinnen und Forscher

Die Zitationshäufigkeit ist eine Messgröße für den wissenschaftlichen Einfluss einer Arbeit. Ermittelt wurden die Werte des „Highly Cited Researchers“ Rankings vomUS-Unternehmen Clarivate Analytics. Die jährlich publizierte Liste zählt Forschende auf, die durch die Veröffentlichung mehrerer häufig zitierter Arbeiten im letzten Jahrzehnt einen maßgeblichen Einfluss auf ihr Fachgebiet hatten. Ihre Namen stammen aus den Veröffentlichungen, die nach Zitaten für Feld und Erscheinungsjahr im Zitierindex „Web of Science“ zu den besten 1% zählen. Die Methode zur Bestimmung des„Who is Who“ einflussreicher Forscher/-innen stützt sich auf die Daten und Analysen, die bibliometrische Expert/-innen und Datenwissenschaftler/-innen am Institute for Scientific Information bei Clarivate durchführen. Die Zahlen dienen auch dazu, die Länder und Forschungseinrichtungen aufzulisten, in denen diese wissenschaftliche Elite lebt.

Die “Highly Cited Researchers”-Liste. 

Profil von Alexandros Stamatakis auf der „Web of Science“-Seite: https://publons.com/researcher/1368039/alexandros-stamatakis/

Über HITS gGmbH

Das Heidelberger Institut für Theoretische Studien (HITS) wurde 2010 von SAP-Mitbegründer Klaus Tschira (1940-2015) und der Klaus Tschira Stiftung als private, gemeinnützige Forschungseinrichtung ins Leben gerufen.

Das HITS betreibt Grundlagenforschung in den Naturwissenschaften, der Mathematik und der Informatik, dabei werden große, komplexe Datenmengen verarbeitet, strukturiert und analysiert und computergestützte Methoden und Software entwickelt. Die Forschungsfelder reichen von der Molekularbiologie bis zur Astrophysik.

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Mehr als die Summe der einzelnen Teile: Kombination von Vorhersagemodellen verbessert COVID-19 Prognosen

Mehr als die Summe der einzelnen Teile: Kombination von Vorhersagemodellen verbessert COVID-19 Prognosen

Ein Forschungsteam des Heidelberger Instituts für Theoretische Studien (HITS) und des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) hat seit Beginn der Pandemie eine Webplattform zu kurzfristigen Vorhersagen von COVID-19-Fällen und -Todesfällen in Deutschland und Polen aufgebaut. Dort führen die Forscherinnen und Forscher Prognosen verschiedener Modellierungsteams zusammen. Jetzt haben sie ihre Erkenntnisse aus einer systematischen Evaluierung im Open-Access-Fachjournal „Nature Communications“ veröffentlicht. Das Ergebnis: Die Kombination verschiedener Modelle führt zu besseren Vorhersagen, auch wenn Prognosen zu COVID-19 grundsätzlich schwierig bleiben.

Manchmal ergibt sich ein besseres Gesamtbild einer Situation, wenn unterschiedliche Ansätze kombiniert werden. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des German-Polish COVID-19 Forecast Hub haben diese Herangehensweise gewählt, um Stärken und Schwächen verschiedener COVID-19 Vorhersagemodelle herauszuarbeiten und daraus in Kombination sogenannte Ensemble-Vorhersagen zu bilden, die die Prognosen gegenüber Einzelmodellen verbessern.

