Ökosysteme stehen weltweit unter Druck, immer mehr Tier- und Pflanzenarten sterben aus oder sind bedroht. Von der Ökologie als wissenschaftliche Disziplin wird erwartet, das nötige Wissen zu liefern, um gegenzusteuern. In der Tat generiert die ökologische Forschung eine stetig wachsende Menge an Daten und empirischen Erkenntnissen über Ökosysteme. Im Prinzip sollte dieser Informationszuwachs auch zu einer stetigen Verbesserung des Verständnisses dieser Systeme führen und damit auch zu einem stetigen Zuwachs an Informationen, die direkt zur Verbesserung des Schutzes und des Managements biologischer Vielfalt genutzt werden können
Doch der Schritt von den Ergebnissen ökologischer Studien hin zu wirkungsvollen Maßnahmen ist groß. Zuerst ist es nicht einfach, von Erkenntnissen, die in einzelnen empirischen Studien gewonnen wurden, auf Wissen über Ökosysteme im Allgemeinen zu schließen. Der Schritt von dort zu praktisch nutzbarem Wissen ist noch einmal größer. Ökosysteme sind hochkomplex, und ökologische Prozesse sind stark kontextabhängig. Dies führt dazu, dass empirische Ergebnisse aus Einzelfallstudien nur schwer auf andere Systeme übertragen werden können und sich nur schwer in sinnvolle Handlungsanweisungen für den Umweltschutz umsetzen lassen.
Das Kernproblem besteht darin, wie die Ergebnisse einer großen Anzahl von sehr unterschiedlichen Fallstudien zusammengebracht werden können. Denn diese verfolgen oft ganz unterschiedliche Forschungsansätze (es kann sich z. B. um Feldstudien oder kontrollierte Laborexperimente handeln) und konzentrieren sich auf ganz unterschiedliche Forschungsgegenstände (etwa Pflanzen oder Insekten, Trockenrasen oder Ozeane).
Eine sinnvolle Synthese der Ergebnisse solcher Studien muss der ökologischen Komplexität Rechnung tragen und sicherstellen, dass wichtige Informationen über den jeweiligen Kontext der Studie nicht verloren gehen. Nötig ist also eine Art "fallspezifische Verallgemeinerung". Um diese zu generieren, sind neue Methoden und Strategien erforderlich, neue Wege für den Umgang mit Komplexität in der Ökologie und neue Werkzeuge zur Synthese von Wissen, die mit dessen Kontextabhängigkeit umgehen können.
Jüngste Fortschritte in Datenwissenschaft und Künstliche-Intelligenz-Forschung könnten diese neuen Wege eröffnen. Besonders vielversprechend erscheint die Idee, Modelle des maschinellen Lernens mit begriffsbasierten Kausalmodellen zusammenzubringen, da dies den Übergang von der reinen Mustererkennung zur Erfassung von kausalen Strukturen ermöglichen könnte. So könnten komplexe, multifaktorielle Hypothesen über ökologische Mechanismen zur Grundlage eines digitalen Wissensatlasses werden, in dem die verfügbaren empirischen Belege mit diesen Hypothesen zusammengebracht werden können, um fallspezifische Erklärungen und Vorhersagen zu ermöglichen.
PD Dr. Tina Heger
Leibniz-Institut für Gewässerökologie und Binnenfischerei (IGB)
Freie Universität Berlin
Institut für Biologie
Dr. Alejandra Parreno
Technische Universität München
TUM School of Life Sciences
J.-Prof. Dr. Alkistis Elliott-Graves
Universität Bielefeld
Fakultät für Geschichtswissenschaft, Philosophie und Theologie / Abteilung Philosophie
Prof. Dr. Alsayed Algergawy
Universität Passau
Fakultät für Informatik und Mathematik
Prof. Dr. Birgitta König-Ries
Friedrich-Schiller-Universität Jena
Fakultät für Mathematik und Informatik
Dr. Bruno Travassos-Britto
University of Toronto Mississauga
Biology Faculty
Dr. Carlos Arnillas Merino
University of Toronto Scarborough
Dr. Daniel Mietchen
FIZ Karlsruhe (Standort Berlin)
Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur
Prof. Dr. Eric Higgs
University of Victoria
School of Environmental Studies
Prof. Dr. Federica Russo
Utrecht University
Freudenthal Institute
Dr. Florencia Yannelli
Instituto Argentino de Investigaciones de las Zonas Áridas (IADIZA)
Mendoza, Argentina
Dr. Jennifer D'Souza
TIB, Hannover
Junior AI Research Group Lead
Dr. Jonas Wahl
TU Berlin
Postdoctoral Researcher
Prof. Dr. Jonathan Jeschke
Freie Universität Berlin
Institut für Biologie
Leibniz-Institut für Gewässerökologie und Binnenfischerei (IGB)
Dr. Josh Brian
Kings College, London
Department of Geography
Faculty of Social Science & Public Policy
Dr. Lars Vogt
TIB, Hannover
Comm. Head of ORKG Curation & Community Building
Léna Bureau
McGill University
Dr. Lotte Korell
Helmholtz Zentrum für Umweltforschung
Department of Species Interaction Ecology (SIE)
Dr. Manuel Pacheco-Romero
Leuphana Universität Lüneburg
Social Ecological Systems Institute
Marc Brinner
Universität Bielefeld
Fakultät für Linguistik und Literaturwissenschaft
Prof. Dr. Marie I. Kaiser
Universität Bielefeld
Fakultät für Geschichtswissenschaft, Philosophie und Theologie / Abteilung Philosophie
Ass. Prof. Nancy Shackelford
University of Victoria
School of Environmental Studies
Prof. Dr. Phyllis Kristin Illari
University College London
Department of Science And Technology Studies
Dr. Robert Frühstückl
Universität Bielefeld
Fakultät für Geschichtswissenschaft, Philosophie und Theologie / Abteilung Philosophie
Prof. Dr. Sina Zarrieß
Universität Bielefeld
Fakultät für Linguistik und Literaturwissenschaft
Tarek Al Mustafa
Friedrich-Schiller Universität Jena
Fakultät für Mathematik und Informatik
Dr. Timothy James Alamenciak
University of Waterloo
School of Environment, Resources and Sustainability
Prof. Dr. Vicky Temperton
Leuphana Universität Lüneburg
Institut für Ökologie