Von der Astrophysik zur KI-gestützten Hautforschung

Wissenschaft hat mich schon in der Schule begeistert. Ich wollte immer verstehen, was wohl hinter dem steckt, was wir auf den ersten Blick sehen. Besonders fasziniert hat mich der Planet Jupiter mit seinen markanten, farbenprächtigen Wolkenbändern in Weiß, Rot, Orange, Braun und Gelb. Diese gewaltigen Strukturen bewegen sich in unterschiedlichen Geschwindigkeiten, verursachen Turbulenzen und mächtige Stürme. Der bekannteste Sturm – der Große Rote Fleck, ein gigantischer Wirbelsturm größer als die Erde selbst – hat einen bleibenden Eindruck bei mir hinterlassen. Schon damals war mir klar, dass ich Forscherin werden möchte. Und bis heute liebe ich es, gemeinsam mit meinen Kindern den Nachthimmel zu beobachten, nach den Perseiden Ausschau zu halten oder das Sternbild Kassiopeia zu verfolgen – übrigens der Name meiner kleinen Tochter.

Zunächst bin ich nach Brasilien gezogen, um dort von 2007 bis 2009 an der Universität UNESP in São Paulo meinen Master in theoretischer und mathematischer Physik abzulegen. Im Anschluss habe ich mich informiert, wo ich meinen Traum, tiefer in die Astrophysik einzusteigen, verwirklichen könnte. Und so kam ich schließlich nach Potsdam – an das renommierte Leibniz-Institut für Astrophysik. Während meines Studiums dort entdeckte ich, wie mittels Programmierung riesige Mengen astronomischer Daten in Modelle verwandelt werden können, die verborgene Muster und Geschichten des Kosmos sichtbar machen.

Es ist gewiss von Vorteil, die jeweilige Sprache eines Landes zu beherrschen, in dem man lebt und arbeitet. Aber in der Forschung ist vor allem Englisch essenziell. Als Data Scientist spielen plötzlich ganz andere Sprachen eine wichtige Rolle, zum Beispiel Programmier-Sprachen wie Python, SQL und R. Dazu kommen dann unterschiedliche Tools wie Power BI, Jira, Confluence, Slack, GitHub und MLOps.

Es heißt oft, dass in unserer zunehmend digitalisierten Welt das Sammeln und Auswerten von Daten gleichbedeutend seien mit dem Goldschürfen in vergangenen Zeiten. Dem stimme ich vollends zu, und es trifft auch auf die Hautwissenschaft zu. Wer als Unternehmen in der Lage ist, aufgrund einer fundierten Datenbasis wichtige Entscheidungen zu treffen, hat einen deutlichen Wettbewerbsvorteil. Daten helfen, Zusammenhänge und Trends zu erkennen, Produkte und Prozesse zu optimieren. Auch KI-Systeme sind zwingend darauf angewiesen, permanent mit qualitativ hochwertigen, strukturierten Daten trainiert zu werden.

Die interessanten Stellen in der universitären Forschung sind im Bereich der Astrophysik leider rar gesät. 2015 wurde ich darauf aufmerksam, dass Beiersdorf erstmals eine Stelle als Research Scientist im Data Science AI/IoT Lab besetzen wollte. Das fand ich spannend, da mir Hautpflege immer wichtig war und NIVEA auch in Kolumbien bereits seit Ende der 1920er-Jahre präsent und eine sehr bekannte Marke ist. Also habe ich mich beworben – und den Job bekommen.

Ich habe im Bereich Biophysik angefangen und entwickelte neue Ansätze zur Datenanalyse. Dies beinhaltete, relevante Daten aus Hautpflegestudien, die im Unternehmen über die letzten 20 Jahre durchgeführt wurden, zusammenzuführen, zu analysieren und eine geeignete Grundlage für zukünftige KI-Modelle zu schaffen. Solche Modelle standen auch im Mittelpunkt eines Skin-Hackathons, den wir organisiert haben, um neue Talente zu finden. Der Hauptpreis war ein bezahltes Praktikum in unserem Labor – eine echte Win-win-Situation für uns und die Teilnehmenden. Eines der Ergebnisse war die PhotoAgeClock, bei der wir Deep-Learning-Algorithmen eingesetzt haben, um nicht-invasive visuelle Biomarker des Alterns auf Basis der klinischen Fotodaten von Beiersdorf zu entwickeln. Außerdem war ich Projektleiterin der ersten Initiative zur Erkundung von Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen die Optimierung von Formulierungen unterstützen kann. Im Rahmen dieser Initiative haben wir die Plattform Uncountable identifiziert, die bis heute unser Partner in diesem Bereich ist. Im Sommer 2021 habe ich dann die Chance ergriffen, die Position als Senior Scientist für Data Science AI/IoT zu übernehmen – und damit zentrale Teile der Data-Science-Verantwortung für eine der weltweit größten Hautstudien namens SKINLY.

Was bedeutet Internet of Things (IoT)?

Das IoT verbindet die physische mit der digitalen Welt. Es ermöglicht, dass „smarte“ Geräte nicht nur miteinander, sondern auch mit zentralen Anwendungen und Diensten kommunizieren. Häufig sendet das vernetzte „Ding“ dabei Informationen an eine Cloud. Dort werden die Daten aufbereitet, zugänglich gemacht oder sie dienen als Grundlage für weitere Dienstleistungen.