Vorhersagemodell für Hungerkatastrophen
Lisa Koeritz und Regina Wirtz arbeiten unter der Leitung von Prof. Dr. Gernot Heisenberg an einem Vorhersagemodell für Hungerkatastrophen. Für ihr erstes Modell im Projekt „PREFECT - Prediction Models for Famine Catastrophes“ nutzen sie rund 70 Attribute der letzten 27 Jahre aus 11 Staaten der afrikanischen Sahel-Zone.
Hitzeperioden und Dürren, Überschwemmung und Wetterphänomenen wie El Nino sowie militärische und religiöse Konflikte nötigen jedes Jahr hunderttausende Menschen zu Flucht und Migration – und Hilfsorganisationen zu schnellem Handeln. Und das ist schwierig, denn für eine konsequente und nachhaltige Planung die nötigen Gelder zu akquirieren, um Flüchtlingslager einrichten sowie Nahrungsmittel- und Energieversorgung organisieren zu können, braucht es Zeit, und zwar bevor die Krise entsteht. Wenn sie eintritt, muss die Hilfe bereits vor Ort sein, um Menschenleben retten zu können.
Lisa Koeritz und Regina Wirtz arbeiten unter der Leitung von Prof. Dr. Gernot Heisenberg gerade an einem Vorhersagemodell für Hungerkatastrophen – und das in Rio de Janeiro. Die beiden Studentinnen absolvieren ein siebenmonatiges Vollstipendium im Förderprogramm ASA – Engagement Global, das vom Bundesministerium für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung finanziert wird. In dieser Zeit wollen sie für die Länder der afrikanischen Sahel-Zone ein erstes Vorhersagemodell auf die Beine stellen, das unter dem Projektnamen „PREFECT - Prediction Models for Famine Catastrophes“ läuft.
Es beinhaltet rund 70 Attribute der letzten 27 Jahre aus 11 Staaten: Darunter vor allem medizinische Daten, beispielsweise zum Grad der Unterernährung, Sterblichkeits- und Krankheitsraten, außerdem wirtschaftliche und meteorologische Daten sowie Aufzeichnungen zu den bisherigen sozio-politischen Konflikten. Dabei stehen u. a. die Daten und Auswertungen vom UNHCR, dem Roten Kreuz und Ärzte ohne Grenzen zur Verfügung. Anders als bei bisherigen Systemen wird bei PREFECT ein Gesamtansatz verfolgt. Und der ist aufgrund der unterschiedlichen Quellen und der Qualität und Quantität der Daten sehr anspruchsvoll. Mal sind einige Daten nicht sauber oder konsistent erhoben während andere sich widersprechen.
Die Quellenbeurteilung und -sammlung ist der Part von Regina Wirtz, die an der TH Köln im Bachelorstudiengang Online-Redakteur studiert. Um das mathematische Modell zur Mustererkennung kümmert sich Lisa Koeritz, Informatikstudentin an der HTW Berlin. Unterstützt werden sie und Professor Heisenberg vom Institut für Informationswissenschaft. Das Ziel ist, mit möglichst wenigen Daten eine sehr hohe Treffergenauigkeit zu erzielen.
Dass die beiden Studentinnen für ihre Arbeit in Brasilien Quartier bezogen haben, hat allerdings keine inhaltlichen, sondern organisatorische Gründe. Das ASA-Programm sieht vor, die Hälfte des Vollstipendiums außerhalb Deutschlands zu absolvieren. Und da Lisa Koeritz und Regina Wirtz für ihre Arbeit eigentlich nur Daten und Computer benötigen, nutzt Heisenberg seine Kontakte an die Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) zu, bei dem die beiden Studentinnen in den nächsten drei Monaten ihre Arbeit fortsetzen. Auch wenn die Copacabana lockt: Den Großteil ihrer Zeit werden die beiden von den angenehmen Reizen der Stadt Abstand halten und sich ganz auf ihre Projektarbeit konzentrieren, wie sie betonen.
Juli 2018