Lehrstühle

Prof. Dr. Sebastian Baltes

Die Gruppe forscht im Bereich Empirical Software Engineering. Ein Forschungsschwerpunkt ist das Thema Software Analytics, also die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von qualitativen und quantitativen Daten zur Überwachung, Steuerung und Verbesserung von Softwareentwicklungsprozessen und Tools. Darüber hinaus interessieren wir uns für interdisziplinäre Forschung und methodische Aspekte des empirischen Software-Engineerings. Für uns ist eine gründliche Analyse und ein tiefes Verständnis der Praxis ein wesentlicher erster Schritt, um die Softwareentwicklung effektiver und effizienter zu gestalten. Unsere Vision ist, dass zukünftig Entscheidungen in der Softwareentwicklung verstärkt evidenzbasiert getroffen werden. Dies ist aber nur möglich, wenn die Software-Engineering-Forschung konkrete Erkenntnisse zu relevanten Fragestellungen liefert.

Die Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls umfassen folgende Themen:
 
• Software Engineering
• Advanced Software Engineering
• Software Analytics
• Praktika, Projekte und Seminare zu aktuellen Software-Engineering-Themen

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Prof. Dr. Thomas Rauber

PARALLELE UND VERTEILTE SYSTEME

Die Forschung des Lehrstuhls für Parallele und Verteilte Systeme (Angewandte Infor-
matik II) beschäftigt sich mit dem Entwurf und der Realisierung von parallelen und
verteilten Systemen. Dabei steht neben der technischen Umsetzung der Systeme die Analyse der zugrunde liegenden Kommunikationshardware, die Entwicklung effizienter Kommunikationsbibliotheken für wissenschaftlich-technische Programme und die Ausnutzung von hardwareunterstützten Synchronisationsmechanismen für die Realisierung dieser Bibliotheken im Vordergrund.

Die bearbeiteten Projekte umfassen die Entwicklung von Simulatoren zur Analyse von Cachespeichern moderner Mikroprozessoren, die Entwicklung von hardwaresynchronisierten Task-Bibliotheken zur dynamischen Lastbalancierung in
irregulären Anwendungen und die Realisierung von Netzwerkprotokollen für Softwaresysteme aus unterschiedlichen
Anwendungsbereichen.

Die Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls umfassen folgende Themen:

• Rechnerarchitektur und Rechnernetze
• Programmierung innovativer Rechnerarchitekturen
• Verteilte und Parallele Systeme
• Programmierpraktika
• Praktika

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Prod. Dr. Dominik Henrich

ROBOTIK UND EINGEBETTETE SYSTEME

Der Lehrstuhl für Robotik und Eingebettete Systeme (Angewandte Informatik III) beschäftigt sich in Forschung und Lehre mit Robotern als informationsverarbeitende Systeme, welche ihre Umwelt erfassen, verändern und mit ihr interagieren können.

Ein Schwerpunkt ist die Koexistenz und Kooperation von Mensch und Roboter. Ziel ist es, die strikte räumliche Trennung aufzuheben und die Stärken von Mensch und Robo-
ter synergistisch zu kombinieren. Hierzu werden die kamerabasierte Raumüberwachung, Kollisionserkennung, Bewegungsplanung und Intentionserkennung betrachtet.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der intuitiven Programmierung von Robotern. Ziele sind dabei, den hohen Programmieraufwand zu reduzieren, die Roboter auch Nicht-Experten zugänglich zu machen und damit die Anwendungsmöglichkeiten zu vergrößern. Hierzu werden die einfache Sensorintegration, das Programmieren durch Vormachen sowie imperative und deklarative Programmierparadigmen betrachtet.

Die Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls umfassen folgende Themen:

• Robotik
• Computersehen
• Mustererkennung
• Eingebettete Systeme
• Betriebssysteme

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Prof. Dr.-Ing. Stefan Jablonski

DATENBANKEN UND INFORMATIONSSYSTEME

Der Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme fokussiert die Themenbereiche datenbank- und prozessbasierte Informationssysteme sowohl in der Forschung als auch in der Lehre. Jeweils werden die Bereitstellung logischer, konzeptioneller Grundlagen und das Überführen dieser Grundlagen in praktische Lösungen schwerpunktmäßig behandelt.

Neben dem prozeduralen Prozessmanagement (z.B. BPMN) werden insbesondere Konzepte des deklarativen Prozessmanagements untersucht. Letztere berücksichtigen insbesondere den Aspekt der Flexibilität in Prozessabläufen, welcher sich in einer großen Zahl an Ablaufvarianten zeigt. Deklaratives Process Mining bildet einen weiteren Schwerpunkt dieses Arbeitsgebiets.

Im Bereich datenbankbasierter Informationssysteme steht das Thema Data Analytics im Fokus. Der Aufbau großer Datenbanken (Big Data) und deren Realisierung insbesondere auch mit Nicht-Standard-Ansätzen (NoSQL) sowie Data Mining bilden zentrale Themenbereiche.