Der Forecast-Hub ermöglicht einen transparenten und fairen Vergleich der Modelle

"Unsere Vergleichsplattform für verschiedene Modelle und der regelmäßige Austausch zwischen den einzelnen Modellierungsteams  hilft, nicht nur einzelne Modelle, sondern auch die kombinierte Gesamtvorhersage systematisch zu verbessern", sagt Melanie Schienle, Professorin für Statistik und Ökonometrie am KIT und derzeit Gastwissenschaftlerin am HITS. Gemeinsam mit  Tilmann Gneiting von der HITS-Gruppe Computational Statistics leitet sie das Projektteam. Der Forecast Hub verfolgt einen „Open-Science“-Ansatz: Er wertet Prognosen aus und sichert die gesamte Historie der Modellergebnisse. "Wenn man Modelle im Rückblick anwendet, sehen sie oft etwas besser aus, als sie sind, und diesen Fallstrick wollten wir vermeiden", fügt Johannes Bracher (HITS und KIT), der Erstautor der Studie, hinzu. "Wir haben die Regeln für den Vergleich im Voraus öffentlich festgelegt, ähnlich wie bei pharmazeutischen oder medizinischen Studien."

Ensemble-Prognosen sind mehr als die Summe der Einzelmodelle und schneiden besser ab

Der Untersuchungszeitraum, über den das Team in „Nature Communications“ berichtet, umfasst den Beginn der zweiten Welle in Deutschland und Polen vom 12. Oktober bis zum 19. Dezember 2020. Dieser Zeitraum ist durch eine Verschärfung der nicht-pharmazeutischen Maßnahmen gekennzeichnet, die in der Folge zu einem Rückgang der Fälle in Polen und zu einem Plateau und einem erneuten Anstieg der Fälle in Deutschland führte. Dreizehn unabhängige Modellierungsgruppen lieferten probabilistische Echtzeit-Vorhersagen von COVID-19-Fällen und Todesfällen für Vorlaufzeiten von einer bis vier Wochen. Insgesamt zeigten die Ensemble-Vorhersagen eine gute relative Performance – insbesondere in Bezug auf die Quantifizierung der Unsicherheit – und schnitten in der Regel ähnlich gut ab wie die besten Einzelmodell-Vorhersagen. Außerdem schwankte ihre Leistung in den verschiedenen Wochen weniger stark.

 "Wir sehen also eindeutig den Vorteil dieses kollaborativen Ansatzes, der eine verbesserte Stabilität bietet", sagt Johannes Bracher. "Es ist wie bei dem berühmten Aristoteles-Zitat: ‚Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile.’"

Bei Vorhersagen ist deren Unsicherheit entscheidend für die Bewertung

Die Auswertungen zeigen darüber hinaus, dass die Vorhersage von COVID-19 nach wie vor sehr schwierig ist und auch die Ensemble-Vorhersage manchmal daneben liegen kann. "Insgesamt waren die Vorhersagen der unterschiedlichen Modelle sehr heterogen – sie stimmten oft nicht darin überein, was als nächstes passieren würde", fügt Melanie Schienle hinzu. "Wenn wir jedoch die verschiedenen Vorhersagen zusammen betrachten, können wir den Grad der Unsicherheit realistischer einschätzen und dadurch ein besseres Verständnis für die Situation gewinnen."

Der German-Polish COVID-19 Forecast Hub wurde durch den US-amerikanischen COVID-19 Forecast Hub inspiriert, an dem Johannes Bracher und Tilmann Gneiting von Anfang an aktiv beteiligt waren. Seit März 2021wird der deutsch-polnische Hub schrittweise in eine neue europäische Plattform – den European Covid-19 Forecast Hub – integriert, die vom European Centre for Disease Prevention and Control und der London School of Hygiene and Tropical Medicine betrieben wird.

Die Studie wurde im Fachjournal "Nature Communications" veröffentlicht und in die "Editors´ Highlights" von "Nature Communications" aufgenommen.

