Mathematik

Sehen, Hören, Fühlen - die Wahrnehmung der zahllosen verschiedenartigen und schnell wechselnden Reize unserer Umwelt scheint uns ganz selbstverständlich. Doch was das Gehirn scheinbar so mühelos bewältigt, stellt Computer bisher oft noch vor unlösbare Aufgaben.

Forscher des Leipziger Max-Planck-Instituts für Kognitions- und Neurowissenschaften und des Wellcome Trust Centre for Neuroimaging in London haben nun ein mathematisches Modell entwickelt, mit dem die maschinelle Wahrnehmung und Verarbeitung von gesprochener Sprache deutlich verbessert werden könnte.

Diese oder ähnliche Algorithmen, die Mechanismen des Gehirns imitieren, könnten Computer in Zukunft helfen, die Welt wahrzunehmen. (PLoS Computational Biology, 12. August 2009)

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Viele Jugendliche und junge Erwachsene haben großes Interesse an IT-Berufen, setzen dieses aber noch zu selten in ein technisches Studium oder eine Ausbildung um. Das hat eine repräsentative Umfrage des Markforschungsinstituts Forsa im Auftrag des Wirtschaftsverbands BITKOM ergeben.

Befragt wurden 1.002 Jugendliche im Alter von 14 bis 25 Jahren. Danach gaben 39 Prozent der Befragten an, dass sie großes oder sehr großes Interesse an einem Beruf haben, der im weitesten Sinne mit Informations- und Kommunikationstechnik (ITK) zu tun hat.

Allerdings wollen nur 11 Prozent der Abiturienten Informatik, Elektrotechnik oder Mathematik studieren. Von den Schülerinnen und Schülern, die eine Ausbildung absolvieren wollen, streben sogar nur 6 Prozent einen Beruf im IT-Bereich an. Deutlich beliebter sind kaufmännische, soziale oder künstlerische Berufsfelder.

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Statistiken begegnen uns in vielen Bereichen des heutigen Lebens. Ob bei Bundestagswahlen oder Börsenkursen, und selbst aus dem täglichen Wetterbericht sind sie nicht mehr wegzudenken. Dem mathematischen Statistiker Professor Rainer Dahlhaus vom Institut für Angewandte Mathematik der Heidelberger Ruprecht-Karls-Universität geht es jedoch weniger um die einfache Auswertung der erhobenen Daten: "Mit Volkszählungen oder anderen ähnlichen Projekten habe ich nichts zu tun", hält er sogleich fest. Rainer Dahlhaus und seine Arbeitsgruppe entwickeln nämlich Methoden, um bestimmte Zusammenhänge innerhalb der Datenmengen überhaupt zu entdecken.

"Man kann nicht von einer Korrelation auf eine Kausalität schließen", nennt der Mathematikprofessor eine wichtige Voraussetzung für seine Arbeiten und hat sogleich ein passendes Beispiel zur Hand: "In ländlichen Regionen kann man bestimmt eine Korrelation zwischen der Zahl der Neugeborenen und der Anzahl der Störche in verschiedenen Dörfern finden". Die Korrelation von Störchen und Geburten bedeutet natürlich nicht, dass Störche etwas mit der Geburt zu tun haben. Vielmehr ist die Größe des Dorfes die erklärende Größe: Hat ein Dorf viele Dächer, kommen tendenziell mehr Störche. Und mit der Anzahl der Häuser steigt auch die Anzahl der Geburten. Die Anzahl der Häuser ist also für einen Statistiker die erklärende Größe im Hintergrund. Trotzdem ist sie immer noch nicht kausal: "Wie wir alle wissen, reicht es nicht ein Haus zu bauen, wenn man ein Kind haben will", erklärt der Statistiker augenzwinkernd.

"Derartige scheinbare Zusammenhänge gibt es in vielen statistischen Untersuchungen, und unsere Aufgabe ist es nun herauszufinden, was man überhaupt aus solchen Daten schließen kann", erläutert Rainer Dahlhaus seine Arbeitsweise. Dafür hat er sich auf die Untersuchung so genannter Zeitreihen spezialisiert. Hierbei wird die zeitliche Abfolge bestimmter, scheinbar zusammenhängender Ereignisse betrachtet. Wird beispielsweise ein schlechter Schlaf auf eine Depression zurückgeführt, so muss in den Zeitreihen der Beginn der Depression vor dem Beginn des schlechten Schlafes liegen. Denn die Ursache muss vor der Wirkung liegen. Ist dem nicht so, so besteht kein Zusammenhang zwischen Depression und Schlaf. Vielmehr könnte ein weiterer bisher nicht bekannter Faktor Depression und Schlafverhalten ausgelöst haben.

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