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Spotlight Forschung: Dr. Helena Kotthaus zum Programm mentoring³ für Wissenschaftlerinnen

„Ohne diese Erfahrungen wäre ich jetzt sicher nicht mehr in der Wissenschaft“

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Portrait Helena Kotthaus © Privat
Dr. Helena Kotthaus forscht an der Fakultät für Informatik und am ML2R.

Dr. Helena Kotthaus entwickelt an der Fakultät für Informatik und dem Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R) Methoden, die maschinelle Lernverfahren transparenter und damit vertrauenswürdiger machen sollen. Ihren Plan, vollständig in der Industrie zu arbeiten, hat sie nach der Teilnahme an mentoring³ verworfen und sich stattdessen der anwendungsorientierten Wissenschaft verschrieben. mentoring³ ist ein Programm zur wissenschaftlichen Karriereplanung und -entwicklung für Nachwuchswissenschaftlerinnen aller Fächergruppen. Das Programm ist Teil der Research Academy Ruhr, in der die TU Dortmund, die Ruhr-Universität Bochum und die Universität Duisburg-Essen gemeinsam den wissenschaftlichen Nachwuchs fördern. An der TU Dortmund wird es von der Stabsstelle Chancengleichheit, Familie und Vielfalt koordiniert. Das Programm umfasst verschiedene Bausteine: Eine persönliche Mentoring-Beziehung zu einer erfahrenen Wissenschaftlerin oder einem erfahrenen Wissenschaftler über die Laufzeit von zwei Jahren, den Austausch mit anderen Nachwuchswissenschaftlerinnen sowie überfachliche Workshops. Im Interview spricht Kotthaus über Stereotype und die Notwendigkeit, wissenschaftliche Berufsbilder transparenter zu vermitteln.

Frau Dr. Kotthaus, woran forschen Sie gerade?

Aktuell forsche ich zur Ressourceneffizienz und Vertrauenswürdigkeit maschineller Lernverfahren. Dabei geht es grundsätzlich um die Frage, ob und unter welchen Bedingungen man Künstlicher Intelligenz (KI) und ihren Ergebnissen vertrauen kann. Ein Beispiel: In sicherheitskritischen Bereichen wie der Automobilbranche oder der Medizin wird KI in Zukunft eine weitaus größere Rolle spielen. Jedoch sind viele KI-Verfahren nicht transparent, das heißt die Entscheidungen, die aus dem Verfahren resultieren, sind nicht erklärbar, weshalb sich hier Fehler verstecken können. Besonders problematisch daran ist, dass die Endnutzerin oder der Endnutzer die Fehler überhaupt nicht bemerkt, da sie oder er in der Regel nicht über Expertenwissen verfügt. Damit man sich nicht „blind“ auf das Verfahren verlassen muss, ist es wichtig, dass der Prozess des maschinellen Lernens transparent und somit nachvollziehbar bleibt. Deshalb arbeite ich an Werkzeugen, die durch Tests und Reports Rückmeldungen über die Verlässlichkeit und Fehleranfälligkeit von maschinellen Lernverfahren geben. Die Herausforderung besteht darin, aus sehr spezifischem Expertenwissen sinnvolle Evaluationsmethoden zu entwickeln, die in der Breite anwendbar sind. Damit kann dann der Einsatz von KI langfristig auch in sicherheitskritischen Bereichen gesteigert werden.

Welche Erfahrungen haben Sie mit dem Programm mentoring³ an der TU Dortmund gemacht?

Für mich war das Programm ein rundum gelungenes Paket, das ausschlaggebend für meine Entscheidung war, in der Wissenschaft zu bleiben. Ich wäre ansonsten sicher in die Industrie gegangen. Oft hat man das Gefühl, nicht gut genug für die Wissenschaft zu sein – das liegt aber auch daran, dass es schwierig ist, sich einen differenzierten Eindruck von Berufsbildern zu verschaffen. Genau dabei hat mir mentoring³ sehr geholfen. Dass man zum Beispiel auch als Forschungsreferentin in Instituten und Firmen arbeiten kann oder im Bereich Wissenschaftsmanagement an einer Uni, war mir vorher nicht bewusst. Im Rahmen des Programms wurden Netzwerktreffen mit Frauen aus Wirtschaft und Wissenschaft arrangiert, bei denen wir Fragen zum Job und zum persönlichen Werdegang in sehr vertrauensvoller Atmosphäre stellen konnten – gerade dann traut man sich, auch mal andere Dinge zu fragen und Neues auszuprobieren. Bereits das Gefühl, in einen Raum voller Wissenschaftlerinnen zu kommen, mit denen man sich austauschen kann, war toll.

Wie lässt sich die wissenschaftliche Karriere von Frauen Ihrer Erfahrung nach fördern – besonders in Fächern wie der Informatik?

Früher stand ich Programmen zur Frauenförderung eher skeptisch gegenüber: Ich wollte keine „Sonderbehandlung“, das fühlte sich falsch an. Ich habe mich auch nie benachteiligt gefühlt und glaube generell, die Persönlichkeit spielt eine größere Rolle als das Geschlecht. Dennoch fehlt es vor allem Frauen an Vorbildern, um überhaupt auf die Idee zu kommen, Karriere in der Wissenschaft zu machen. Für die Informatik trifft das ganz besonders zu, denn das Fach gilt in der Schule oft als „uncool“ und ist besetzt mit diversen Stereotypen: Informatiker sind blass, sitzen im Keller, essen Pizza und sind meistens Männer. Wer weiß schon, dass die Softwareentwicklerin Margaret Hamilton die Mondlandung der Apollo 11 durch ihren Algorithmus gerettet hat? mentoring3 hat mich auf die Idee gebracht, einen Workshop mit Schülerinnen durchzuführen, um solche Stereotype aufzubrechen und zu zeigen, wie vielseitig Informatik ist. Denn es geht nicht nur um das Programmieren von Robotern – man kann fast überall mit Informatik arbeiten, auch sehr interdisziplinär. Gleichzeitig konnte ich meine eigenen Erfahrungen weitergeben, das war sehr schön: Viele Schülerinnen haben mir nach dem Workshop gesagt, dass sie sich vorher nicht zugetraut hätten, Informatik zu studieren, sich jetzt aber ermutigt fühlen. Mein Wunsch wäre, dass künftig Wissenschaftlerinnen viel häufiger in Schulen gehen und Schülerinnen auch mehr Schnupperkurse in der Universität besuchen, um zu sehen, wie toll dieser Beruf ist. Man kann seine eigenen Forschungsideen umsetzen, ist dabei auf internationalen Konferenzen unterwegs und tauscht sich mit Gleichgesinnten aus – was gibt es Schöneres?

Zur Person:

  • 2005-2011 Studium der Informatik an der TU Dortmund und der Hochschule Fulda
  • Juli-September 2012 Forschungsaufenthalt bei der Firma Oracle Labs: VM-Research Group – Dr. Christian Wimmer, Belmont, USA             
  • 2018 Promotion in Informatik im Sonderforschungsbereich 876 „Verfügbarkeit von Informationen durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung“ an der TU Dortmund
  • Oktober-November 2018 Forschungsaufenthalt an der IT University of Copenhagen in Kopenhagen, Dänemark
  • Seit Dezember 2019 Mitarbeiterin am Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R)
     

Weitere Informationen:
Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R)
Programm mentoring³ der Research Academy Ruhr
Überfachliche Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses durch das Graduiertenzentrum der TU Dortmund


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