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HUMBOLDT-Innovation GmbH

FOKUS-Mitarbeiter gewinnen Preise für ihre Big Data-Arbeiten

News vom 17. Dez. 2013

Die FOKUS-Mitarbeiter Forooz Shahbazi Avarvand und Nils Montenegro gewannen mit ihren Arbeiten je einen Preis des „Forum Junge Spitzenforscher“ für ihre praxisorientierte Forschung im Bereich Big Data. Laut der Jury besitzen die Arbeiten ein großes Potenzial für die Berliner Startup-Szene.

Als Auszeichnung für die Leistungen in seiner Bachelor-Arbeit „Big Data Analyse am Fallbeispiel der Finanzdaten“ wurde Nils Montenegro am 27.11. auf dem „Forum Junge Spitzenforscher“ ein Preis verliehen. Außerdem gewann Forooz Shahbazi Avarvand einen Preis mit ihrer Arbeit „Anwendung und Weiterentwicklung von Methoden in Unterräumen für die Reduzierung der Dimension von Big Data“, die sich mit der Strukturierung großer Datenmengen beschäftigt. Auf dem jährlich stattfindenden Forum bietet die Stiftung Industrieforschung zusammen mit der Humboldt-Innovation GmbH Forscherinnen und Forschern die Gelegenheit, der Wirtschaft originelle und praxisrelevante Ergebnisse ihrer Arbeit zu präsentieren.

Thema des diesjährigen Forums war die Forschung im Bereich Big Data, der effizienten Gewinnung von situationsbezogenen Informationen aus großen Datenmengen. In diesem Jahr bekam das Thema durch seinen Nutzen bei der Aufbereitung von Internetspionagedaten große Aufmerksamkeit. Dennoch gibt es auch zahlreiche andere Anwendungsfelder von Big Data in der Telekommunikation, bei Versicherungen sowie in der Finanzbranche. So beschäftigte sich Nils Montenegro mit der Analyse von historischen Aktienkursen und testete verschiedene Handelsstrategien, die man damals mit Hilfe von Big Data-Analyse hätte verfolgen können. Dafür beschäftigte er sich unter Anleitung der Wissenschaftler von Fraunhofer FOKUS insbesondere mit Verfahren zur Mustererkennung und verschiedenen MapReduce-Algorithmen, die es ermöglichen, signifikante Trends schnell zu erkennen.

Forooz Shahbazi Avarvand arbeitet bei Fraunhofer FOKUS gerade an ihrer Doktorarbeit im Bereich der Signalanalyse. Es gelang ihr ihre Erkenntnisse in der Signalanalyse mit der Elektroenzephalografie (EEG), einer Methode zur Messung der Gehirnaktivitäten in der Neurologie, und der akustischen Signalverarbeitung auf den Bereich Big Data zu übertragen. Sie präsentiert in ihrer Arbeit einen neuen Ansatz für die Kategorisierung vollkommen unstrukturierter Daten, wie sie beispielsweise in Texten vorliegen. Die wesentliche Neuerung war es, den Datensatz nur im Hinblick auf eine kleinere Anzahl von Merkmalen zu betrachten, um die Daten dann mit Hilfe von Unterraummethoden zu sortieren. Diese Neuerung eröffnet neue Möglichkeiten in einer Vielzahl von Big Data-Anwendungen.