Willkommen an Bord„Meine Professur dient als Brücke zwischen den Fächern“Prof. Dr. Johannes Lederer verstärkt die Mathematik

13. März 2024, von Heiko Fuchs

Foto: UHH/MIN/Fuchs

Prof. Dr. Johannes Lederer

Jedes Jahr kommen zahlreiche neue Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an die Universität Hamburg. In dieser Reihe stellen wir sie und ihre Forschungsgebiete vor. Dieses Mal: Mathematiker und Datenwissenschaftler Prof. Dr. Johannes Lederer.

Prof. Dr. Johannes Lederer ist zum Wintersemester von der Ruhr-Universität Bochum gekommen und hat seine W3-Professur „Mathematik, insb. Datenbasierter Methoden“ an der Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften begonnen.

Herr Lederer, Sie haben an der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich Physik studiert und sind nun Professor für Mathematik datenbasierter Methoden hier in Hamburg. Warum haben Sie von der Physik in die Mathematik gewechselt?

Ich habe tatsächlich mehrmals über Fakultätsgrenzen hinweg gewechselt – ich war nicht nur in der Physik und der Mathematik, sondern auch schon in der Statistik, Biostatistik sowie kurz in der Businessstatistik. Diese Wechsel sind ein Ausdruck dessen, dass meine Arbeit oft zwischen verschiedenen Fächern stattfindet. Data Science, mein Forschungsgebiet, ist zum einen Mathematik, aber eben auch genauso Informatik und die Anwendungen, zum Beispiel in der Biologie, der Ökonometrie oder der Physik.

Was genau ist denn Data Science?

Data Science will aus Daten so viel wie möglich lernen. Viele dieser Daten generieren wir Menschen inzwischen ganz automatisch, zum Beispiel durch unsere Smartphones, die andauernd viele verschiedene Parameter aufzeichnen. Solche digitalisierten Daten sind zunächst einmal nur ein Salat von Nullen und Einsen. Data Science versucht darin Relevantes und Interessantes zu finden. Inzwischen ist es beispielsweise problemlos möglich, aus Standortdaten von Smartphones zu erkennen, wann und wo jemand welches Beförderungsmittel benutzt hat. Es überrascht oft, wie viel man mit modernen Methoden aus Daten herauslesen kann.

Wie wählen Sie Ihre Forschungsprojekte aus?

Ich sehe mein Team als Anlaufstelle für andere Fachbereiche und Arbeitsgruppen zu Data Science und KI. Beispielsweise entwerfen wir neue Methoden für interessante Fragestellungen oder entwickeln mathematische Garantien für bestehende Methoden. Das war auch ein Grund, warum ich nach Hamburg gekommen bin: Es gibt hier ein tolles Umfeld für so eine Brückenprofessur.

Welchen Fragen und Projekten widmen Sie sich seit Sie in Hamburg sind?

Das neuste Projekt ist eine spannende Kooperation zum Thema Windenergie mit der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg und dem Fraunhofer Institut. Gerade hier in Norddeutschland werden fast im Wochentakt Windkraftwerke gebaut, oft jedes größer und leistungsfähiger als alle Vorgänger. Und trotzdem sollen diese Windkraftwerke dann 20 Jahre lang vor unserer Küste verlässlich Energie erzeugen. Also versuchen wir, aus den vergleichsweise wenigen vorliegenden Daten mathematisch fundierte Schlüsse über die Sicherheit und Robustheit dieser Anlagen zu ziehen.

Wird es auch in der Lehre Verbindungen zwischen der Mathematik, der Informatik, und den Anwendungen geben?

Das Interesse an Data Science und Künstlicher Intelligenz ist bei den Studierenden sehr groß. Deshalb biete ich, und natürlich auch andere Kolleginnen und Kollegen der MIN, selbstverständlich entsprechende Kurse und Seminare an. Im Aufbau sind auch kollaborative Lehrformate, beispielsweise mit der Biologie. Allerdings ist es mir ebenso wichtig, dass die Studierenden eine solide Grundausbildung bekommen. Dafür setze ich mich genauso ein.