Die Datenwissenschaftlerin Xiaoxiang Zhu leitet die Abteilung Earth Observation Data Science am Institut für Methodik der Fernerkundung des DLR. Bild: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Im Bergwerk der Daten

Seit ihrer Kindheit in China ist Xiaoxiang Zhu fasziniert vom All. Jetzt hat die Datenwissenschaftlerin ihren Traumjob gefunden: Am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) analysiert sie gewaltige Informationsmengen, die von Satelliten zur Erde gesendet werden.

An eines der Studentenprojekte kann sich Xiaoxiang Zhu noch lebhaft erinnern: Im Jahr 2007 muss es gewesen sein, die Chinesin war erst seit einigen Monaten in Deutschland und ihr Professor stellte sie vor eine Aufgabe, die ihren weiteren Werdegang prägen sollte. „Ich war mit vier Kommilitonen im Team und wir sollten eine Satellitenmission entwickeln“, erinnert sich die heute 35-Jährige, der die Faszination für die damalige Aufgabe noch heute anzumerken ist: „Ausdrücklich sollten wir alle Details durchdenken – von den Sensoren des Satelliten bis zum gesamten IT-System dahinter.“

Es war, als würde sich ein Kreis schließen im bisherigen Leben von Xiaoxiang Zhu. Rund anderthalb Jahrzehnte vorher, als sie noch Grundschülerin war in der Provinz Hunan im Südosten Chinas, sah sie bei ihrem Vater ein Foto der Erde, aufgenommen aus dem Weltall. „Diese blaue Kugel, so friedlich, so schön – das hat mich fasziniert“, sagt Xiaoxiang Zhu. Ihr Vater ist Mathelehrer und unterstützte seine Tochter dabei, sich in jene Gebiete zu vertiefen, die sie spannend fand. Mathematik und Naturwissenschaften zählten dazu, und früh kam bei ihr der Ehrgeiz dazu: „Das sind genau die Disziplinen, wo viele denken, dass Männer darin besser seien. Mich hat es ungemein angespornt zu zeigen, dass auch wir Frauen auf diesen Gebieten etwas leisten können“, sagt sie. Dieses Foto der Erdkugel hat sie nie vergessen und als sie dann später als Studentin an der Technischen Universität München selbst vom Seminarraum aus zu Übungszwecken eine Satellitenmission konzipieren sollte, dachte sie wieder zurück an diese frühe Kindheitserinnerung.

Heute ist der Blick aus dem Weltall auf die Erde längst zu ihrem Berufsalltag geworden: Xiaoxiang Zhu leitet am Institut für Methodik der Fernerkundung am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) die Abteilung Earth Observation Data Science. Zugleich hat sie an der TU München den Lehrstuhl für Signalverarbeitung in der Erdbeobachtung inne; als sie 2015 ernannt wurde, war sie mit ihren damals 30 Jahren eine der jüngsten Professorinnen in ganz Deutschland.

Wenn sie über ihre Forschung erzählt, mischen sich immer wieder englische Begriffe in ihr hervorragendes Deutsch, das sie in ihren inzwischen fast 14 Jahren in München gelernt hat. Über ihre „science questions“ spricht sie und darüber, wie sie mit Satellitendaten die „population density“ in bestimmten Bereichen der Erde ermitteln kann; zugleich erzählt sie begeistert auf Deutsch von einer „maßgeschneiderten“ Methodik zur Verarbeitung von gewaltigen Datenmengen. Die Fachbegriffe aus zwei Sprachen mischen sich bei ihr ebenso wie die vielen verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen, die sie in ihrer 45-köpfigen Forschungsgruppe vereint: Experten für künstliche Intelligenz sind dabei, Informatiker mit Schwerpunkt auf Data Science, Mathematiker und Wissenschaftler, die so wie sie selbst einen Hintergrund aus der Raumfahrttechnik haben.

Mit ihrem Team arbeitet sie unter anderem an der Kartierung von Städten. „Viele der weltweiten Migrationsströme vom Land in die Stadt enden in Slums und wenn man dort wirklich etwas verbessern möchte, braucht man zuerst bessere Informationen“, erläutert sie die Hintergründe – denn gerade in Schwellenländern mit rasant wachsenden Megacities fehlt es oft an Daten über die Bevölkerungsentwicklung. Im indischen Mumbai zum Beispiel entstehen oft Brände, weil Strom-kabel unterdimensioniert oder falsch verlegt sind; Informationen über den tatsächlichen Bedarf sind deshalb entscheidend.

