„Mit dem Programm habe ich bisher nur gute Erfahrungen gemacht“

Herr Ramosaj, womit beschäftigen Sie sich in Ihrer Forschung?

In der Statistik spielt die Selektion „wichtiger“ Variablen eine zentrale Rolle, da viele Forschungsfelder inzwischen mit hochdimensionalen Daten arbeiten – also mit Daten, die sehr viele Variablen enthalten. In der Medizin zum Beispiel versucht man, das Auftreten von Krankheitsbildern wie Brustkrebs mit der Expression bestimmter Genregionen in Zusammenhang zu bringen. Solche genetischen Datensätze sind aber enorm komplex und kaum manuell auszuwerten – daher arbeitet man mit KI, um relevante Variablen besonders effektiv zu selektieren. Das führt allerdings zu einer weiteren Herausforderung: KI-Algorithmen werden nicht theoretisch modelliert, sondern nach einem „trial and error“-Prinzip für bestimmte Aufgaben trainiert. Sie funktionieren damit in der Praxis zwar gut, sind aber eine Art „Black Box“ – wir sehen nur das Ergebnis, aber nicht den Weg dahin. Somit fehlt die Sicherheit, dass ein KI-Algorithmus in einem bestimmten Szenario auch „das Richtige“ tut. Deshalb arbeite ich in meiner Forschung nicht nur mit KI, sondern nutze auch statistische Methoden, um die KI selbst transparenter zu machen. Mit fundierten theoretischen Grundlagen über deren Funktionsweise könnte man künftig einfacher Szenarien definieren, in denen ein bestimmter Algorithmus garantiert das tut, was er soll.

Wie sind Sie Teil des KI-Starter-Programmes geworden?

Das KI-Starter-Programm soll jungen Forscher*innen den Einstieg in eine akademische Laufbahn erleichtern. Hingewiesen darauf hatte mich mein Doktorvater Prof. Markus Pauly, der mich bei der Bewerbung auch umfassend unterstützt hat. Als ich die Anforderungen des Programmes gesehen habe, war mir klar, dass das zu mir passt. Ich wusste auch in etwa, zu welchem Thema ich forschen will, also habe ich mich an die Antragstellung gemacht. Erst reicht man eine Skizze ein, aber bereits hier ist eine möglichst konkrete Planung und Struktur sehr wichtig. Bei positiver Rückmeldung wird man dann zu einer kurzen Präsentation eingeladen. Ich habe insgesamt sehr gute Erfahrungen mit dem Programm gemacht, sowohl während des Bewerbungsprozesses als auch jetzt im laufenden Projekt.

Welche Tipps würden Sie künftigen Bewerber*innen geben, die KI-Starter werden wollen?

Ich würde viel Zeit in den formellen Antrag investieren – je genauer man die einzelnen Schwerpunkte und Schritte darstellt, desto klarer wird den Gutachter*innen, wie der geplante Ablauf des Forschungsprojektes aussieht. Bei der Präsentation schadet es sicherlich nicht, den Vortrag vorher einzuüben und selbstbewusst aufzutreten. Die Fragen, die gestellt wurden, waren teilweise recht detailliert und technisch – darauf muss man sich vorbereiten. Außerdem ist die internationale Vernetzung ein wichtiges Bewertungskriterium. Denn das Ziel des Programmes ist es ja auch, den Standort NRW in der KI-Forschung zu unterstützen. Wenn man da schon konkrete Netzwerke und Kollaborationen mit renommierten internationalen Forscher*innen vorweisen kann, hilft das ganz bestimmt. Mir hat neben meinem Doktorvater auch die Unterstützung durch das Referat Forschungsförderung geholfen, sowohl beim Lektorat des Antrags als auch beim Probehören des Vortrags.

Zur Person

• 2014-2017 Master of Science in Mathematik und Management an der Universität Ulm
• 2015-2016 Master of Science in Mathematik an der Syracuse University, New York, USA
• 2017-2020 Promotion in Statistik an der TU Dortmund
• 2020 Dissertationspreis der Fakultät Statistik, TU Dortmund
• seit 2020 Postdoctoral Researcher an der Fakultät Statistik, TU Dortmund
• seit 2020 Förderung als KI-Starter durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft NRW

Weiterführende In­for­ma­ti­onen:

• KI-Starter-Programm des Ministeriums für Kultur und Wissenschaft NRW, umgesetzt durch den Projektträger Jülich
• Drittmittelberatung Referat Forschungsförderung TU Dortmund
• Förderdatenbank des Bundes mit aktuell laufenden Ausschreibungen und Rahmenprogrammen

Alle Interviews der Reihe Spotlight For­schung:
Zur Über­sicht

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