Publikation:
Bracher, J., Wolffram, D., Deuschel, J. et al. A pre-registered short-term forecasting study of COVID-19 in Germany and Poland during the second wave. Nat Commun 12, 5173 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-25207-0 

Wissenschaftlicher Kontakt
Dr. Johannes Bracher
Chair of Statistics and Econometrics am KIT
Computational Statistics Group am HITS
johannes bracher@kit edu

Prof. Dr. Melanie Schienle
Chair of Statistics and Econometrics, department of Economics and Management, KIT
melanie schienle@kit edu

Medienkontakt:
Dr. Peter Saueressig
Head of Communications
Heidelberger Institut für Theoretische Studien (HITS)
E-Mail: peter.saueressig@h-its.org

Sandra Wiebe
Strategische Entwicklung und Kommunikation (SEK)
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
E-Mail: sandra.wiebe@kit.edu
www.kit.edu 

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Das HITS betreibt Grundlagenforschung in den Naturwissenschaften, der Mathematik und der Informatik, dabei werden große, komplexe Datenmengen verarbeitet, strukturiert und analysiert und computergestützte Methoden und Software entwickelt. Die Forschungsfelder reichen von der Molekularbiologie bis zur Astrophysik.

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Colloquium Alina Schadwinkel: Science journalism in Corona times (Sonstige Veranstaltung | Online)

Colloquium Alina Schadwinkel: Science journalism in Corona times (Sonstige Veranstaltung | Online)

By Alina Schadwinkel, Spektrum der Wissenschaft Verlagsgesellschaft mbH, Heidelberg

What the heck is a coronavirus ? How do I protect myself? How safe and effective are the new vaccines – and when will the pandemic finally be over? For more than a year, Sars-CoV-2 has dominated the media. People are demanding information. As quickly as possible, as precisely as possible. Presented neither downplaying nor alarmist. A challenge.

Seldom has it been so important to communicate science well as in these times. It is true that the core task of science journalism is to report facts and thus provide orientation, rather than to publish opinions and positions. But today, false reports are spreading rapidly that in the past would never have been put into the world in the first place.

What distinguishes good reporting? How can scientists and journalists work together? To what extent do social media and the 24/7 news cycle complicate the work? And what can we learn from last year’s reporting for other important issues like climate change?

This is what Alina Schadwinkel, Managing Editor Online of Spektrum der Wissenschaft, talks about and discusses with you.

Curriculum vitae:

Born in 1987, studied science journalism with a focus on life sciences/medicine at TU Dortmund University. From 2009 to 2010 as a trainee at »ZEIT Online«, then freelance for various media and ZEIT editor from 2011 to 2012. Until 2013 deputy head of the life sciences department of the »New Scientist«. Subsequently six weeks with the IJP in South Africa. From October 2013 to December 2019 as editor in the science department of “ZEIT Online” in Berlin. From then on, Managing Editor Online of »Spektrum der Wissenschaft«. Winner of the Georg von Holtzbrinck Prize for Science Journalism 2014 in the category of young talent. Top 30 under 30 of the year 2015. Nominated for the Grimme Online Award in the same year for the dossier on Down’s syndrome »Wer darf Leben?«. 2016 shortlisted for the Ernst Schneider Award for the team project »Quantified Self«. 2019 nominated for the Salus Media Award as well as in the team for the Reporter Award in the category »Multimedia«. 2021 awarded the »Prize for Science Journalism» of the DGK.

 

Eventdatum: Montag, 17. Mai 2021 11:00 – 12:00

Eventort: Online

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Kolloquium Lillian T. Chong: Weighted ensemble simulations of long-timescale dynamics (Sonstige Veranstaltung | Online)

Kolloquium Lillian T. Chong: Weighted ensemble simulations of long-timescale dynamics (Sonstige Veranstaltung | Online)

The weighted ensemble (WE) path sampling strategy orchestrates multiple simulations in parallel with rigorous statistical resampling at fixed time intervals to maintain rigorous kinetics. WE simulations can be orders of magnitude more efficient than standard simulations in generating unbiased, atomically detailed pathways for rare events such as large conformational transitions in proteins and protein binding processes. The WE strategy can be applied at any scale with any type of stochastic dynamics engine – from ab initio simulations to cell-scale simulations and beyond. I will present our recent applications of the WE strategy as well as challenges that remain in tackling long-timescale kinetics.

