Forschung und Projekte

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Prof. Dr. Andreas Möller

Data Privacy and Ethics

Within the past 20 years, the data-centered field of computer sciences has been massively improved: data bases, search engines, data mining, distributed storage and distributed processing, virtualization, real-time simulation, sensors, etc. These technologies represent the basis for the subject field of “Big Data”, a buzz word which is in itself rather unspecific. The idea behind the term is to combine and evaluate all the available data, whether it comes from wind sensors or personal smart phones. This approach results in interesting questions regarding data privacy up to questions regarding public safety and the public good.

Topics of the module:

o Open Data Initiatives

o The benefit of private data

o Applications for a sustainable cities, homes, grids

o Legal, bureaucratic, political , technical, judicial barriers

Data access – but in a legal way

o Personal rights regarding data in different countries

o Trust and consumer protection

Technical approaches to deal with Big Data

o Identification and authorization

o Security gap and hazard

o Access control and guidelines

o Big Data in the "Cloud"

o AI / LLMs, word embeddings, transformers

o Blockchains

A new social context for data usage

o Coordination of interests

o Data being a currency?

o Focus on the user

o ML and racism

Ziel: While combining huge quantities of data from different sources in order to deduce further economic, social or even political relevant information, ethical questions arise. These questions are strongly connected with the term „responsibility“. The topic “Big Data” prompts ethical questions of how to deal scientifically and economically with heterogeneous data, which can be collected worldwide and is thus subject to different legal conditions.

The students learn how to deal with questions like:

- What are previous and new, specific challenges of this topic areas?

- What are the challenges in generating new information out of extensive heterogeneous databases and datasets available?

- To whom belong the collected data, which data may or should I not use? Which data should/must not be used or combined in order to derive further information? Are there agreements – beside ethical reasons – that should be retained even if there might be a big economic benefit on the horizon?

- Which technical possibilities can support complying with these boundaries?

In addition to the pure mathematic-technical perspective, strategies and tools in the context of data security are also taught. Thus, the students gain an insight into ethical aspects of scientific and economic values in terms of “What should possibly not be done even if it could be done?”

Smart Home Basics (SBP)

Die Technik ist so weit fortgeschritten, dass man heute Computer in Alltagsgegenstände einbauen kann, etwa in LED-Leuchten, Thermostatventilen; Lichtschalter werden ersetzt durch "Panels" und Smartphone-Apps. Das Smart Home kann man aber auch selbst aufbauen oder um eigene Komponenten erweitern. Es ist möglich, sehr einfach einen winzigen Microcomputer um Sensoren (Temperatur, Bewegung, Energieverbrauch etc.) auszustatten, Aktoren wie Leuchtdioden oder Relais (z.b. als Schalter zu Ein- und Ausschalten von 240V-Leitungen) zu ergänzen und zu programmieren. Dazu besteht die Hardware (hoffentlich Raspberry Pi Pico) aus einem USB-Anschluss zum Anschluss an ein Laptop (benötigt man für das Programmieren), einem Anschluss für Spannungsversorgung und vor allem vielen Input- und Outputanschlüsse für die Sensoren und Aktoren. NICHT vorausgesetzt werden Hard- und Softwarekenntnisse, es ist auch nicht notwendig zu wissen, wie man Hardware aufbaut ("löten"). Im Vordergrund stehen kreative computerbasierte Lösungen für das Smart Home. Das fängt an bei einfachen Blicklichtern, Energieverbrauchsmessungen, Temperaturmessungen, CO2-und VOC-Messungen, Feinstaubmessungen... Im Internet finden sich zahlreiche Beispiele, was man alles mit diesen kleinen Microcomputern machen kann. In einer letzten Phase des Seminars werden Fragen der Zukunft der Gesellschaft und Nachhaltigkeit behandelt (Open Source und Open Hardware, Maker-Communities in der Gesellschaft, Green IT, Technik-Trends wie Matter usw.).

Ziel: Im Vordergrund steht der kreative Umgang mit moderner Technik. Das Anwendungsfeld "Smart Home" dient uns als Orientierung. Gleichwohl werden, nebenläufig, eine Reihe wichtiger Erfahrungen gemacht: anfassbare Hardware, deren Aufbau man nachvollziehen kann, Grundkenntnisse auf dem Gebiet der Elektronik (Anschluss einer Leuchtdiode), Entwickeln kleiner Programme in Python, die dann auf der Hardware laufen. Der erste Teil der Veranstaltung dient dazu, die StudentInnen in die Lage zu versetzen, die zur Verfügung gestellte Hardware um einfache Sensoren und Aktoren zu erweitern und in einfachen Programmen zu nutzen. Dazu sollen so genannte Starter-Kits zur Verfügung gestellt werden, die alles Notwendige dafür enthalten (Steckbrett, Kabel, Widerstände, LEDs usw.). Der zweite Teil dient dann der Realisierung studentischer Projekte. Diese können sein: Energiesparen, Heimautomatisierung, innovative Anzeigen (z.B. CO2- oder VOC-Ampeln)...

