Daten für neue Erkenntnisse durch den Einsatz moderner Data Mining Techniken und Methoden des maschinellen Lernens zu nutzen, wird für immer mehr Disziplinen ein wichtiges – bereits für viele Anwendungen aus den Naturwissenschaften sogar bereits ein essentielles – Instrument der modernen Forschung. Die hohe Nachfrage für die Analyse und Interpretation von Daten basieren auf dem kontinuierlichen Wachstum digitaler Daten, die aufgrund des immensen Fortschritts in der Sensortechnologie und der Entwicklung daten-getriebener Methoden des maschinellen Lernens und der Mustererkennung immer effektiver und effizienter und immer öfter spezifisch auf Anwendungen zugeschnitten ausgewertet werden können. Ein vielversprechender Ansatz ist, die Datenquellen kollektiv für die Entdeckung neuer Zusammenhänge zu nutzen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Der Mehrwert des Ansatzes ergibt sich durch die Verbindung (Fusion) von der Vielfalt an Informationen, um damit ein vollständigeres Bild von der zu untersuchenden Fragestellung zu erhalten, als durch eine isolierte Analyse der einzelnen Informationsquellen. Ein entscheidendes Qualitätskriterium für den Ansatz ist, wie die Daten mit bereits vorhandenen Daten, Modellen, und Wissen aus den entsprechenden Anwendungsgebieten verknüpft werden. Dabei stellt die Fusion der unterschiedlichen Datenquellen und die Verknüpfung dieser mit existierenden (analytischen, physikalischen, oder datengetriebenen) Modellen und vorhandenen Expertenwissen die Informatik vor eine immense Herausforderung. Die Informatik kann sich diesen Herausforderungen nur in einem interdisziplinären Umfeld stellen. In den folgenden zwei Hefte werden unterschiedliche Aspekte dieser Thematik sowohl aus der Sicht der Informatik als auch aus der Expertensicht in den beiden Anwendungsgebieten Meereswissenschaften und Archäologie beleuchtet.

Wir wünschen viel Spaß beim Lesen.

Matthias Renz, Agnes Koschmider, Peer Kröger