Prof. Ivo F. Sbalzarini

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Neuer Assistenzprofessor am Institut für Computational Science

Ivo F. Sbalzarini ist seit April 2006 Assistenzprofessor für Computational Science an der ETH Zürich. Er studierte zunächst Maschinenbau an der ETH und wurde für sein Diplom mit dem Willi-Studer-Preis ausgezeichnet. Anfang 2006 promovierte er bei Professor Petros Koumoutsakos in Computational Science. Im Interview mit Katja Abrahams spricht der 29-jährige über seinen Werdegang, die Faszination der Interdisziplinarität, den Forschungsplatz ETH Zürich und die Bedeutung der Lehre.

Mai 2006

Was verbirgt sich genau hinter dem Begriff Computational Science?

Der Begriff Computational Science, der auf Deutsch etwa mit "rechnergestützte Wissenschaften" übersetzt werden kann, ist ziemlich umfassend. Praktisch an jedem Departement der ETH gibt es jemanden, der sich in irgendeiner Form mit Computational Science beschäftigt. Hauptziel dabei ist es, komplexe Vorgänge aus Natur- oder Ingenieurwissenschaften wie Biologie, Maschinenbau oder Chemie mit Hilfe von Computertechnologie modellieren und simulieren zu können. Die Computational Science am Departement Informatik ist hierbei vor allem an der Entwicklung neuer Methoden und Algorithmen interessiert. Es geht nicht darum, als Dienstleister die Rechenprobleme der anderen Departemente zu lösen, es sei denn, diese erfordern neue Methoden und seien somit forschungsrelevant für die Informatik.

Sie haben an der ETH Maschinenbau studiert. Wie sind Sie zur Informatik bzw. zur Computational Science gekommen?

Das war eigentlich eine ganz natürliche Entwicklung, da ich schon im Maschinenbaustudium als Vertiefungsfach Computational Science gewählt hatte. In der numerischen Fluiddynamik beispielsweise hatte ich bereits viel mit numerischen Simulationen, Modellierung und Parallelrechnung zu tun. Auch die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit der Biochemie hat mich schon während des Studiums sehr interessiert. Ich durfte glücklicherweise einen Teil meiner Vertiefungsvorlesungen in Biochemie belegen und auch Prüfungen darin ablegen. Nach meinem Diplom in Maschinenbau trat ich 2002 eine Stelle als Doktorand bei Prof. Koumoutsakos an, der an das neu gegründete Computational Science and Engineering Laboratory am Departement Informatik gewechselt hatte.

Womit haben Sie sich in Ihrer Doktorarbeit befasst?

Als ich meine Doktorarbeit in Angriff nahm, begannen immer mehr Biologen an der ETH mit computergestützten Modellen zu arbeiten. Dies nicht nur, um Daten zu analysieren, sondern vor allem, um Vorhersagen treffen zu können über das dynamische Verhalten von Systemen. Es war eine sehr spannende Zeit, denn wir waren unter den ersten weltweit, die dynamische Prozesse in lebenden Zellen 1:1 auf Rechnern simuliert haben. Die Sache war erfolgreich, da unsere Ergebnisse sehr gut mit den Messdaten übereinstimmten, die in Experimenten gewonnen wurden. Daraufhin begannen wir am Institut für Computational Science, gezielt Methoden zu entwickeln, um schwierige Probleme aus der Biologie, die an uns herangetragen wurden, zu lösen. Die Zusammenarbeit war und ist für beide Seiten sehr interessant und bereichernd.

Sie kooperieren also viel mit anderen Departementen der ETH?

Ich arbeite insbesondere mit mehreren Gruppen in der Biologie sehr eng zusammen. Mehrmals pro Woche bin ich am Hönggerberg, oder Studierende von dort kommen hierher. Wir haben auch gemeinsame Seminare und "Journal Clubs" mit dem Institut für Molekulare Systembiologie. Da gibt es wirklich einen regen Austausch. Auch mit dem Departement Maschinenbau arbeiten wir verstärkt zusammen, sowie mit dem Institut für Zoologie an der Uni Zürich.

Sie sind dabei, eine Forschungsgruppe im Bereich der rechnergestützten Biophysik aufzubauen. Worum geht es dabei konkret?