Transdisziplinäre Projektarbeit - Cradle-to_Cradle & Life Cycle Assessment

In einem Lehrbuch zur Organisations- und Wirtschaftsinformatik beklagt der Autor Arno Rolf kleinteilige Strukturen, die das Machen vom Lamentieren trennt (Rolf 1998, S. 32): Während die Macher:innen unzureichend die Folgen ihres Machens reflektieren, verändern die Lamentieren:innen gar nichts. Er verwendet den Begriff der Gestaltung bzw. des Designs, um beide Dimensionen das Handelns zu integrieren, und spricht von Gestaltungsforschung. Diese Überlegungen wollen wir im Minor übertragen: Gestalten als Beitrag zu einer Nachhaltigen Entwicklung.

Dieses Gestalten findet statt in einem Zusammenhang aus vorhandenen Strukturen, Regeln, Prinzipien und Orientierungen. Oft verinnerlichen wir diese implizit anhand von Vorlesungen, Abhandlungen, Lehrbüchern usw. Sie müssen nicht explizit angesprochen werden - und dennoch beeinflussen sie unser Handeln. Regelmäßig sind sie auch Auswege aus (ehemaligen) technischen, organisatorischen und sozialen Problemlagen oder sie stehen für Strukturelemente: Produktion, Entsorgung, Konsument usw. Arno Rolf spricht von Macher:innen, wenn diese Verinnerlichungen, etwa durch eine Ausbildung oder ein Studium, stattgefunden haben und das Problemlösen und Handeln anleiten. Immer wieder versetzt es uns in Erstaunen, wenn wir auf solche Expert:innen treffen: Wir schildern ihnen verzweifelt ein Problem, und sie antworten mit Sätzen wie „Daran liegt es“ oder „Das mach ich dir“.

Dieses Wissen schließt in der Regel auch die Frage der Machbarkeit oder Unmöglichkeit mit ein. Solche Einschätzungen finden allerdings in den bereits erwähnten Zusammenhängen aus vorhandenen Strukturen, Regeln, Prinzipien und Orientierungen statt. Es geht hier also nicht um Unmöglichkeit im Sinne der Quadratur des Kreises. Vielmehr könne Kostenrechner:innen zum Design eines Produkts anmerken, dass es nicht machbar sei, während die Produktion technisch kein Problem darstellt. Eine Folge davon ist, dass man kleine Änderungen leichter umsetzen kann als große.

Wir gehen bei diesem Minorangebot davon aus, dass die bisher durchgeführten kleinteiligen Änderungen in Bezug auf eine nachhaltige Entwicklung nicht ausreichen. Vielmehr ist ein neues Orientierungswissen notwendig, welches die gesamten Systeme neu denkt. Hierfür bietet das Cradle to Cradle-Konzept (C2C) eine Möglichkeit, neues Orientierungs- und Gestaltungswissen zu generieren und in einen größeren Zusammenhang der Transformationsprozesse einzubringen.

Zumindest in einer Phase des Übergangs und bei frühen Phasen der Anwendung in Bereichen (neue Formen und Infrastrukturen der Mobilität) stellen sich dabei auch Fragen der Konkretisierung. Nicht selten hat man verschiedene Optionen, und man will natürlich die beste bestimmen können (wobei erst mal zu klären ist, was überhaupt "das Beste" ist). Hier kommen Methoden in den Blick, die versuchen, Umweltwirkungen von Produkten, Dienstleistungen, verbundenen Wertschöpfungssystemen usw. abzuschätzen, insbesondere Stoffstromanalysen und das Life Cycle Assessment (LCA).

Nun ist das LCA nicht als Evaluationsinstrument für Cradle to Cradle entwickelt worden, so dass wir im Rahmen des Minor auch darüber nachdenken, inwieweit das Prinzip des Life Cycle Assessments anwendbar ist oder abgewandelt werden kann. Das Konzept von Cradle to Cradle geht dabei nicht von einem rein auf Effizienz ausgelegten Produktlebenszyklus aus, sondern von einem, der auf Effektivität ausgerichtet ist. Darüber hinaus beinhaltet Cradle to Cradle Themen, wie die Einschätzung der Materialgesundheit oder die Wiederverwendungsmöglichkeit von Materialien.

