Neuer TU-Professor forscht zu Genetik und Kernenergie

An der TU Graz hat Jere Koskela eine Professur für Grundlagen der Datenwissenschaft übernommen. Der Finne arbeitet an der Schnittstelle von Mathematik und Statistik – konkret an Methoden, die sich auf völlig unterschiedliche Bereiche anwenden lassen.

„Ich fühle mich bei Gleichungen, Computercode und ähnlichem am wohlsten“, erklärt Koskela. Er entwickelt Verfahren, mit denen bestimmte Berechnungen sinnvoll durchgeführt und skalierbar gemacht werden können. Im Zentrum stehen interaktive Teilchenmodelle und Monte-Carlo-Methoden – eine Klasse statistischer Algorithmen.

Von DNA-Sequenzen zur Evolutionsgeschichte

Ein Anwendungsgebiet ist die Populationsgenetik. Dort geht es darum, aus heutigen DNA-Sequenzen Rückschlüsse auf die Evolutionsgeschichte zu ziehen. Dank technischer Fortschritte lässt sich mittlerweile das Genom von zehn Milliarden Menschen auf einem handelsüblichen Laptop speichern.

Bei vielen fehlerfreien Daten sind Analysen der jüngsten Evolutionsgeschichte relativ unkompliziert, etwa mit neuronalen Netzen. Schwieriger wird es bei weiter zurückliegenden Zeiträumen. „Für die tiefe Geschichte einer Population fehlen uns die Daten, weil wir Organismen nicht sequenzieren können, die vor 10.000 oder 100.000 Generationen gelebt haben“, so Koskela. Hier komme mathematische Modellierung ins Spiel.

Dieselben Methoden für Strahlenschutz und Krebstherapie

Die Stärke der Mathematik liege darin, dass sich ihre Methoden leicht auf unterschiedliche Bereiche übertragen lassen. „Wenn ich die Worte ‚sterben' und ‚vermehren' bei Organismen durch ‚absorbiert werden' und ‚spalten' ersetze, dann habe ich plötzlich ein Modell für Kernenergie“, beschreibt der Wissenschafter.

So nutzt er dieselben Verfahren auch für zivile Nukleartechnik – etwa für Strahlungstransport, Strahlenschutz oder nukleare Anwendungen in der Krebstherapie.

Bakterielle Genomik und verbesserte Algorithmen

In Graz will sich Koskela auf Überschneidungen von Monte-Carlo-Methoden mit deterministischen, numerischen Lösern für Differentialgleichungen konzentrieren. Er erwartet dort große Verbesserungen bei Algorithmen, die auch bei der Stilllegung von Kernkraftwerken relevant sind.

Ein weiteres Projekt betrifft bakterielle Genomik. Die meisten statistischen Methoden sind für menschliche oder säugetierähnliche DNA optimiert, zuletzt auch für virale DNA – insbesondere wegen der großen COVID-Datenbanken. Gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen aus Oxford möchte Koskela ähnliche Methoden für Bakterien entwickeln.

Vom Finanzwesen zur Genetik – per Zufall

Dass er sich mit mathematischer Genetik beschäftigt, war nicht geplant. Lange habe er sich für quantitative Analyse im Finanzwesen oder Unternehmensberatung interessiert, erzählt Koskela. Während seines Studiums an der University of Warwick schob er diesen Schritt aber immer weiter hinaus und begann schließlich eine Promotion.

In einem Gruppenprojekt meldete er sich für das Thema mit dem stärksten Bezug zu Wahrscheinlichkeit und Statistik an: statistische Genetik. „Daran hatte ich zuvor nicht einmal gedacht“, sagt er. Auf die Nukleartechnik sei er in einem Gespräch mit Kollegen gestoßen – und habe schnell gemerkt, dass dort die gleichen mathematischen Methoden funktionieren.

Von Physik und Literatur zu Wahrscheinlichkeitsrechnung

In der Schule hatte Koskela vor allem Spaß an Physik und Wirtschaft, aber auch an Sprachen und Literatur. Mathematik beherrschte er zwar gut, interessierte sich aber nicht besonders dafür. Erst an der Universität habe er erkannt, dass sich Mathematik dort stark von der Schule unterscheide – und fokussierte sich zunehmend auf Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik.

Sein Bachelorstudium „Mathematics, Operational Research, Statistics and Economics“ – kurz MORSE – wählte er, weil er nach seinem ganzen Leben in Finnland etwas Neues ausprobieren wollte. Die einzige Sprache, die er gut genug beherrschte, war Englisch. Also suchte er in Großbritannien nach einem Studiengang, der mathematisch war, aber möglichst viele Bereiche verband.

Literatur ist für Koskela heute ein Hobby. Zu seinen Favoriten zählen Franz Kafkas „Die Verwandlung“, die er gerne auf Deutsch lesen möchte, sowie Werke von Dostojewski, Iain Banks, George Orwell, J.R.R. Tolkien und Isaac Asimov.

Jere Juhani Koskela ist seit 2026 Professor für Grundlagen der Datenwissenschaft am Institut für Statistik der TU Graz. Zuvor war er an der Newcastle University und der University of Warwick tätig, wo er auch promovierte. Nach seiner Promotion forschte er als Postdoc an der TU Berlin.

Quelle: https://www.tugraz.at/news/artikel/jere-koskela-grundlagen-der-datenwissenschaft