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3. BWI Data Analytics Hackathon

3. Data Analytics Hackathon: Bundeswehr und BWI entwickeln gemeinsam Fakenews-Detector

4 min
3. Dezember 2021

Wie stellt sich Deutschland künftig Herausforderungen wie Naturkatastrophen, Weltraumunwetter und Fakenews? Mit dieser Frage beschäftigten sich vom 22. bis 26. November rund 60 Teilnehmer*innen beim 3. BWI Data Analytics Hackathon. Eingeladen waren Angehörige der Bundeswehr und der BWI.

Immer wieder bedrohen natürliche und menschliche Gefahren die Sicherheit Deutschlands und seiner Bürger*innen. Erst in diesem Jahr kostete die Flutkatastrophe im Ahrtal viele Menschenleben. Durch gezielte Falschnachrichten in der Coronapandemie wurde zusätzlich Unsicherheit in der Gesellschaft erzeugt. Und selbst der Weltraum kann sich negativ auf uns auswirken: Satellitensensoren im Weltraum messen kosmische Strahlung und andere Wetterlagen, die im schlimmsten Fall dazu führen können, dass die Elektronik auf der Erde ausfällt. Diese drei aktuellen Herausforderungen Deutschlands und der Welt waren Gegenstand des 3. BWI Data Analytics Hackathon: Naturkatastrophenwarnung, Fakenews-Detection und Weltraumwettervorhersage.

In kleinen Teams fanden sich die rund 60 Teilnehmer*innen zusammen, um mit Hilfe von maschinellem Lernen Gefahrenquellen zu identifizieren und einen Lösungsansatz zu einer dieser datengetriebenen Challenges zu erarbeiten. Gewinnen konnte schließlich ein gemischtes Team aus Mitarbeitenden der BWI und Bundeswehrangehörigen – mit einer Applikation, die Fakenews analysiert. Dazu generierten die Mitglieder einen neuartigen Datensatz bestehend aus 1,8 Millionen Telegramnachrichten und verarbeiteten diesen mithilfe von Graph-Frameworks. Weiterhin wurde versucht diesen Datensatz für die Nutzung von „Graph Neural Networks“ (GNN) vorzubereiten.

„Graph Neural Networks sind noch recht neu und wenig erforscht“, erklärte das Team. Statt einer Textklassifikation werden hier die Zusammenhänge per Graphen dargestellt. Dadurch könnten genauere Ergebnisse erzielt werden. „Wir denken, dass Graphdatenbanken, die auf Machine Learning basieren, in Zukunft noch sehr wichtig werden“, so das Gewinnerteam. Die Möglichkeiten, die sich aus dieser flexiblen Analysemethode ergeben, machen den Lösungsansatz besonders vielversprechend. Vor dem Hintergrund hybrider Angriffe auf Deutschland braucht es zügig Innovationen, die die Gefahren(quellen) in sozialen Netzwerken automatisiert und zuverlässig aufdecken.

Das Gewinnerteam darf im kommenden Jahr mit Unterstützung der BWI seinen Lösungsansatz in ein Experiment überführen. Jurymitglied Jens Muschner, Leiter der BWI – Innovationseinheit innoX, freut sich schon auf die Zusammenarbeit: „Gemeinsam können wir eine richtig geile Lösung bauen.“ Ganz im Zeichen der Nachhaltigkeit fließen zudem alle Ideen zum Thema Weltraumwettervorhersage in die Arbeit des Cyber Innovation Hub der Bundeswehr (CIHBw) ein, der sich aktuell mit der Aufgabe auseinandersetzt.

Die positive Resonanz aus dem Teilnehmerkreis bestätigt einmal mehr, dass das Team Data Analytics der BWI mit diesem jährlichen Hackathon ein spannendes und geeignetes Format etabliert hat, in dem Bundeswehr und BWI gemeinsam Softwarelösungen entwickeln können. Deshalb wird es auch im kommenden Jahr eine vierte Ausgabe der Eventreihe geben: Vom 21.-25. November heißt es dann wieder Datenanalyse, Coding und Kollaboration.

 

Mit dem Data Analytics Hackathon kommt die BWI dem Wunsch der Bundeswehr nach, die Arbeit an IT-Lösungen gemeinsam voranzutreiben. Seit drei Jahren kommen Interessierte für eine Woche zusammen und tüfteln an Ideen, um Deutschland nachhaltig zu schützen und zu stärken. Die Lösungen werden anschließend von einer Jury, bestehend aus Mitgliedern der Bundeswehr und der BWI, bewertet und von den BWI-Innovationseinheiten und dem CIHBw gefördert.

Wie auch im Vorjahr fand das Event pandemiebedingt ausschließlich online statt. Möglich wurde es erst dank der Bereitstellung des Y.Lab als kollaborative Implementierungs-Infrastruktur durch den CIHBw sowie der Gesamtorganisation des Teams Data Analytics der BWI.

 

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