Ziel: In diesem Seminar wird ein pragmatischer Ansatz verfolgt, d.h. Cradle to Cradle und Life Cycle Assessment sind Hauptbestandteil des Seminars, aber die Arbeitsgruppen entscheiden über die praktische Anwendung und setzen die Arbeit des Sommersemesters fort. Die Projektarbeit steht im Vordergrund.

Ziel ist es, gemeinsam mit den Studierenden den Weg des „Gestaltens“ und damit auch des „Machens“ zu ergründen, echte Transformation zu bewirken und die Fesseln des „Lamentierens“ aufzubrechen.

Researchers and Scientific Revolutions

In diesem Seminar wollen wir versuchen, uns dem Faszinierenden des Forschens nähern – und wir wollen versuchen, die Menschen dahinter besser verstehen: ihre Lebensumstände, ihr Antrieb, ihre Texte im Original. Das erlaubt dann auch einen ganz anderen Zugang zu den Erkenntnissen. Dabei weist der zweite Teil des Titels der Veranstaltung darauf hin, dass Forschen und der Wissenszuwachs nicht linear sind; vielmehr hat Thomas Kuhn, Autor des Buches „The Structure of Scientific Revolutions“, darauf hingewiesen, dass es in der Forschung Phasen der Normalforschung und wissenschaftliche Revolutionen gibt, und das zum Beispiel auch in den Naturwissenschaften. Die Revolutionen sind natürlich besonders spannend. Aber können solche Durchbrüche überhaupt interessant sein? In dem Zusammenhang kann man nun seit einigen Jahren auf den Film „Oppenheimer“ verweisen. Zwar könnte man auch zu Oppenheimer im Seminar berichten, aber interessanter könnte das Umfeld Oppenheimer sein. Zu erwähnen ist, dass in einer Nebenrolle auch Richard Feynman und Albert Einstein auftreten. Leider wird in dem Film Lise Meitner nicht erwähnt, die für alles im Film die Grundlage beigesteuert hat: Kernspaltung und die dabei freiwerdende Energie. Oppenheimer liefert also den Rahmen für mindestens drei spannende Forschende, mit denen wir uns im Seminar befassen könnten: Albert Einstein, Lise Meitner und Richard Feynman. Nun soll da kein neuer Kinofilm entstehen, wir können uns aber auf ähnliche Weise ihrer Forschung nähern: Wie haben sie gelebt? Was haben sie geschrieben? Usw. Im Zusammenhang mit Einstein könnte man auch noch Planck oder Schwarzschild erwähnen. Aus Lüneburger Sicht interessant ist auch Bernhard Riemann, vielleicht auch Gauß und Euler. Auch grenzüberschreitende Verständigungen können sehr erhellend sein, etwa Alexander von Humboldt und Goethe oder auch Maturana und Luhmann.

Falls das Alte Sie nicht so anspricht, können Sie sich auch gern in aktuelle Revolutionen einklinken. Wie ging das eigentlich los mit den Block Chains? Oder: Was sind eigentlich die Word Embeddings? Und wieso ein so seltsamer Name? Vielleicht ein paar Schritte zurück: Hilbert, Gödel und Turing?

Ziel: Sieht man sich die Ergebnisse der Forschung vor allem in den Naturwissenschaften ansieht, dann sind sie in der Sprache der Mathematik geschrieben, und wir müssen uns anstrengen, die zum Leben zu erwecken. Man denke an Einsteins Allgemeine Relativitätstheorie. Oft beschreiben die Forschenden selbst, die sich erst mal ein Bild machen. Einstein sprach von Gedankenexperimenten, Feynman hat sich Visualisierungen wie die Feynman Diagrams überlegt. Besonders interessant sind auch Prinzipien.

Das Seminar ist somit der Versuch der Rekonstruktion von Erkenntnisprozessen der Forschenden, ausgehend von den Umständen, einfachen Überlegungen und ihren Publikationen: wenn man so will eine Art Storytelling. Wichtig: Es geht nicht darum, die Mathematik hinter der Forschung vollständig zu verstehen. Interessant ist aber zum Beispiel bei Einstein, dass er sich mit Mathematik befasst hat, um seine Theorien formulieren zu können, als Mittel zum Zweck.

Auf die Themen kommt es dabei gar nicht so sehr an. Daher können Sie auch andere Forschende vorschlagen, mit denen Sie sich immer schon mal befassen wollten. Der Schwerpunkt sollte aber bei den Naturwissenschaften liegen.

Wenn Sie sich für Thema entscheiden, dann sollte das Thema neu für Sie sein. Wer sich bei den LLMs auskennt, sollte sich vielleicht nicht in die Word Embeddings vertiefen!