Die neue Forschungsgruppe wird sich primär auf die dynamischen Prozesse in lebenden Zellen konzentrieren, insbesondere auf den Phänotyp, also das physikalische Aussehen und die Funktionsweise von Zellen. Die zugrunde liegende Fragestellung ist folgende: Wie bestimmen die Gene das Aussehen einer Zelle und den Ablauf der physikalischen und chemischen Reaktionen in ihr? Es ist bekannt, dass Zellen mit identischem Erbgut selbst in identischer Umgebung eine grosse Variabilität in ihrem Phänotyp aufweisen. Wir möchten nun erforschen, woher das kommt. Dazu versuchen wir, den Phänotyp von der Physik her zu modellieren und das anschliessend über Computersimulationen mit Daten aus der Biologie zu verbinden. Ein besseres Verständnis der mechanistischen Basis von z.B. Virusinfektionen wird langfristig auch in angewandten Wissenschaften wie der Medizin oder der Pharmakologie von Nutzen sein.

Die Forschungsgruppe wird aus Doktoranden und Postdoktoranden verschiedener Fachrichtungen bestehen. Ende des Jahres wird die Gruppe voraussichtlich drei Personen umfassen, nächstes Jahr sollten weitere dazukommen.

Wie sehen Sie die ETH als Forschungsstandort?

Sehr positiv! Die ETH braucht den Vergleich mit renommierten ausländischen Hochschulen, wie z.B. der Stanford University oder dem California Institute of Technology, die ich durch Forschungsaufenthalte kenne, oder europäischen Hochschulen, etwa Berlin oder Paris, nicht zu scheuen. Was mir an der ETH besonders gut gefällt, ist, dass das Niveau überall einheitlich hoch ist: Fast alle Departemente gehören in ihrem Bereich mit zur Weltspitze. Für interdisziplinäre Kooperationen, beispielsweise gemeinsame Vorlesungen für Informatiker und Biologen, ist das sehr wertvoll. Die ETH ist offen für Neues und auch für "verrückte" Ideen, was längst nicht an allen Hochschulen der Fall ist. Die unterstützende Haltung der ETH zieht letztendlich auch gute Studierende an. Für die Stellen in meiner Forschungsgruppe habe ich wirklich erstklassige Bewerbungen erhalten.

Mit 29 Jahren sind Sie ein sehr junger Assistenzprofessor. Ist Ihr Alter eher ein Vor- oder ein Nachteil?

Auf jeden Fall ein Vorteil, denke ich! Dadurch, dass ich selbst bis vor vier Jahren an der ETH studiert habe, kann ich mich gut in die Lage der Studierenden hineinversetzen und Verständnis für ihre Sorgen aufbringen. Man spricht auch eher noch die gleiche Sprache. Im Umgang mit Professoren und Verwaltungsstellen kommt es hingegen nicht so sehr auf mein biologisches Alter an, sondern auf mein Dienstalter, und im Laufe der Zeit werde ich mich immer besser mit den Strukturen und Hierarchien innerhalb der ETH auskennen.

Halten Sie in diesem Semester schon Vorlesungen?

In diesem Semester helfe ich bei der Betreuung der Studierenden der Fachseminare Computational Science und Computational Biology & Bioinformatics, für die ich auch Referatsthemen vorgeschlagen habe. Nächstes Semester werde ich voraussichtlich reguläre Vorlesungen halten. Darüber hinaus gibt es neue Masterprogramme in Computational Biology & Bioinformatics und in Systems Biology, an denen ich mich gerne mit Kursen zum Thema Modellierung und Simulation von biologischen Systemen beteiligen möchte. 

Was halten Sie persönlich für besonders wichtig in der Lehre?

Die Lehre ist für mich ein essentieller Teil der Tätigkeit als Professor, weil die beste Wissensgenerierung nur dann etwas nützt, wenn man das Wissen auch weitergibt. Es ist äusserst wichtig, Begeisterung für sein Fachgebiet zu vermitteln und den Nachwuchs entsprechend zu motivieren und auszubilden. Die Qualität der Vorlesungen spielt dabei eine entscheidende Rolle. Das Lernpensum an der ETH ist enorm. Daher ist es wichtig, dass auch das didaktische Konzept der Vorlesungen stimmt. Den Didaktikern zufolge gibt es niemanden, der von Beginn an alles intuitiv richtig macht. Auf mich trifft das sicherlich zu. Sehr viel des didaktischen Know-hows ist aber lernbar, und diese Herausforderung nehme ich gerne an.

Haben Sie ein Schlusswort für unsere Studierenden?

Ich möchte die Studierenden ermuntern das zu tun, was ihnen am meisten Spass macht. Wenn jemand nach einem Jahr Informatik sieht, dass dieses Studium nichts für ihn ist, sollte er den Mut haben zu wechseln. Beschliesst jemand nach dem erfolgreichen Abschluss, dass er lieber etwas anderes machen möchte, so sollte er das auf jeden Fall auch tun. Für mich war nach meinem Studium zum Beispiel klar, dass ich nie im Leben Maschinen entwickeln möchte. Wenn man das tut, woran man Freude hat, dann wird sich auch der Erfolg einstellen.