Datenanalyse: Auf der Spur des Feinstaubs

Tatsächlich konnten die Wissenschaftler zeigen, dass sich die Feinstaubbelastung in bestimmten Regionen der Bundeshauptstadt genau zu jenen Zeiten erhöht, zu denen am Flughafen Tegel Flugzeuge landen. Eher kurios mutet eine andere Entdeckung an: Die gesammelten Daten enthüllten, dass am Abend des Valentinstages höhere Feinstaubbelastungen entstehen als an anderen Tagen. Dieses Phänomen beobachten die Wissenschaftler jedes Jahr, in jeder deutschen Großstadt. Das bedeute selbstverständlich nicht, dass viele Verliebte die Feinstaubblasung erhöhten, beeilen sich die Forscher zu betonen.

Weitergehende Analyse von Experten erforderlich
Die Berliner Wissenschaftler sind also sehr vorsichtig, wenn es darum geht, verbindliche Erkenntnisse oder Schlussfolgerungen aus ihren Daten abzuleiten: „Eine zeitliche Korrelation beschreibt natürlich nicht immer eine kausale Beziehung“, gibt Ziawasch Abedjan, Professor an der TU Berlin, zu bedenken. Man kennt das aus dem vermeintlichen Zusammenhang von Störchen und Neugeborenen.

Um einen realen ursächlichen Zusammenhang zwischen einem bestimmten Ereignis und dem Anstieg der Feinstaubemissionen zu entdecken, müssen die Ergebnisse der erfassten Daten nun von Experten unterschiedlicher Fachrichtungen analysiert werden.

Am „Berliner Big Data Center“ (BBDC), wo die Wissenschaftler von TU Berlin und DFKI ihre Ko-operation angesiedelt haben, werden allgemein Forschungen mit dem Ziel vorangetrieben, große Datenmengen kontinuierlich und in sehr kurzer Zeit zu verarbeiten. Autonome Autos benötigen beispielsweise solche Systeme, um den richtigen Weg durch den komplexen Straßenverkehr zu wählen. Schnelligkeit und Zuverlässigkeit sind da unbedingt nötig, denn bestimmte Daten machen „sofort nach ihrer Entstehung“ eine Reaktion des Systems erforderlich, etwa wenn ein Sensor eines autonomen Autos einen unerwartet querenden Fußgänger entdeckt. Oder wenn ein Motordefekt auftritt. Am BBDC wurde kürzlich ein Verfahren entwickelt, den Datendurchsatz im Vergleich zu alternativen Techniken zu verzehnfachen. Das erlaube nicht nur, Rechnerressourcen zu sparen, damit ließen sich auch ganz neue Anwendungen entwickeln, heißt es beim BBDC.