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Ernährungsunsicherheit frühzeitig erkennen: Analyse-Systeme weiterentwickeln und Vernetzung von Fachöffentlichkeit fördern

Programmkomponente: ASA-Hochschule basis
Projekt-Nr.: 1403
Seminargruppe: Online-Seminar Gruppe basis
Dauer Projektphase: 6 Monate

Spezifikation Berufs-/Studienrichtung

Geoinformatik, Geophysik, Geowissenschaften, Informationswissenschaft, Informatik, Mathematik, Technik, Umweltwissenschaft

Pflichtsprache(n)

Englisch

Sonstige Sprache(n)

Portugiesisch

Land/Region

Brasilien | Lateinamerika und Karibik

ASA-Hochschule basis

ASA-Hochschule zielt darauf ab, gemeinsam mit Hochschulen und ihren Partner aus Wirtschaft und Zivilgesellschaft das Engagement für globale Nachhaltigkeit stärker in der Wissenschaft zu verankern. Es ermöglicht Studierenden im Rahmen ihrer ASA-Teilnahme, internationale Forschungsprojekte mitzugestalten, die Grundlagenforschung im Bereich Nachhaltigkeit mit praxisorientierten Vorhaben verbinden. Anschließend bringen sie ihre Erfahrungen wieder zurück an die eigene Hochschule, z.B. in Präsentationen oder Abschlussarbeiten. Im Format basis dauert das Projekt sechs Monate – es findet zunächst in Deutschland, dann bei einer Partnerinstitution in einem Land Afrikas, Asiens, Lateinamerikas oder Südosteuropas statt.

Projektbeschreibung

Haben Sie Forschungserfahrungen und Kenntnisse in der Wissenschaftskommunikation? In diesem Projekt steigen Sie in ein laufendes Programm zur Vorhersage von Ernährungsunsicherheit ein. Vielfältige Profile können sich hier einbringen: Informatik, Mathematik, Geophysik, Geoinformatik, Informations- und Geowissenschaften und Technik. Ebenfalls relevant kann ein Studium im Bereich Umwelt- sowie Agrarwissenschaften sein. Profunde Kenntnisse der Programmiersprache Python runden Ihr Profil ab.

Die Technische Hochschule Köln bietet akademische Ausbildung sowie wissenschaftliche Weiterbildung an und betreibt anwendungsbezogene Forschung. Dieses Forschungsprojekt ist am Institut für Informationswissenschaft angesiedelt.

Die brasilianische Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) wurde 1920 gegründet und ist die größte bundesstaatliche Universität Brasiliens. Die Universität legt großen Wert auf die Nachhaltigkeit der entwickelten Projekte und bemüht sich darum, bei der Umsetzung unterschiedlicher Forschungsprojekte eng mit brasilianischen Gemeinden und Städten zusammenzuarbeiten. Die UFRJ bildet wissenschaftliche Fachkräfte aus und betreibt verschiedene Museen, Universitätskliniken und Forschungseinrichtungen. Hier wird das Projekt durch die Fakultät für Wirtschaftsingenieurwesen betreut.

Das gemeinsame Forschungsprojekt läuft seit 2018. Die TH Köln hat bereits anhand von historischen Daten (2009-2018) ein beispielhaftes Vorhersagemodell für Ernährungsunsicherheiten für das Horn von Afrika erprobt. Die Beteiligten entwickelten dabei ein Analysesystem zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten der Ernährungsunsicherheit in dieser Region. Dafür kombinierte das Team vielfältige Daten (Fernerkundungsdaten sowie sozio-ökonomische Daten), beispielsweise zur regionalen Vegetation, Preisverteilungen für Grundnahrungsmittel sowie bewaffneten Konflikten. Mit einer frühzeitigeren Vorhersagbarkeit wollen sie damit auf Folgen wie Hungerkatastrophen und große Fluchtbewegungen effektiver reagieren.

Das Vorhersagemodell soll nun im aktuellen Projekt erweitert werden: Das erste Ziel ist es, die Analyse fortzuführen und verschiedene neuronale Netzwerkansätze zu kombinieren. Das zweite Ziel besteht darin, das Netzwerk von Fachkräften im Bereich der Ernährungsunsicherheit auszubauen. Sie werden in zwei Aufgabenbereichen an diesem Forschungsprojekt mitwirken: Zum Einen unterstützen Sie bei der Weiterentwicklung der Analysemethoden. Dazu gehören die Kombination von Deep Learning Ansätzen sowie die Erstellung von Parametern zur Risikobewertung und Vulnerabilität mit Feature Engineering Ansätzen. Der zweite Bereich umfasst die Überarbeitung der erzielten Forschungsergebnisse. Sie bereiten das Modell so auf, dass seine Wirksamkeit und Nutzen entsprechend kommuniziert werden können. Dadurch soll die Entstehung neuer Kooperationen erleichtert werden. Außerdem bringen Sie sich in den Vernetzungen von Arbeitsgruppen und Veröffentlichungen von Ergebnissen ein. Abhängig von Ihren Qualifikationen unterstützen Sie einzelne Tätigkeiten im jeweiligen Arbeitsbereich. So können Sie sich beispielsweise am Aufbau neuer Kooperationen beteiligen oder die Forschungsergebnisse für ein Fachpublikum medial aufbereiten. Weiterhin können Sie die Entwicklung der Prognosesysteme unterstützen, indem Sie Ihre Programmierkenntnisse in Python einbringen.

Sollte die Ausreise nach Rio de Janeiro nicht möglich sein, kann die Projektphase digital von der TH in Köln aus durchgeführt werden. Sie profitieren dabei von den bereits bestehenden digitalen Kommunikationskanälen zwischen den Partnerinstitutionen. Strukturiert wird Ihr Zusammenwirken mit der URFJ durch wöchentlich stattfindende digitale Meetings und kleine Sprint Sessions. Dieses Format definiert die Zielsetzung und Planung einer bestimmten Aufgabe gemeinsam mit dem Projektteam um es dann nach dem Ablauf des zeitlichen Rahmens zu präsentieren.

Die Projektphase in Deutschland findet von April bis Juni 2021 statt; bei der Partnerinstitution im Partnerland zwischen Juli und September 2021. Es finden drei mehrtägige ASA-Seminare im April, Mai und Juni 2021 digital statt sowie ein weiteres voraussichtlich vor Ort im Frühjahr 2022.

Voraussetzung für die Teilnahme am ASA-Programm ist die aktive Beteiligung an den Seminaren und an beiden Projektphasen in Deutschland und im Partnerland. Es handelt sich dabei um zwei dreimonatige Vollzeitprojekte. Die Projektphase in Deutschland findet in Köln statt. Sollte das Projekt digital durchgeführt werden, so findet es ebenfalls in Vollzeit statt. Online-Präsenzzeiten können entsprechend der Zeitverschiebung zum Partnerland von den in Deutschland üblichen Werkzeiten abweichen.

In Zusammenarbeit mit

Technische Hochschule Köln, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). - Die Zusammenarbeit findet digital oder im Präsenzmodus statt.