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| "Die Anzahl Atome in einer menschlichen Zelle – das sind grosse Zahlen" |
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Interview mit Bert Müller, dem neuen Delegierten des SNF-Forschungsrats, über das NFP 75 und Big Data im Allgemeinen. |
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| Big Data, Small World – Rückblick auf eine spannende Diskussionsrunde |
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Apps nutzen, Musik streamen, Inhalte in der Cloud teilen. Ohne grenzüberschreitende Datenflüsse funktioniert das nicht. Unter der Moderation der Wirtschaftsjournalistin Olivia Kühni diskutierten Mira Burri, Projektleiterin im NFP 75, Philippe Lionnet, SECO, und Marc Holitscher, Microsoft Schweiz, darüber, was die Schweiz tun soll, damit wir auch in Zukunft frei über die Grenzen hinweg kommunizieren können. Schauen Sie in die Aufzeichnung rein. |
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| Abgeschlossenes Projekt: Rechtliche Herausforderungen von Big Data: Nutz- und Schutzfragen |
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Am Beispiel vom "intelligenten Verkehr" wurde im Rahmen des Projekts untersucht, wer über das Nutzen von Daten bestimmen kann, die etwa durch Fahrautomatisierung generiert werden. Wer hat das Recht, aus solchen Daten Profit zu schlagen, welche Rolle spielt der Datenschutz – und könnten die durch das Fahren generierten Daten als Beweismittel herangezogen und in einem Strafverfahren gegen den Willen eines Beteiligten zur Anklage verwendet werden? |
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| Abgeschlossenes Projekt: PIG DATA: Gesundheitsanalytik für die Schweizer Schweinehaltung |
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Big Data hat in der Schweine- und Schweinefleischproduktion bisher noch kaum Einzug gehalten. Die Forschenden untersuchten, wie Big-Data-Methoden eingesetzt werden können, um die Schweinehaltung in der Schweiz effizienter zu gestalten und die Tiergesundheit und das Tierwohl zu verbessern, indem Daten aus der gesamten Lieferkette der Schweinefleischproduktion genutzt werden. |
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| Abgeschlossenes Projekt: Maschinelles Lernen zur Vorhersage der Eigenschaften von chemischen Verbindungen |
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Es gibt zu viele Verbindungen, die in einer chemischen Reaktion entstehen können, als dass sie systematisch vorausberechnet werden könnten. Der Aufwand wäre zu gross. Um trotzdem sinnvolle Vorhersagen treffen zu können, wurde in diesem Projekt maschinelles Lernen mit modernen Näherungsverfahren der Quantenchemie kombiniert. |
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| Abgeschlossenes Projekt: Hochleistungsberechnungen in Big-Data-Netzwerken |
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Die heutigen Verfahren zur Aufbereitung der in Netzwerken enthaltenen Informationen sind teuer und nicht sehr leistungsfähig. Die Forschenden konnten dies ändern. So erwies sich das Speichersystem, das ursprünglich nur für die Verarbeitung von Graphen genutzt wurde, als viel breiter anwendbar und wurde erfolgreich als zugrundeliegendes Speichersystem für allgemeine Big-Data-Verarbeitung eingesetzt. |
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