Auricher Wissenschaftstage –
Forum einer dritten Kultur
Artikel der Ostfriesischen Nachrichten vom 25. Februar 2013, S. 4 [1]
Astrophysikerin und Philosophin Sibylle Anderl beschrieb Nutzen und Nachteile wissenschaftlicher Modelle gleichermaßen.
kab Aurich. Die Welt ist zu komplex, um sie zu verstehen. Mit dieser banalen und alltagspraktischen Aussage eröffnete am Freitag Sibylle Anderl vom Argelander Institut für Astronomie Bonn den zweiten Vortrag der diesjährigen Auricher Wissenschaftstage in der Aula der BBS. Als Astrophysikerin arbeitet sie mit Modellen, als Philosophin ist sich die Doktorandin aber auch der Grenzen dieses Konzepts bewusst.
Dennoch ließ sie keinen Zweifel: Es gibt nur eine Lösung für das Problem der Komplexität, und zwar Modellbildung. Auch das ist eine lange bekannte (Binsen-)Weisheit. Jeder arbeitet im Alltag mit Modellen. Der Familienalltag wird beispielsweise strukturiert durch Kalender, ein einfaches Modell, um das komplexe und abstrakte Problem „Zeit“ in einfache Strukturen zu gießen und eine Synchronisierung der Familienaktivitäten erst zu ermöglichen. Und das, ohne in die Natur oder die Sterne zu schauen und nach empirischen Hinweisen für „Zeit“ zu suchen.
Doch nicht nur der Alltag ist zu komplex für den vollen Durchblick und muss Modelle zu Hilfe nehmen. Auch die Wissenschaft ist auf diese Repräsentation der Wirklichkeit angewiesen, um ihre Gegenstände handhabbar zu machen. In ihrem Vortrag zur „Kunst modellhafter Welterkenntnis“ gab Anderl Beispiele aus ihrer Familie. Ihr Vater als Künstler habe mit Modellierung zu tun, die Mutter arbeite als Ärztin mit anatomischen Modellen und der Bruder in der Modebranche habe eine Schwäche für menschliche Modelle, scherzte die Doktorandin und FAZ-Autorin. In all diesen Fällen geht es um die Modellierung von Oberflächen.
Anderl als Astrophysikerin thematisierte im Folgenden die mathematische Modellierung von komplexen Zusammenhängen. Der Schwung einer Feder sei für Physiker durch eine einfache Differenzialgleichung zu berechnen. Doch schon da würden Faktoren wie Reibung in der Regel weggelassen. Denn das primäre Ziel von Modellen sei es zunächst, Komplexität so weit zu reduzieren wie möglich. „Ein einfaches System ersetzt ein komplexes, das ist eine Grundstrategie der Wissenschaft.“
Ähnlich verfährt auch ihre eigene Wissenschaft, die Astrophysik. Dort könne man zwar beobachten, aber nicht experimentieren, Modelle seien daher unabdingbar, um Mechanismen zu verstehen, sagte Anderl und gab Beispiele aus ihrer Forschung. Allerdings müsse die Wissenschaft sich bewusst machen, welche Faktoren in den Rechnungen unberücksichtigt blieben. Wo früher mittels analytischer Algorithmen an das Komplexitätsproblem herangegangen wurde, gehen Wissenschaftler heute mittels Computerkapazität numerisch vor. Das ermöglicht zwar schnelleres und faktorenreicheres Rechnen, verführe aber auch dazu, die Faktorenanalyse mit weniger Präzision zu betreiben. Analyse werde durch die Masse der Berechnungen ersetzt. Der Computer werde dadurch zur Blackbox, warnte Anderl.
Hinzu kämen Skalenprobleme bei bestimmten Modellen, da auch bei rechnergestützter Modellierung auf das Verhältnis von Komplexität und Rechenzeit geachtet werden müsse. Anwender von Modellen seien zudem daran interessiert, dass es Standards gebe. Deshalb trafen sich beispielsweise Astrophysiker und machten aus elf Modellen ein einheitliches. Anderl zeigte sich diesbezüglich skeptisch. Gerade durch die Unterschiede zwischen Modellen werde man der Komplexität gerecht. Was passiert, wenn nun alle Modelle wichtige Faktoren außer Acht lassen?
Ähnlich verhält es sich mit anderen komplexen Systemen wie dem Klima und der Ökonomie. Hier diene die Modellbildung zuvorderst der Prognose zukünftiger Entwicklungen. Problematisch seien dabei die vielen Faktoren, die berücksichtigt werden müssten, und ihre kaum zu kalkulierenden Wechselwirkungen, meinte Anderl. Ein falsches Modell ergebe falsche Prognosen. In der aktuellen Finanzkrise zeigten sich die Probleme der Modellierung, denn manche Ökonomen tendierten zu „Karikaturmodellen“. Dort gehe es nicht um eine Annäherung an die Realität, sondern um das Erzählen einer plausiblen Geschichte.
Die Klimaforschung arbeite mit „Ensemblemodellen“. Das bedeute, dass die Prognosen verschiedener Modelle zusammengefasst werden. Wenn die Daten der Vergangenheit im berechneten Wertebereich lägen, gehe man davon aus, dass die Modelle insgesamt tragen. Ein Zirkelschluss, wie Anderl meinte. Denn die Modelle würden ja auf der Basis vergangener Daten entwickelt.
Dennoch: Ohne Modelle und Simulationen keine Wissenschaft. „In der Praxis sind sie erfolgreich.“ Allerdings müssten die Modellentwickler sich ihrer Annahmen bewusst sein. „Modellentwicklung ist eine Kunst, die Erfahrung und Mittel braucht“, schloss die Rednerin.
Matthias Jürgens und Nico Ihnen von der BBS berichteten von ihrem Aufenthalt am Max-Planck-Institut für Festkörperforschung Stuttgart. (Fotos: Baumann)
Nach dem anschaulichen, wissenschaftsanalytischen und humorvollen Vortrag der Nachwuchswissenschaftlerin kamen von den etwa 90 Zuhörern vor allem Fragen zu Pannen, wie den GAUs in Atomreaktoren oder die Rückkopplung von Modellen auf das Verhalten der Menschen. Anderl machte eine weitere Einschränkung. Wo Menschen, ihre Fehler und Politik im Spiel seien, werde alles noch komplizierter.
Vor dem Vortrag berichteten traditionell Schüler der Auricher weiterführenden Schulen über ihre Praktika an wissenschaftlichen Instituten. Am Freitag waren dies Matthias Jürgens und Nico Ihnen, die zwei Wochen der letztjährigen Osterferien am Max-Planck-Institut für Festkörperforschung in Stuttgart verbrachten. Dort züchteten sie unter anderem Kristalle und bedampften Mikrochips. Dies sei gar nicht so einfach gewesen, sagt Jürgens, „einmal husten und alles war weg“. Er zeigte sich sehr zufrieden mit seinem Praktikum. Nach der 10. Klasse sei er fast ins Berufsleben eingestiegen, dann habe er sich für das Abitur mit Schwerpunkt Maschinenbau entschlossen. Durch das Praktikum ist er sich sicher: Er möchte in die Forschung. Das pädagogische Modell der Wissenschaftstage erweist sich als erfolgreich.
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