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    SKACH – Das SKA Schweiz Konsortium, Hochschule für Informatik FHNW

    Hochschule für Informatik


    Wenn man das weltweit grösste Teleskop baut, sammelt man eine astronomische Menge an Daten. Wir unterstützen das internationale Mega-Wissenschaftsprojekt SKAO bei der Verwaltung seiner Big Data.

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    Erfahrungsbericht

    Ausgangslage

    Länder auf der ganzen Welt haben sich zusammengeschlossen, um fundamentale wissenschaftliche Rätsel in sehr unterschiedlichen Bereichen zu untersuchen, wie die genaue Natur der Relativität, die Entstehung und Evolution von Galaxien, den Ursprung des Lebens und die Sonnenaktivität. Um dies zu tun, baut das Square Kilometre Array Observatory (SKAO) ein gigantisches Radioteleskop an zwei Standorten in Südafrika und Australien. Tausende von Antennen kombinieren ihre Signale, um das grösste astronomische Observatorium zu bilden, das jemals gebaut wurde.

    Ziele

    Zurzeit sind zehn Länder am Bau des SKA-Teleskops beteiligt. Das Ziel ist die Inbetriebnahme bis Ende der 2020-er Jahre. Das Schweizer Team SKACH besteht aus mehreren Hochschulen und Forschungszentren aus der ganzen Schweiz. Das Institut für Data Science FHNW arbeitet in den folgenden Bereichen: 

    • SKA Regional Centre Network (SRCNet): Riesige Datenmengen müssen aus der Wüste zu den Forschenden transportiert werden. Dazu braucht es die Kooperation zwischen den Ländern. Die Daten werden auf verschiedene Zentren auf der ganzen Welt verteilt. Es entsteht ein Netzwerk an regionalen SKA-Zentren, das SRCNet. An dessen Aufbau arbeiten wir mit, sodass die Wissenschaftler*innen in der Schweiz mit Daten beliefert werden können. 
    • Digitaler Zwilling der Datenpipeline (Karabo Pipeline): Erst wenn das Teleskop fertig gebaut ist, liefert es Daten. In der Zwischenzeit erzeugt die Karabo Software synthetische Datensätze, um den Fluss echter astronomischer Daten zu simulieren. So können wir eine Pipeline vorbereiten und testen, ob sie funktioniert, damit sie sofort in Betrieb genommen werden kann, sobald das Teleskop fertig gebaut ist. 
    • Künstliche Intelligenz: Wir entwickeln KI-Methoden, um die wissenschaftliche Ausbeute des Teleskops zu optimieren.  

    Der Leiter des Instituts für Data Science FHNW, André Csillaghy, ist Mitglied des Wissenschafts- und Technikbeirats des SKAO (SEAC). Der SEAC berät den Generaldirektor und das Board der SKA-Organisation in wissenschaftlichen und technischen Fragen im Zusammenhang mit dem Bau des Square Kilometre Array Radioteleskops.

    Technologien

    Der wissenschaftliche Datenprozessor besteht aus Supercomputern, die an den beiden Teleskopstandorten aufgestellt sind, und wir nutzen unsere Expertise im Hochleistungsrechnen, um Algorithmen zu erstellen, Pipelines zu integrieren und die Leistung zu optimieren.

    SRCNet ist ein verteiltes Netzwerk zum Speichern, Verarbeiten und Visualisieren von Daten des Teleskops, das entwickelt wurde, um Daten an die Wissenschaftler*innen zu liefern. Unsere Hauptaufgabe ist es, einen Schweizer Knoten in diesem Netzwerk zu etablieren, einschliesslich Datenübertragungs- und Speicherdiensten sowie der Integration und Bereitstellung einer Datenwissenschaftsplattform zur Analyse und Visualisierung der Beobachtungen.

    Die Teleskopdaten sind ideal für die Entwicklung und Erprobung neuer AI-Methoden. Unsere AI-Experten untersuchen, wie man die Datenanalyse beschleunigen und unser Verständnis der Daten vertiefen kann. Sie tun dies, indem sie die Beobachtungsdaten mit AI-generierten Daten kombinieren, welche die physikalischen Prozesse modellieren, insbesondere im Zusammenhang mit Sonnenbeobachtungen. Dies ermöglicht es uns, die Ergebnisse mit den Resultaten unseres STIX-Teleskops zu vergleichen.

