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| Foto © Soapbox Science Berlin |
Wie bist du in der Wissenschaft
gelandet?
Durch viel Zufall, Glück und auf mein Bauchgefühl Hören würde ich sagen. Ich
hatte nie diesen lebenslangen Traum schon als Kind Wissenschaftlerin zu werden.
Ich bin in einem nicht-akademischen Haushalt aufgewachsen, war aber schon immer
sehr gut in der Schule und hatte Spaß daran, neue Dinge zu lernen. Als dann die
Entscheidung anstand, was ich nach dem Abi mache, bewarb ich mich für
Studiengänge, die verwandt mit Schulfächern waren, die ich immer cool fand,
also Sprachen und Mathe. Ich habe mich dann aus dem Bauch heraus für Mathe in
Münster entschieden. Das Studium war alles andere als leicht für mich, aber je
weiter ich kam, desto mehr Spaß hatte ich an den Inhalten und desto mehr merkte
ich, wofür die ganzen Grundlagen eigentlich gut waren und wie befriedigend es
ist, diese Dinge auf reale Problemstellungen anzuwenden. Daher spezialisierte
ich mich auch auf Statistik und angewandte Mathe und schrieb meine Masterarbeit
in der Bildverarbeitung. Dafür verbrachte ich ein halbes Jahr in der
Arbeitsgruppe und mit der Professorin in Cambridge, bei der ich auch im
Anschluss meinen PhD gemacht habe, und fühlte mich sofort wohl dort. Danach gab
es dann immer tolle Angebote und Projekte, sodass ich nie das Bedürfnis hatte,
mir einen Job außerhalb der Wissenschaft zu suchen. Heute bin ich überzeugt
davon, dass es der perfekte Beruf für mich ist.
Warum hast du dich für dein aktuelles Feld entschieden, und/oder was hält
dich dort?
Mathe spielt tatsächlich in so gut
wie allen anderen Forschungsfeldern - manchmal sehr offensichtlich, aber
manchmal auch gut versteckt - eine Rolle. Das Tolle am Mathestudium ist, dass
man sich durch die Theorie so eine Art Toolset aneignet und Methoden lernt, die
man dann später in vielen verschiedenen Gebieten anwenden kann. Mein
Forschungsschwerpunkt war immer die Bildverarbeitung. Das Schöne daran ist,
dass auch Bilder als Daten ja in den verschiedensten Bereichen auftreten
können, z.B. in der Astronomie, in der Kunstgeschichte, in den
Materialwissenschaften, in der Medizin oder in den Pflanzenwissenschaften.
Dadurch wird es nie langweilig. Mein Herz schlägt aber definitiv am Meisten für
Anwendungen in der Biologie und Medizin, d.h. dort können Daten z.B.
Mikroskopiebilder, CT-/Röntgenaufnahmen oder MRT-Bilder sein. Im letzten
Jahrzehnt hat sich das Feld der Bildverarbeitung durch die Popularität von
Methoden der so genannten Künstlichen Intelligenz ziemlich schnell verändert
und weiterentwickelt. Gestartet bin ich in meiner Masterarbeit und Promotion
mit mathematischen Bildverarbeitungsmethoden, aber dann habe ich mich immer
mehr auch mit KI bzw. maschinellem Lernen beschäftigt. Es ist total spannend
und ein großes Privileg, hautnah mitzubekommen, wie sich ein ganzes
Forschungsfeld in Echtzeit verändert. Ich bin aber der festen Überzeugung, dass
KI nie wirklich “traditionelle” Methoden ablösen wird, sondern dass
vernünftige, nachhaltige, faire, erklärbare und für die Gesellschaft nützliche
Lösungen eine Kombination aus beidem sein werden.
Erzähle uns etwas über deine Arbeit!
Ich arbeite zur Zeit an verschiedenen Projekten, die natürlich alle als
gemeinsamen Nenner Bilddaten beinhalten, und versuche entweder, ausgehend von
einer biologischen oder medizinischen Fragestellung KI-Methoden zu entwickeln,
oder umgekehrt die Methodik für eine bestimmte Problemstellung in der
Bildverarbeitung zu verbessern oder weiter zu entwickeln und dann auf Probleme
in der Biomedizin anzuwenden. Im Moment arbeite ich mit
Lichtmikroskopiebildern, wo man je nach Mikroskopietechnik lebende Zellen beobachten
und z.B. morphologische Unterschiede untersuchen kann oder einzelne
Zellbestandteile einfärben und sichtbar machen kann. Mit Hilfe von
Bildverarbeitung kann man dann beispielsweise Zellen automatisiert erkennen,
klassifizieren oder segmentieren, also Objekte einzeln präzise erfassen. Eine
weitere Modalität, mit der wir viel arbeiten, ist die Elektronenmikroskopie.