Curriculum vitae:

Please see: CV_short

REGISTRATION:

The colloquium is taking place via Zoom. To receive the URL, please register with Benedicta Frech, Benedicta.Frech@h-its.org.In case you are not able to attend, you can watch the talk afterwards on the HITS YouTube channel: https://www.youtube.com/user/TheHITSters.

Eventdatum: Montag, 26. April 2021 15:00 – 16:00

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„Embracing the uncertainties“ – Unsicherheit in Zeiten der Pandemie (Vortrag | Online)

„Embracing the uncertainties“ – Unsicherheit in Zeiten der Pandemie (Vortrag | Online)

Die kanadische Wissenschaftsjournalistin Siobhan Roberts hält zum Abschluss ihres Aufenthalts als “Journalist in Residence” am Heidelberger Institut für Theoretische Studien (HITS) einen Vortrag über ihren Blick auf die Pandemie und die Bedeutung der Unsicherheit in der Wissenschaft. Der Online-Vortrag findet am 20. Januar um 16 Uhr statt.

Siobhan Roberts kam Mitte September 2020 ans HITS. Trotz der Beschränkungen wegen der Corona-Pandemie konnte sie sich mit HITS-Forscher/-innen treffen, entweder persönlich oder online. Die Pandemie beeinflusste auch ihre Sicht auf die Wissenschaft und die Artikel, die sie für die New York Times in dieser Zeit geschrieben hat, zum Beispiel über erkenntnistheoretische Unsicherheit und Wahrscheinlichkeitsanalysen.

Zum Onlinevortrag in englischer Sprache mit dem Titel „Embracing the uncertainties“ sind Sie herzlich eingeladen. Die Veranstaltung (Vortrag und anschließende Fragerunde) findet per Videokonferenz über Zoom statt. Den Link dazu erhalten Sie von Benedicta Frech über Admin.FO@h-its.org

Siobhan Roberts arbeitet seit 2001 als freie Journalistin mit Schwerpunkt Mathematik und Naturwissenschaften. Sie schreibt regelmäßig für englischsprachige Publikationen wie The New York Times „Science Times“ und liefert Beiträge für den Wissenschaftsblog „Elements“ des Magazins „New Yorker“, für „The Walrus“, das „Quanta Magazine“, „The Guardian“ and andere. Außerdem ist sie Autorin zweier Biographien über Mathematiker, über den US-Amerikaner Donald Coxeter und den Briten John Horton Conway.  Für ihre Arbeiten wurde sie vielfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem Euler Book Prize der Mathematical Association of America.

Das „Journalist in Residence“ Programm wird im kommenden Jahr zum 10. Mal ausgeschrieben. Es bietet seit 2012 berufserfahrenen Wissenschaftsjournalist/-innen die Möglichkeit eines drei- bis sechsmonatigen vergüteten Gastaufenthalts. Bislang waren neun Journalistinnen und Journalisten aus Indien, USA, Kanada, Spanien und Deutschland am HITS.

Embracing the uncertainties
Siobhan Roberts, HITS Journalist in Residence 2020
Videokonferenz über Zoom
URL anfordern: Email an Benedicta Frech unter Admin.FO@h-its.org
Mehr Informationen: https://www.h-its.org/de/event/vortrag-siobhan-roberts/

Falls Sie nicht teilnehmen können, steht Ihnen später das Video des Vortrags auf dem HITS YouTube Kanal zur Verfügung: https://www.youtube.com/user/TheHITSters.

