Garantiert wiederholbar: Im Projekt Visonfire wollen Forscher es mit Hilfe eines neuen Werkzeugs möglich machen, eine detaillierte Beschreibung der einzelnen Arbeitsschritte zu bekommen, die zu Studienresultaten geführt haben.
Studien sind aus der Wissenschaft nicht mehr wegzudenken und liefern wertvolle Einblicke in die unterschiedlichen Disziplinen. Doch Studien erzeugen auch eine enorme Menge komplexer Daten, die es zu analysieren gilt. Hier kommt es häufig zu großen Herausforderungen, denn oftmals ist es im Nachhinein für Außenstehende fast unmöglich nachzuvollziehen, wie die einzelnen Prozessschritte abgelaufen sind und welche Parameter an welcher Stelle möglicherweise geändert wurden.
Das ist vor allem dann ein Problem, wenn es um die Reproduktion von Studienergebnissen geht. Eine aktuelle Studie im Journal „Nature“ zeigt, dass es in über 90 % der Fälle nicht möglich war, die Ergebnisse von 53 Krebsstudien zu reproduzieren. Die Österreichische FH St. Pölten arbeitet gemeinsam mit der Johannes-Kepler-Universität Linz sowie internationalen Kooperationspartnern im Rahmen des auf drei Jahre angelegten Projekts „Visonfire“ an neuartigen Visualisierungswerkzeugen, die unter anderem Studienergebnisse leichter nachvollziehbar machen sollen.
„Das primäre Ziel des Projekts ‚Visonfire‘ liegt in der Realisierung von Provenanz auf allen Ebenen“, erklärt Marc Streit, Projektleiter und Assistenzprofessor am Institut für Computergrafik der Johannes Kepler Universität Linz0. „Das heißt, dass die Herkunft der Daten zu jeder Zeit klar und sichtbar ist.“ Das ermögliche den Analystinnen und Analysten ein besseres Verständnis des Workflows und somit auch einen Einblick darin, wie sich Änderungen im Workflow auf die Resultate auswirken. „Das ist wesentlich, wenn es darum geht, Studienergebnisse zu reproduzieren.“ Ermöglichen soll das ein Werkzeug für die Analyse. Dafür werden derzeit neuartige visuelle Analysemethoden für skalierbare Workflow-Visualisierungen, Möglichkeiten zum Vergleich komplexer Datenstrukturen sowie für Metriken zum Quantifizieren von Änderungen entwickelt.
Denn der Schlüssel zur Reproduzierbarkeit von Daten liegt in der Sammlung von Informationen über die verarbeiteten Daten, die angewandten Werkzeuge und Algorithmen sowie über die Parameter über die Zeit. „Bisher war es sehr aufwendig herauszufinden, welche konkreten Änderungen zu einer Variation im Resultat geführt haben“, so Prof. Wolfgang Aigner, wissenschaftlicher Leiter des Instituts für CreativeMedia/Technologies an der FH St. Pölten. „Groß angelegte Workflow-Analysen dauern oft Tage oder sogar Wochen. Falsche Konfigurationen oder fehlerhafte Skripte führen dazu, dass ganze Analysen sogar wiederholt werden müssen – das ist sehr problematisch und kostet viel Zeit und Geld. Ziel von ‚Visinfire‘ ist es, die Nachvollziehbarkeit möglichst einfach und zeitsparend zu gestalten.“
Weitere Informationen: www.fhstp.ac.at
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