Diese erreicht noch höhere Auflösungen als Lichtmikroskopie und kann z.B. Viren
sichtbar machen. Seit Kurzem hab ich auch ein Projekt, das in der Radiologie
angesiedelt ist. Dort versuche ich, Krebs in Computertomographie (CT)-Bildern
des Abdomens automatisiert zu erkennen.
Motivation: Warum sollte sich die Öffentlichkeit für deine Forschung/Arbeit
interessieren?
Ich glaube, alleine das Buzzword “KI” erregt schon automatisch sehr viel
Aufmerksamkeit. Das ist nicht immer gut, weil ich nicht immer mit der
Darstellung von KI in der Öffentlichkeit einverstanden bin. Ich finde, es gibt
zu viel Hype sowohl was die Möglichkeiten und Chancen von KI betrifft - es gibt
immer noch keine AGI (artificial general intelligence), also KI, die diverse
menschliche Fähigkeiten übersteigt und nicht nur eine bestimmte Aufgabe besser
und schneller lösen kann - als auch bezüglich ihrer Risiken, während die
wirklichen Herausforderungen, mit denen wir uns intensiv beschäftigen sollten,
in der Regulierung und den gesellschaftlichen Konsequenzen von KI liegen. Es
gibt viele Themen, die in meinen Augen zu wenig diskutiert werden, z.B. die unverhältnismäßig
große Macht von großen Konzernen, die damit einhergehende ungleiche Verteilung
von Ressourcen wie GPUs (Grafikkarten), die für große Modelle benötigt werden,
die Ausbeutung von Natur und Menschen, die psychosozialen Konsequenzen, und
viele mehr. Daher ist es umso wichtiger, aufzuklären und gute
Wissenschaftskommunikation zu betreiben.
Am ZKI-PH
betrachten wir das Thema KI für Public Health ganzheitlich, passend zum “One
Health”-Ansatz. Es gibt neben der Bildanalyse Arbeitsgruppen zum Thema
Phylogenomik, zur Klima- und Gesellschaftsanalytik und zur Visualisierung, und
die Erklärbarkeit von Methoden und Kommunikation nach außen bildet einen
Schwerpunkt. In meinen aktuellen Projekten können zum einen durch die
automatisierte Analyse am Computer viel Zeit, Kosten und Personalressourcen
gespart werden. Zum anderen unterstützen die Analysen und Ergebnisse die
biomedizinische Forschung, indem z.B. die Wirksamkeit von Medikamenten
verifiziert werden kann oder einzelne Beobachtungen wie etwa zu morphologischen
Veränderungen generalisiert werden können.
Hast du irgendwelche interessanten externen/zusätzlichen
Aufgaben/Tätigkeiten?
In meiner Freizeit betreibe ich seit 5 Jahren mit einem fantastischen Team die
Plattform “Her Maths Story”. Wir haben eine Website (https://hermathsstory.eu) und sind auf fünf Plattformen in
den sozialen Medien unterwegs (Bluesky, Mastodon, LinkedIn, Instagram und
Facebook). Alle zwei Wochen veröffentlichen wir eine neue Story, die von einer
Frau in der Mathematik erzählt wird. Dabei teilen sie ihren persönlichen Weg in
die Mathematik, ihre Erfahrungen als Frau in einem leider immer noch von
Männern dominierten Forschungsfeld und erzählen davon, was sie beruflich
machen. Unser Ziel ist es, Frauen in der Mathematik sichtbarer zu machen und
dadurch Menschen zu erreichen, die sich in ähnlichen Situationen weniger
alleine fühlen und vielleicht sogar motiviert werden, eine Karriere in der
Mathematik anzustreben oder weiterzuführen.
Irgendwelche interessanten Hobbies, von denen du uns erzählen möchtest?
Ich tanze schon seit ich 4 Jahre alt bin und für mich ist das einfach immer ein
toller Ausgleich zum Alltag, bei dem ich mich sportlich, mental und sozial
betätigen kann. Das beinhaltet alles von Contemporary, Dancehall oder Modern
Dance Stunden über Social Dancing wie Salsa bis hin zu Tanzen in einem Berliner
Club.
Wie sieht dein idealer freier Tag aus (Forschende sind ja auch nur
Menschen)?
Ich kann ausschlafen und ausgiebig Brunchen, danach gehe ich (aktuell im
Schnee!) mit meinem Partner und unserem Hund im Grunewald spazieren, um dann
Zuhause gemeinsam Zeit zu verbringen und den Tag mit einer Yoga- oder
Tanzstunde ausklingen zu lassen.
Bitte begrüßt Joana ganz herzlich bei Real Scientists DE!
