Daten pr?gen nicht nur unseren Alltag, sondern ver?ndern l?ngst den wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn ma?geblich. Die Erkennung von Mustern und Strukturen in gro?en Datenmengen ist dabei vielleicht der prominenteste Aspekt. Leider ist die Datenlage im technologischen Bereich aber nicht immer ?big“, sondern die Gewinnung von Daten ist aus Kostengründen oder der puren Unm?glichkeit, die gewünschte Gr??e zu messen, ein Flaschenhals. Das gilt besonders oft dann, wenn sich Forschende an neue Ph?nomene herantasten. Um nicht nur den deskriptiven Charakter gro?er Datenmengen zu nutzen, sondern auch den Informationsgehalt und das pr?diktive Potential kleiner Datenmengen voll aussch?pfen zu k?nnen, muss die gezielte experimentelle Datenerhebung und die Datenanalyse in ihrer Verbindung zu datengetriebener Modellierung und Simulation als Gesamtprozess betrachtet werden. Zu diesem Zweck vereint das Centre for Advanced Analytics and Predictive Sciences (CAAPS) die Daten erhebenden und die Daten verarbeitenden Schwerpunkte der Universit?t in einem multidisziplin?ren Zentrum mit dem Ziel, Fortschritt und Innovation in der Modell- und Methodenentwicklung zu erm?glichen.

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Um die bisher oft vorherrschende Modularit?t dieser Bereiche aufzuweichen und Datenakquise und -analyse eng zu verzahnen, f?rdert das Zentrum gleichzeitig die Symbiose der experimentellen Methoden beispielsweise der Messung, Sensorik, Bildgebung mit den nicht experimentellen Methoden der Statistik, Modellierung und Simulation. In den Anwendungsbereichen der nichtinvasiven medizinischen Diagnostik und der Materialforschung ist die interdisziplin?re Integration von m?glichst hochaufl?sender Datengewinnung und die modell- und simulationsbasierte Datenverarbeitung inzwischen zur Notwendigkeit für Innovation geworden. Die methodische Grundausrichtung des Zentrums verspricht dabei Synergien zwischen den vermeintlich fernen Anwendungsfeldern der Medizin, der Materialwissenschaft und auch dem für die Universit?t neu hinzukommenden Bereich der quantitativen Lebenswissenschaften.