Daten prägen nicht nur unseren Alltag, sondern verändern längst den wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn maßgeblich. Die Erkennung von Mustern und Strukturen in großen Datenmengen ist dabei vielleicht der prominenteste Aspekt. Leider ist die Datenlage im technologischen Bereich aber nicht immer „big“, sondern die Gewinnung von Daten ist aus Kostengründen oder der puren Unmöglichkeit, die gewünschte Größe zu messen, ein Flaschenhals. Das gilt besonders oft dann, wenn sich Forschende an neue Phänomene herantasten. Um nicht nur den deskriptiven Charakter großer Datenmengen zu nutzen, sondern auch den Informationsgehalt und das prädiktive Potential kleiner Datenmengen voll ausschöpfen zu können, muss die gezielte experimentelle Datenerhebung und die Datenanalyse in ihrer Verbindung zu datengetriebener Modellierung und Simulation als Gesamtprozess betrachtet werden. Zu diesem Zweck vereint das Centre for Advanced Analytics and Predictive Sciences (CAAPS) die Daten erhebenden und die Daten verarbeitenden Schwerpunkte der Universität in einem multidisziplinären Zentrum mit dem Ziel, Fortschritt und Innovation in der Modell- und Methodenentwicklung zu ermöglichen.

Um die bisher oft vorherrschende Modularität dieser Bereiche aufzuweichen und Datenakquise und -analyse eng zu verzahnen, fördert das Zentrum gleichzeitig die Symbiose der experimentellen Methoden beispielsweise der Messung, Sensorik, Bildgebung mit den nicht experimentellen Methoden der Statistik, Modellierung und Simulation. In den Anwendungsbereichen der nichtinvasiven medizinischen Diagnostik und der Materialforschung ist die interdisziplinäre Integration von möglichst hochauflösender Datengewinnung und die modell- und simulationsbasierte Datenverarbeitung inzwischen zur Notwendigkeit für Innovation geworden. Die methodische Grundausrichtung des Zentrums verspricht dabei Synergien zwischen den vermeintlich fernen Anwendungsfeldern der Medizin, der Materialwissenschaft und auch dem für die Universität neu hinzukommenden Bereich der quantitativen Lebenswissenschaften.