    Der Leiter des Instituts für Data Science FHNW, André Csillaghy, ist Mitglied des Wissenschafts- und Technikbeirats des SKAO (SEAC). Der SEAC berät den Generaldirektor und das Board der SKA-Organisation in wissenschaftlichen und technischen Fragen im Zusammenhang mit dem Bau des Square Kilometre Array Radioteleskops.

    Dieses Projekt ist ein gutes Beispiel dafür, wie unser Institut die wissenschaftliche Forschung in der Astroinformatik und Helio-Physik unterstützt. SKACH bietet auch eine grossartige Gelegenheit für unsere Studierenden, Teil eines riesigen, internationalen Teams zu sein und Technologien zu nutzen, die sie in einer typischen Arbeitsumgebung nicht sehen werden. Schliesslich besteht die Rolle einer Fachhochschule darin, Wissen und Technologien von der Wissenschaft in die Industrie zu transferieren. Die Teilnahme an solch bahnbrechenden Forschungsprogrammen ermöglicht es uns, völlig neue Technologien zu entwickeln und damit später kommerzielle Projekte mit Industriepartnern zu unterstützen. 


    Projektdetails

    Typ
    Forschungsprojekt
    Themen
    Data Science und Engineering und Informatik und Data Science
    Hochschule/Institut
    Hochschule für Informatik FHNW
    Partner
    Universität Zürich (UZH)
    Eidgenössische Technische Hochschule Zürich (ETHZ)
    École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)
    Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW)
    Universität Basel (UniBas), Université de Genève (UniGE)
    Haute École spécialisée de Suisse Occidentale (HES-SO)
    Centro Svizzero di Calcolo Scientifico (CSCS)
    Förderung
    Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation SBFI
    Laufzeit
    Laufend seit Januar 2022
    Mitarbeit
    André Csillaghy (Institut für Data Science FHNW)
    Rohini Joshi (Institut für Data Science FHNW)
    Lukas Gehrig (Institut für Data Science FHNW)
    Manuel Stutz (Institut für Data Science FHNW)
    Andreas Wassmer (Institut für Data Science FHNW)
    Pascal Herzog (Institut für Data Science FHNW)
    Michel Plüss (Institut für Data Science FHNW)
    Predrag Matavulj (Institut für Data Science FHNW)
    Brandon Panos (Institut für Data Science FHNW)

    Dachprojekt

    SKAO

    Weitere Informationen

    SKACH

    Tritt mit uns in Kontakt

    Für weitere Informationen zur Hochschule für Informatik FHNW oder um eine Zusammenarbeit zu besprechen, kontaktiere uns.

    André Csillaghy

    Prof. Dr. André Csillaghy

    Leiter Institut für Data Science FHNW
    Telefon
    +41 56 202 76 85 (Direkt)
    E-Mail
    andre.csillaghy@fhnw.ch

    Weitere Projekte

    Automatische Generierung von Reden

    Das Institut für Data Science der FHNW untersucht generative Deep Learning-basierte Sprachmodelle zu Erzeugung von massgeschneiderten Texten.

    Verbesserung der Überwachung von Drittparteipatenten mit maschinellem Lernen und Natural Language Processing

    Die Anwendung moderner NLP-Modelle erhöht die Effizienz der Patentüberwachung durch Dritte in der Ernährungs- und Biowissenschaftsindustrie.
    Forschungsfeld
    AI, Machine Learning & Natural Language Processing (NLP)

    Optimierung der Instandhaltungsplanung für Wasserkraftwerke

    Die Hochschule für Technik FHNW hat eine Methode zur Unterstützung der Betreiber von AXPO Wasserkraftwerken entwickelt.

    DrugSafety: Teilautomatisiertes Reporting der Nebenwirkungen von Medikamenten

    Mit dem Ziel, Nebenwirkungen von Medikamenten teilautomatisiert an die zuständigen Behörden melden zu können, haben wir eine Lösung entwickelt, die relevante Informationen aus Arztberichten extrahiert.
    Forschungsfeld
    Information Processing
    1…

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