Wie aber lassen sich diese Daten gewinnen? Xiaoxiang Zhu nimmt optische Daten von Satelliten, um die Umrisse von Gebäuden zu erkennen; Radardaten wiederum helfen, die Höhe der Häuser abzuschätzen. Das reicht schon einmal aus, um ein 3-D-Modell zu erstellen. Komplizierter wird s allerdings, wenn es um die Einschätzung geht, ob es sich um Büro- und Werkstatthäuser oder um Wohnräume handelt. Dazu bezieht die Münchner Forscherin mit ihrem Team auch anonymisierte Social-Media-Nachrichten ein: „Wir wissen beispielsweise, dass in einem Wohngebäude morgens und abends viele Tweets versendet werden, in einem Bürogebäude hingegen vor allem tagsüber“, sagt sie. Um dieser gewaltigen Datenberge Herr zu werden, ist vor allem das nötig, was Xiaoxiang Zhu als „Information Mining“ bezeichnet: mit KI-Algorithmen herauszufinden, welches die relevanten Informationen sind und was sich aus ihnen ableiten lässt. Das ist Big Data pur: Bis zu zehn Petabyte an Daten werden dafür analysiert.

Dass sie ihre Professur gerade in München angetreten hat, verdankt sie einem Zufall: Ihren Bachelor machte Xiaoxiang Zhu in China, zu Deutschland hatte sie keinen Bezug. „Aber mein damaliger Freund plante zu dieser Zeit, nach Deutschland zu gehen, und ich habe nach Recherchen herausgefunden, dass es an der Technischen Universität München einen englischsprachigen Masterstudiengang gibt, der genau auf mein Profil passt“, erzählt sie. Kurzerhand schrieb sie der Vizepräsidentin, und schnell war man sich einig: Die talentierte junge Studentin, die in China schon während ihres Bachelor-Studiums der Luft- und Raumfahrttechnik den zweiten Platz in einem internationalen Mathematikwettbewerb gewonnen hatte („nichts Besonderes“, sagt sie achselzuckend: „Es ging darum, den Fahrplan für alle Busse einer Stadt durch mathematische Modellierung zu optimieren“), bekam den Studienplatz – und betrat so im September 2006 zum ersten Mal deutschen Boden. „Genau genommen“, fügt sie an, „war es sogar mein erster Aufenthalt außerhalb Chinas.“ Sie staunte über die Großstadt, die trotz allem so anders aussah als die chinesischen Riesenstädte, die sie kannte, und fühlte sich gleich wohl. München ist für sie eine Stadt im Wald, in der Nähe der Berge, voller sozialer Aktivitäten und mit liebenswerten Menschen. In München könne sie ihren Frieden finden, sagt sie.

Und vor allem: Xiaoxiang Zhu stürzte sich ins Studium, das in Deutschland gänzlich anders ablief, als sie es aus China kannte: „Mehr Hands-on-Experimente“, erklärt sie in ihrer Mischung aus Deutsch und Englisch und berichtet fasziniert von einer Vorlesung bei Richard Bamler, dem Direktor des Instituts für Methodik der Fernerkundung des DLR. Damals war er an der Entwicklung des deutschen Radarsatelliten TerraSAR-X beteiligt und schwärmte seinen Studenten von der Aufgabe vor; er trug sogar in der Vorlesung ein T-Shirt mit dem Logo der Mission – so viel Begeisterung steckt an. Xiaoxiang Zhu krempelte die Ärmel hoch: 2011 Promotion, 2013 Habilitation, 2015 Professur, 2016 Aufnahme in die Leopoldina und das Junge Kolleg der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, seit 2018 Abteilungsleiterin am DLR. Jetzt pendelt sie zwischen dem DLR-Standort in Oberpfaffenhofen und der TU München, dazwischen ist sie oft in den Bergen beim Skifahren oder Wandern.

Und manchmal denkt sie an das Leben, das sie hätte, wenn sie sich nicht frühzeitig der Wissenschaft verschrieben hätte. „Ich wäre total gern auch Fotografin geworden, dann würde ich Reise- und Landschaftsfotos machen für National Geographic oder ähnliche Magazine – das würde mir auch Spaß machen“, ruft sie mit Begeisterung und zieht ihr Handy heraus. Auf dem Bildschirm ist ein Foto vom Institutsgebäude bei Sonnenaufgang, „das ist jetzt zwei oder drei Wochen her“, sagt sie. Und dann sind da natürlich die Fotos von ihrer letzten großen Reise, im norwegischen Tromsø war sie, mit der Kamera auf den Spuren der Polarnacht.

„So viele digitale Fotos“, seufzt Xiaoxiang Zhu: „Bis man die alle richtig erfasst und so speichert, dass man sie wiederfindet!“ Einen kurzen Moment stockt sie, dann lacht sie auf: Schon ist sie von ihrem Fotografentraum wieder zurück bei ihrem großen Thema als Wissenschaftlerin – beim Umgang mit den digitalen Datenbergen.

31.07.2020 , Kilian Kirchgeßner

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