Eventdatum: Mittwoch, 20. Januar 2021 16:00 – 18:00

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Auch in diesem Jahr: „Highly Cited Researcher“ am HITS

Auch in diesem Jahr: „Highly Cited Researcher“ am HITS

Der Informatiker Alexandros Stamatakis vom Heidelberger Institut für Theoretische Studien (HITS) zählt auch in diesem Jahr zu den weltweit meistzitierten Forscherinnen und Forschern seines Fachbereichs. Dies ergab die Untersuchung „Highly Cited Researchers“ des US-Unternehmens „Clarivate Analytics. Stamatakis ist im Ranking mit der Erstzugehörigkeit (Affiliation) zum HITS vertreten, in der Zweitaffiliation gehört er dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) an.

Das Ranking ist ein wichtiger Indikator für den Einfluss wissenschaftlicher Publikationen, die zu den meistzitierten ein Prozent ihres Fachs gehören. 2020 standen 6167 Forschende aus 60 Ländern auf der Liste, darunter 345 Forschende aus Deutschland. Alexandros Stamatakis hat diese besondere Auszeichnung zum fünften Mal hintereinander erhalten, auf der Grundlage der Anzahl seiner meistzitierten Veröffentlichungen im Zeitraum von Januar 2009 bis Dezember 2019.  Er ist in der Kategorie „Cross-Field“ aufgeführt. Sie erfasst Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die über ihr Arbeitsgebiet hinaus überragenden Einfluss auf mehrere Forschungsfelder ausüben. Damit trägt das Ranking der zunehmend interdisziplinären Forschung Rechnung.

Skalierbare Software für biologische Datensätze

Alexandros Stamatakis entwickelt Software zur Analyse großer biologischer Datenmengen. Sein Forschungsschwerpunkt ist die Entwicklung skalierbarer Methoden und Software zur Analyse molekularer Daten. Stamatakis´ Publikationen beeinflussten damit die Evolutionsbiologie der letzten Jahre nachhaltig. Im Zentrum stehen dabei die Entwicklung von Software zur Berechnung evolutionärer Stammbäume, die Evaluierung und der Einsatz neuer paralleler Rechnerarchitekturen, die Evolution von Krebszellen und die statistische Klassifikation von Darmbakterien. Alexandros Stamatakis entschlüsselte im Rahmen zweier internationaler Forschungsprojekte den Stammbaum der Vögel sowie den Stammbaum der Insekten. In einem aktuellen Projekt untersuchte er die Probleme phylogenetischer Methoden bei der Analyse der Evolution des SARS-CoV2-Virus. Alexandros Stamatakis leitet seit 2010 die HITS-Forschungsgruppe „Computational Molecular Evolution“ und ist außerdem Professor für High Performance Computing in den Lebenswissenschaften am Institut für Theoretische Informatik des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT).

Das „Who is who“ einflussreicher Forscherinnen und Forscher

Die Zitationshäufigkeit ist eine Messgröße für den wissenschaftlichen Einfluss einer Arbeit. Ermittelt wurden die Werte des „Highly Cited Researchers“ Rankings von der „Web of Science Group des US-Unternehmens Clarivate Analytics. Die jährlich publizierte Liste zählt Forschende auf, die durch die Veröffentlichung mehrerer häufig zitierter Arbeiten im letzten Jahrzehnt einen maßgeblichen Einfluss auf ihr Fachgebiet hatten. Ihre Namen stammen aus den Veröffentlichungen, die nach Zitaten für Feld und Erscheinungsjahr im Zitierindex „Web of Science“ zu den besten 1% zählen. Die Methode zur Bestimmung des„Who is Who“ einflussreicher Forscher/-innen stützt sich auf die Daten und Analysen, die bibliometrische Expert/-innen und Datenwissenschaftler/-innen am Institute for Scientific Information bei Clarivate durchführen. Die Zahlen dienen auch dazu, die Länder und Forschungseinrichtungen aufzulisten, in denen diese wissenschaftliche Elite lebt.

