Der Recklinghäuser Standort der Westfälischen Hochschule (WH) erhält im Rahmen des Förderprogramms des Fonds der Chemischen Industrie (FCI) 100.000 Euro, um zwei neuartige Lehrmodule zur Auswertung großer Datenmengen mittels Künstlicher Intelligenz (KI) in seine Chemie-Studiengänge zu integrieren.
Damit erweitert die Hochschule ihre Chemieausbildung gezielt um Kompetenzen in Data Science und Künstlicher Intelligenz. Auch andere Universitäten und Hochschulen sollen vom Recklinghäuser Konzept profitieren.
Der FCI fördert insgesamt 19 Universitäten und vier Fachhochschulen mit rund 1,6 Millionen Euro, um Data‑Science‑Kompetenzen fest im Chemiestudium zu verankern. Neben den Fördermitteln aus dem Fonds investiert die Westfälische Hochschule einen Eigenanteil von 30.000 Euro. Laut FCI konnten die ausgewählten Projekte durch innovative Lehrkonzepte, Vielfältigkeit und Qualität überzeugen. Sie zeigten zudem, wie sehr sich die Anforderungen im Chemiestudium verändern. „Data Science gehört ins Chemiestudium. So stärken wir Qualifikation, Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit“, betont Ulrike Zimmer, Geschäftsführerin des Fonds der Chemischen Industrie, in einer aktuellen Meldung.
An der Westfälischen Hochschule wird die Fördersumme eingesetzt, um zwei Lehrmodule zum Thema Data Mining für die Bachelor- und Masterstudiengänge „Chemie“ zu entwickeln. Ziel ist es, die experimentelle Laboranalytik mit modernen Methoden der Datenwissenschaft zu verbinden und Studierende an der Schnittstelle zwischen Chemie und Informatik auszubilden. „Hochmoderne Analyseverfahren erzeugen Milliarden von Messdaten, die sich ohne leistungsfähige Computer nicht mehr sinnvoll auswerten lassen“, erläutert Prof. Dr. Ingo Tausendfreund, Leiter der instrumentellen Analytik am Campus Recklinghausen. „Mit rechenstarken Computern begeben sich unsere Studierenden in den Datensätzen auf die sprichwörtliche Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Dies bezeichnen wir als ‚Data Mining‘.“ Diese Datensuche erfolgt entweder klassisch mit Hilfe von Algorithmen und statistischen Methoden oder mittels KI durch maschinelles Lernen. Dabei werden für den Menschen verborgene Muster und Zusammenhänge ans Licht gebracht, die die Grundlage für weitere Forschungen und Entscheidungen bilden.
Im Zentrum der neuen Lehrmodule steht der experimentelle Umgang mit einem hochauflösenden Flugzeit-Massenspektrometer sowie die anschließende Auswertung umfangreicher Messdaten mit spezieller Software. Für den Einstieg in das Projekt haben die Studierenden zwei alltägliche Genussmittel gewählt: Kaffee und Bier. Zunächst erzeugen sie die molekularen Fingerabdrücke verschiedener Kaffee- und Biersorten mit dem Massenspektrometer. Anschließend trainieren sie KI-Modelle, die allein anhand der Messdaten unbekannter Proben erkennen sollen, um welche Kaffee- oder Biersorte es sich handelt. Die so beim Einsatz der KI erworbenen Schlüsselkompetenzen lassen sich auf zahlreiche Fragestellungen übertragen – etwa in der medizinischen Forschung. Dort werden große Mengen an Blut- oder Urinproben analysiert, um Modelle des maschinellen Lernens zu trainieren. Auch hier gilt es, molekulare Muster zu identifizieren, die beispielsweise mit bestimmten Erkrankungen wie Krebs oder Alzheimer in Zusammenhang stehen könnten. Langfristig könnten solche Verfahren die Früherkennung von Krankheiten unterstützen und Ärztinnen und Ärzte bei Diagnosen ergänzen.
Tausendfreund erklärt: „Wir schlagen eine Brücke zwischen Chemielabor und Informatik. Durch die neuen Lehrmodule verbinden wir klassische Laborarbeit mit modernsten Datenanalyse-Methoden und bereiten unsere Studierenden bestmöglich auf die Anforderungen einer zunehmend digitalisierten chemisch-pharmazeutischen Industrie vor.“
Durch die Implementierung der neuen Module will die Westfälische Hochschule nicht nur die digitale Kompetenz ihrer Studierenden steigern, sondern auch als Vorreiter für andere Hochschulen in der Region dienen. Ein besonderes Ziel des Projekts besteht darin, die entwickelten Lehrmaterialien und Datensätze so aufzubereiten, dass auch Hochschulen ohne eigene hochauflösende Massenspektrometer moderne Methoden der Datenwissenschaft in der Lehre einsetzen können.
