Bundesverwaltung forciert Nutzung von Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz

Vor allem auf künstlicher Intelligenz basierende Ansätze müssten sicher und für die ganze Gesellschaft nutzbringend einsetzbar sein, heisst es.

Martin Vetterli, Präsident der Eidgenössischen Technischen Hochschule in Lausanne (EPFL), kommentiert die Zusammenarbeit: "Ich freue mich sehr über diese strategische Partnerschaft zwischen unseren beiden Hochschulen und dem BFS im Rahmen eines gemeinsamen Flaggschiffprojekts. Sie erinnert an die Partnerschaft zwischen dem Alanturing Institute in London und dem British Office for National Statistics, die sich ebenfalls gemeinsam für die Forschung und Innovation im Bereich der Datenwissenschaft einsetzen."

Die EPFL und die ETH Zürich unterstützen das BFS dabei, passende Kompetenzprofile für das DSCC zu ermitteln und die nötigen Fachpersonen zu rekrutieren. Die Mitarbeitenden sollen zudem eingeladen werden, das SDSC "in residence" zu besuchen, um ihre Kompetenzen weiterzuentwickeln und sich mit den anderen in der Datenwissenschaft tätigen Akteuren in der Schweiz zu vernetzen. Schliesslich könnten die Partner prioritäre Projekte des DSCC bestimmen und sie gemeinsam umsetzen.

Eine zweite Ebene der Zusammenarbeit betrifft demnach die Infrastruktur. So werde das DSCC die vom SDSC entwickelte Open-​Source-Plattform "Renku" nutzen. Renku ist in das akademische Netzwerk Switch integriert und ermöglicht die für das BFS zentrale Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit in den Bereichen Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz. Das SDSC hat dafür für das BFS eine spezifische Instanz von Renku geschaffen, die gewährleisten soll, dass die gesetzlichen Datenschutzgrundsätze systematisch umgesetzt werden. Die Daten verlassen demnach in keiner Weise die Schweiz.

Drittens soll die Zusammenarbeit innerhalb der Bundesverwaltung das Verständnis fördern sowie den Wissenstransfer und Erfahrungsaustausch in den Bereichen Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz gewährleisten.

"Mit dieser Partnerschaft hat das BFS die Möglichkeit, den für die Bundesverwaltung grundlegenden Auftrag zu erfüllen, den es im Mai 2020 vom Bundesrat erhalten hat", konstatiert Georges-​Simon Ulrich, Direktor des BFS. "Über das per 1. Januar 2021 eingerichtete DSCC kann das BFS nun die Herausforderungen angehen, die mit den tiefgreifenden Veränderungen in der Welt der Daten und der zunehmenden Verwendung von Algorithmen im öffentlichen Sektor einhergehen." Konkret erbringe das DSCC datenwissenschaftliche Dienstleistungen für die gesamte Bundesverwaltung. Dazu bemühe es sich auch um eine Zusammenarbeit mit den anderen öffentlichen Verwaltungseinheiten (Kantone und Gemeinden).

Das DSCC arbeitet im Grenzbereich der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz. Seine Aufgabe besteht gemäss den Infos darin, Kompetenzen zu entwickeln, um Methoden, Techniken und Praktiken aus der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz zu nutzen, die zu einem neuen Verständnis dieser Themen in der Politik beitragen. Dadurch soll die Entscheidungsfindung zum Wohl der Öffentlichkeit unter Einhaltung der ethischen Grundsätze verbessert werden.

Joël Mesot, Präsident der ETH Zürich, betont die Bedeutung dieser Partnerschaft: "Der Einsatz der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz im Dienst des Gemeinwohls ist eine der grössten Herausforderungen der Gegenwart. Die beiden ETHs sind stolz, ihr Knowhow in der Bundesverwaltung einbringen und sie dabei unterstützen zu können, die nötigen Kompetenzen aufzubauen, um der Gesellschaft als Ganzes einen Nutzen bringen zu können."

Über das Swiss Data Science Center (SDSC)
2017 lancierte der ETH-​Rat eine nationale Initiative zur Förderung der Datenwissenschaft. Als wesentlichen Schritt zu diesem Ziel haben die ETH Zürich und die EPFL gemeinsam das Swiss Data Science Center (SDSC) gegründet. Es soll die Innovation in der Datenwissenschaft, die bereichsübergreifende Forschung und eine offene Wissenschaft fördern. Die Aufgabe des SDSC besteht darin, die Nutzung der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens im akademischen und industriellen Bereich voranzutreiben.