Mehr UniNE-UST-Zusammenarbeit zu Analytik, Megadaten und KI
Die Universität Neuchâtel und das Statistische Bundesamt werden ihre Zusammenarbeit im Bereich Big Data Science und quantitative Methoden verstärken
Die Universität Neuenburg (UniNE) und das Bundesamt für Statistik (BFS) verstärken ihre Zusammenarbeit auf dem Gebiet der Datenwissenschaften und statistischen Methoden.
Im Januar unterzeichneten die beiden Institutionen den Kooperationsvertrag für die Jahre 2021-2024. Diese Vereinbarung wurde nach der Gründung der neuen Abteilung für Datenwissenschaft und statistische Methoden innerhalb des BFS und der Einrichtung eines neuen Lehrstuhls für Datenwissenschaft an der UniNE unterzeichnet. Ziel ist es, die Forschung und die Entwicklung von konkreten Projekten im Bereich der Digitalisierung zu fördern.
Messaggio concernente la modifica della legge federale sulla innovazione (Auf italienisch)
Decreto federale sul finanziamento delle attività di Innosuisse (Auf italienisch)
Legge federale sulla promozione della ricerca e dell’innovazione (Auf italienisch)
Das BFS entwickelt derzeit eine Struktur, um den Herausforderungen der Digitalisierung in den Datenwissenschaften und statistischen Methoden zu begegnen.
Es wurde eine neue Abteilung geschaffen, die in diesem Bereich tätig sein wird. Mit dem Aufbau eines Kompetenzzentrums für Data Science wird es in den kommenden Monaten möglich sein, auf die Bedürfnisse des gesamten Bundes mit Dienstleistungen zu reagieren, die von Beratung und Schulung über methodische Unterstützung bis hin zur kompletten Umsetzung von Projekten in diesem Bereich reichen.
Die UniNE wird ihrerseits einen Lehrstuhl für Data Science einrichten, wobei der Schwerpunkt auf der Erforschung der künstlichen Intelligenz liegt.
Der/die Stelleninhaber/in wird am Institut für Informatik der UniNE für die Entwicklung wissenschaftlicher Projekte von internationalem Umfang verantwortlich sein.
Projekte zur Steigerung von Qualität und Effizienz
Die Zusammenarbeit zwischen dem BFS und der UniNE besteht nun schon seit etwa 20 Jahren. Insbesondere hat es dem Statistikamt ermöglicht, ein Dutzend Doktorarbeiten und zahlreiche Artikel in wissenschaftlichen Zeitschriften mit Redaktionsbeirat zu veröffentlichen.
Für das BFS hat diese Partnerschaft es ermöglicht, ein System zur Verteilung der Erhebungslast sowohl auf die Unternehmen als auch auf die Einzelpersonen zu etablieren und zahlreiche Optimierungen z.B. in der Beschäftigungs- und Lohnstatistik einzuführen.
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Mit dem Start der Pilotprojekte, die auf der Microsite “Experimentelle Statistik” des BFS beschrieben sind, wurde ein neuer Meilenstein erreicht. Diese Innovationen sollen dazu beitragen, die Effizienz der derzeit verwendeten Techniken weiter zu steigern.
So zeigt beispielsweise das Projekt ADELE (“Arealstatistik Deep Learning”), das Techniken der künstlichen Intelligenz im Bereich der Luftbilderkennung für die nationale Landnutzungsstatistik einsetzt, deutlich das Potenzial der Automatisierung und der damit verbundenen Produktivitätssteigerung.
Höhere Attraktivität durch Megadaten
Für UniNE ist die Vielfalt der Themen, mit denen sich das BFS befasst, die Besonderheiten und vor allem der Zugang zu Echtdaten (Zugang über gesicherte Kanäle und auf Basis einer für jedes Projekt zu unterzeichnenden Datenschutzvereinbarung) eine Inspirationsquelle, die dazu beiträgt, eine große Anzahl von Forschern anzuziehen.
Die im Rahmen dieser Vereinbarung tätigen Mitarbeiter, bei denen es sich häufig um Doktoranden und/oder Post-Docs handelt, sehen auch, wie die Ergebnisse ihrer Forschung direkt in den statistischen Output des BFS einfließen.
Dies ist nicht die einzige Partnerschaft, an der das BFS beteiligt ist. Im Bereich Data Science sowie im Bereich der künstlichen Intelligenz arbeitet das Amt auch mit anderen Schweizer Universitäten und Fachhochschulen sowie mit den beiden Eidgenössischen Technischen Hochschulen und deren “Swiss Data Science Center” zusammen.
Die Vision wird konsequent zukunftsorientiert sein
Um diese Zusammenarbeit zu intensivieren, hat das BFS eine interne Ausschreibung für Projekte im zukunftsweisenden Bereich der Data Science und statistischen Methoden gestartet.
Mit dieser Aufforderung möchte das BFS ein breites Themenspektrum abdecken und die Möglichkeit bieten, die Zusammenarbeit im Rahmen konkreter Projekte, wie z. B. der Codierung oder Verarbeitung fehlender und/oder anomaler Daten, auszubauen.
