Bastian Rieck

Unsere Welt ist voller Phänomene, die auf mehreren Ebenen auftreten. In der biomedizinischen Forschung werden beispielsweise komplexe Systeme häufig mit unterschiedlichen Auflösungen beobachtet, die vom Makro- bis zum Mikrobereich reichen. Durch Vergrößern erhalten wir die „Feinheiten“ (z. B. einzelne Neuronen im Gehirn), während wir durch Verkleinern das „Gesamtbild“ sehen (z. B. lokal verbundene Netzwerke von Neuronen oder Bereiche im Gehirn). Für viele Anwendungen gibt es nicht nur eine bestimmte Skala, die berücksichtigt werden muss – relevante Merkmale können auf mehreren Skalen auftreten, und a priori Informationen über ihre Eignung für eine bestimmte Aufgabe fehlen in der Regel.

Da Rauschen ein unvermeidbarer Bestandteil solcher Untersuchungen ist, benötigen wir Werkzeuge, die robuste multiskalige Analysen ermöglichen. Unsere Forschungsagenda besteht darin, solche Werkzeuge auf der Grundlage topologischer maschineller Lernverfahren zu entwickeln, zu kultivieren und zu kritisieren, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf Themen aus dem Gesundheitswesen liegt.