“Highly Cited Researchers”-Liste: https://recognition.webofscience.com/awards/highly-cited/2020/

Profil von Alexandros Stamatakis auf der „Web of Science“-Seite: https://publons.com/researcher/1368039/alexandros-stamatakis/

HITS-Pressemitteilung: https://www.h-its.org/de/2020/11/18/stamatakis-higly-cited-de/

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Das HITS betreibt Grundlagenforschung in den Naturwissenschaften, der Mathematik und der Informatik, dabei werden große, komplexe Datenmengen verarbeitet, strukturiert und analysiert und computergestützte Methoden und Software entwickelt. Die Forschungsfelder reichen von der Molekularbiologie bis zur Astrophysik.

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Biomedizin: viele Bilder – weniger Rätsel

Biomedizin: viele Bilder – weniger Rätsel

Auf dem Gebiet der bildgebenden Verfahren wurden in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte erzielt, die zu immer höheren Auflösungen und schnelleren Erfassungszeiten geführt haben. Aufnahmen einzelner Zellen, Gewebeteile und Organe versorgen heutzutage medizinische Fachleute auf der ganzen Welt mit einer Unmenge von Informationen über den Gesundheitszustand ihrer Patienten. Wie aber lassen sich diese Bilder richtig deuten?

Der Status Quo: zeitaufwändige und fehleranfällige Analysen

Damit diese umfangreichen Aufnahmen ihr Informationspotential entfalten, bedarf es sehr häufig einer manuellen Segmentierung. Dabei wird ein digitales Bild in verschiedene Schichten aufgeteilt, um die Bildinformationen leichter zu erkennen und auszuwerten. Hierfür werden die erkennbaren Strukturen in eng beieinander liegenden Schichten als sogenannte Labels, wie z.B. „Hintergrund” oder „Objekt”, benannt. Bei der darauffolgenden Interpolation werden die Zwischenräume auf Grundlage der manuell vorsegmentierten Schichten bestimmt. Dabei werden die zugrundeliegenden Bilddaten normalerweise nicht berücksichtigt, wodurch lediglich ein Bruchteil der zur Verfügung stehenden Information verwendet wird.

„Die manuelle Segmentierung unbekannter biomedizinischer Datensätze ist oft sehr zeitaufwändig und fehleranfällig, da sehr viele Schichten segmentiert werden müssen. Zur Analyse dreidimensionaler Bilddaten wird dieses Verfahren aber noch sehr häufig angewendet. In vielen Instituten ist es tatsächlich gang und gäbe, Heerscharen von speziell geschulten Studierenden extra für diese Aufgabe einzusetzen,” so Philipp Lösel aus der Forschungsgruppe „Data Mining and Uncertainty Quantification” (DMQ) am HITS, der Biomedisa entwickelt hat.

Biomedisa: schneller, nutzerfreundlich und genauer

Die Biomedical Image Segmentation App Biomedisa (https://biomedisa.org) ist eine frei verfügbare und leicht zu bedienende Open-Source Online-Anwendung, die speziell für die halbautomatische Segmentierung entwickelt wurde. Die Segmentierung basiert dabei auf einer intelligenten Interpolation einiger weniger vorsegmentierter Schichten, wobei die zugrundeliegenden Bilddaten vollständig mit einbezogen werden. Dadurch können wesentlich größere Abstände zwischen den Schichten gelassen werden. „Biomedisa kann den Segmentierungsprozess enorm beschleunigen und liefert gleichzeitig genauere Ergebnisse als dies bei einer rein manuellen Segmentierung der Fall ist,” so Thomas van de Kamp, Biologe am KIT, der aus eigener Erfahrung weiß, wie mühevoll eine manuelle Bildsegmentierung sein kann. Er steuerte für das Projekt Mikro-CT-Daten bei und evaluierte Biomedisa während des Entwicklungsprozesses.

Die Plattform ist über einen Webbrowser zugänglich (https://biomedisa.org), eine komplexe und langwierige Konfiguration der Software oder der Modellparameter ist nicht erforderlich. Die One-Button-Lösung kann bei verschiedenen 3D-Bildgebungsverfahren und zahlreichen biomedizinischen Anwendungen eingesetzt werden.

