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Ergebnisse von Big-Data-Forschungsprojekten am HPI

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Kann die blitzschnelle Auswertung riesiger medizinischer Datenmengen von Intensivstationen dabei helfen, frühzeitig das Abgleiten eines Patienten in einen kritischen Zustand zu erkennen? Mit solchen und anderen Fragen beschäftigen sich am 5. April Informatikforscher aus Europa am Potsdamer Hasso-Plattner-Institut (HPI).
Eingangsbereich des HPI.

Kann die blitzschnelle Auswertung riesiger medizinischer Datenmengen von Intensivstationen dabei helfen, frühzeitig das Abgleiten eines Patienten in einen kritischen Zustand zu erkennen? Mit solchen und anderen Fragen beschäftigen sich am 5. April Informatikforscher aus Europa am Potsdamer Hasso-Plattner-Institut (HPI).

Die im Spitzenforschungslabor „HPI Future SOC Lab“ arbeitenden Wissenschaftler präsentieren Ergebnisse aktueller Big-Data-Forschungsprojekte. Unter anderem geht es auch darum, wie die Biologie Karlsruher Informatiker inspiriert hat, Algorithmen zur näherungsweisen Lösung von Optimierungsproblemen zu finden. HPI-Forscher zeigen, wie private Infrastrukturen für Cloud Computing so mit anderen verbunden werden können, dass es bei der Speicherung und Verarbeitung keine Probleme mit dem Datenschutz und der Privatsphäre gibt.

Wissenschaftler aus fast 20 Nationen

Gastgeber des Treffens von Wissenschaftlern aus Universitäten, Forschungsinstituten und Unternehmen sind HPI-Direktor Prof. Christoph Meinel und Prof. Andreas Polze, Leiter des Fachgebiets Betriebssysteme und Middleware. „Seit Eröffnung unseres Labors 2010 haben Wissenschaftler aus fast 20 Nationen, darunter neben Deutschland zum Beispiel China, USA, Südafrika und Spanien, dessen Infrastruktur für rund 330 Forschungsprojekte genutzt“, berichtet der Institutsleiter. Laufend würden neue Anträge eingereicht: „So wird auf der Tagung unter anderem über die Aufnahme von Projekten aus Mexiko, Irland, Schweden und Singapur entschieden“, sagt Meinel. Abgesehen von neuen Projekten präsentiert der HPI-Direktor am so genannten „Future SOC Lab Day“ auch neue Hardware des Industriepartners EMC. Der amerikanische IT-Konzern rüstet das Spitzenforschungslabor des Instituts um ein Speicher- und Backup-System mit zusammen 300 TByte Speicherplatz auf.

Präsentationen auf der Veranstaltung

Die Tagesordnung der Veranstaltung listet neben Vorträgen des Industriepartners SAP zu seiner In-Memory-Data-Management-Plattform HANA auch die Vorstellung eines Dortmunder Forschungsprojekts zu maschinellem Lernen und Data Mining auf. Eine andere Präsentation widmet sich dem maschinellen Lernen im Zusammenhang mit der Frage, wie man beim automatischen Analysieren von Bildern auf der Bilder-Plattform Flickr per neuronalen Netzen bestimmte visuelle Konzepte erkennt. Ferner wollen schwedische Forscher mithilfe neuer Analyse-Werkzeuge Erkenntnisse aus Bewegungsdaten norwegischer Mobilfunkkunden gewinnen.

Hintergrund zum HPI Future SOC Lab

Das im Juni 2010 eingerichtete HPI Future SOC Lab stellt zusammen mit seinen internationalen Industriepartnern (EMC, Fujitsu, Hewlett Packard Enterprise und SAP) kostenlos eine besonders leistungsfähige Infrastruktur für die akademische Forschung bereit. Für die Projekte stehen modernste Serversysteme mit sehr vielen Rechenkernen, hoher Arbeitsspeicherkapazität und großem Festplattenspeicher-Volumen zur Verfügung. Dazu zählen zum Beispiel ein Clustersystem mit 1.000 Kernen, mehrere leistungsfähige Server sowie aktuelle Netzwerktechnik, unter anderem für Untersuchungen an der In-Memory-Lösung HANA der SAP SE. Im Sommer 2013 wurde von Hewlett Packard die „Converged Cloud“ am Spitzenforschungslabor in Betrieb genommen. Mit dieser Private-Cloud-Lösung ist es den Wissenschaftlern möglich, verschiedene Rollen (Cloud-Provider und Cloud-Nutzer) einzunehmen und diese für ihre Zwecke zu analysieren. Zuletzt wurde dem umfangreich ausgestatteten Future SOC Lab ein Storage- und Backup-System des Industriepartners EMC mit rund rund 300 TByte Speicherkapazität hinzugefügt. Das Labor ermöglicht dem HPI und Projektpartnern Forschung in den Bereichen Sicherheit, Big Data Analytics und Cloud Computing. Beispiele finden sich u.a. im „Machine Learning for Intrusion Detection“ am HPI und in Kooperationsprojekten wie dem EU-Projekt „Scalable Secure Infrastructure for Cloud Operations“ (SSICLOPS) und dem schwedischen „BigData@BTH“.

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