„Unser ausdrückliches Ziel war es,” so Vincent Heuveline, Direktor des Universitätsrechenzentrums Heidelberg (URZ) und DMQ-Gruppenleiter am HITS, „ein breit einsetzbares und nutzerfreundliches Tool zu entwickeln, um die Segmentierung von Proben unbekannter Morphologie zu beschleunigen und dabei gleichzeitig die Ergebnisse zu verbessern.”

„Biomedisa ist eine Software, die in direktem Maße von den neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet der GPU-Technologie (Graphics Processing Unit) profitiert. Sie wurde speziell für die Verwendung von Graphikbeschleunigern entwickelt, um die stetig zunehmende Menge an Bilddaten zu verarbeiten,” fasst Philipp Lösel zusammen.

Auf dem Weg zu einer vollautomatischen Segmentierung

Daneben bietet Biomedisa noch eine Vielzahl weiterer Funktionen, wie z.B. die Entfernung von Ausreißern oder das Füllen von Löchern. Oberflächen können geglättet und die Unsicherheit, mit der die Ergebnisse erzielt wurden, quantifiziert werden. Außerdem können die Daten mit einer 3D-Rendering-Software visualisiert und mit anderen geteilt werden.

Zu guter Letzt ermöglicht Biomedisa das Training künstlicher neuronaler Netze. Dieses Verfahren gestattet eine vollständig automatisierte Segmentierung, falls eine Vielzahl ähnlicher Strukturen segmentiert wird, wie dies z.B. beim menschlichen Herzen der Fall ist. Dadurch werden numerische Simulationen möglich, die auf einem patientenspezifischen Modell des Herzens basieren und Ärztinnen und Ärzte im Krankenhaus bei der Planung chirurgischer Eingriffe unterstützen sollen.

Die Kombination all dieser Eigenschaften machen Biomedisa zu einer idealen Plattform für alle, denen Bilder im Idealfall mehr als tausend Worte sagen sollen.

Die Arbeit fand im Rahmen eines interdisziplinären Forschungsprojektes mit Wissenschaftler/-innen der Universität Heidelberg, dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und der Technischen Universität Darmstadt statt. Die Ergebnisse , die sich vor allem an Forschende ohne fundierte Computerkenntnisse richten, wurden jetzt in der Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlicht.

Philipp D. Lösel, Thomas van de Kamp, Alejandra Jayme, Alexey Ershov, Tomáš Faragó, Olaf Pichler, Nicholas Tan Jerome, Narendar Aadepu, Sabine Bremer, Suren A. Chilingaryan, Michael Heethoff, Andreas Kopmann, Janes Odar, Sebastian Schmelzle, Marcus Zuber, Joachim Wittbrodt, Tilo Baumbach & Vincent Heuveline: Introducing Biomedisa as an open-source online platform for biomedical image segmentation. Nature Communications, 4 November 2020. DOI 10.1038/s41467-020-19303-w
https://www.nature.com/articles/s41467-020-19303-w

Biomedisa Tutorials auf YouTube

https://www.youtube.com/channel/UCTNOthYVKyIWVvYYZSU_mfQ

 

Über HITS gGmbH

Das Heidelberger Institut für Theoretische Studien (HITS) wurde 2010 von SAP-Mitbegründer Klaus Tschira (1940-2015) und der Klaus Tschira Stiftung als private, gemeinnützige Forschungseinrichtung ins Leben gerufen.

Das HITS betreibt Grundlagenforschung in den Naturwissenschaften, der Mathematik und der Informatik, dabei werden große, komplexe Datenmengen verarbeitet, strukturiert und analysiert und computergestützte Methoden und Software entwickelt. Die Forschungsfelder reichen von der Molekularbiologie bis zur Astrophysik.

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