Konzeptionelle Grundlagen datenbank- und prozessorientierter Informationssysteme werden in allen Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls thematisiert:

• Datenbanken und Informationssysteme (DBIS I und DBIS II)
• Management und Analyse großer Datenmengen (DBIS III: Data Analytics)
• Prozessmanagement (DBIS III: Process Management)

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Prof. Dr. Michael Guthe

GRAPHISCHE DATENVERARBEITUNG

Der Lehrstuhl für Graphische Datenverarbeitung (Angewandte Informatik V) befasst sich mit allen Aspekten von Systemen, die visuelle Inhalte produzieren oder verarbeiten.
Themen sind dabei auf der einen Seite die effi ziente Generierung photorealistischer Bilder, wie man sie aus aktuellen Animations- und Actionfi lmen kennt und die Modellierung komplexer virtueller Welten, ohne die heutige Computerspiele nicht denkbar wären.

Des weiteren beschäftigt sich die AI V mit Algorithmen zur Bild- und Videoverarbeitung, insbesondere im medizinischen Bereich und der bild-basierten 3D-Rekonstruktion, die einen immer größeren Stellenwert bei der Erzeugung von 3D Modellen spielt. Weitere Themen sind die möglichst natürliche Mensch-Computer-Interaktion sowie computergenerierte Spezialeff ekte und Computerspiele.

Die Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls umfassen folgende Themen:

• Künstliche Intelligenz
• Computergraphik
• Multimediale Systeme
• Animation und Simulation

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Prod. Dr. Christian Knauer

ALGORITHMEN UND DATENSTRUKTUREN

Der Lehrstuhl für Algorithmen und Datenstrukturen (Angewandte Informatik VI) arbeitet am Entwurf und der Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen, speziell auf dem Gebiet der algorithmischen Geometrie und deren Anwendungen in der geometrischen Mustererkennung sowie dem Entwurf geometrischer Netzwerke.

Neben der theoretischen Untersuchung algorithmischer Problemstellungen wird dabei auch die praktische Umsetzung der entwickelten Verfahren in verschiedenen Anwendungsfeldern wie z.B. der Mustererkennung oder der computerunterstützten Medizin angestrebt. Hierzu gehören insbesondere das Algorithm Engineering, d.h. Entwurf, Analyse, Implementierung und experimentelle Bewertung von „praktikablen“ Algorithmen vor allem unter Berücksichtigung realistischer geometrischer Eingabemodelle. Ein weiterer Arbeitsschwerpunkt des Lehrstuhls ist die Untersuchung von Problemen der algorithmischen Geometrie mittels Methoden der parametrisierten Komplexitätstheorie.

Die Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls umfassen folgende Themen:

• Algorithmische Geometrie
• Algorithmen und Datenstrukturen
• Compilerbau

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Prof. Dr. Wim Martens

DATENINTENSIVE ALGORITHMEN

Der Lehrstuhl für Datenintensive Algorithmen (Angewandte Informatik VII) beschäftigt sich mit der Grundlagenforschung zur Verarbeitung von großen Datenmengen, z.B. im Internet.

Die immense Entwicklung, die das Internet allein in den letzten zehn Jahren durchlaufen hat, stellt an die klassischen Gebiete der Informatik, wie etwa an formale Sprachen, Logik oder Datenbanktheorie, neue Herausforderungen. Der Lehrstuhl erforscht diese Grundlagen und ihre Anwendungsperspektiven.

Die Arbeitsgruppe zielt hierbei darauf ab, den Bogen zwischen Theorie und Praxis zu spannen. Denn auf der einen Seite werden Fragen erforscht, die einen direkten Praxisbezug haben. Auf der anderen Seite werden auch kürzlich entwickelte Verfahren als Prototyp realisiert, und es wird verglichen, ob diese mit schon bestehender, etablierter Software konkurrieren können.

Die Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls umfassen folgende Themen:

• Theoretische Informatik
• Logik
• Komplexität
• Grundlagen von Web-Informationssystemen
• Fortgeschrittene formale Sprachen

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Prof. Dr. Jörg Müller

SERIOUS GAMES

Der Lehrstuhl für Serious Games beschäftigt sich hauptsächlich mit der Interaktion
zwischen Menschen und Computern, mit Computerspielen und Serious Games.

Unsere primären Forschungsgebiete sind die Modellierung, Simulation und Optimie-
rung der Mensch-Computer Interaktion mithilfe von dynamischen Systemmodellen, biomechanischen Simulationender Mensch-Computer Interaktion, Ultraschall-Levitationsschnittstellen und der erweiterten und virtuellen Realität.

Die Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls umfassen folgende Themen:

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Prof. Dr. Daniel Buschek

MOBILE INTELLIGENT USER INTERFACES 

Die Forschungsgruppe verbindet Forschung zu Mensch-Computer Interaktion mit datengetriebenen Methoden des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz (KI).

Die Gruppe verfolgt dabei zwei Forschungsziele:

Erstens helfen diese Methoden Nuterschnittstellen systematisch zu entwerfen und zu verbessern, z.B. durch Modellierung von Nutzerverhalten und dynamischer Anpassung an dieses Verhalten.

Zweitens ist es Ziel der Gruppe durch diese interdisziplinäre Forschung bessere Interaktionsmöglichkeiten für KI-Systeme zu ermöglichen. Dies ermöglicht insbesondere KI als Werkzeug nutzbar zu machen, um Menschen in ihren Aufgaben zu unterstützen, anstatt sie zu ersetzen.

Die Gruppe vertritt diese Themen in der Lehre, u.a. mit:

• Vorlesung: Intelligent user interfaces
• Vorlesung: User-centred design
• Vorlesung: Information visualization
• Praktikum (Bachelor- sowie Mastervariante): Creating Intelligent Interactive Systems with Android

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Prof. Dr. Ruben Mayer

DATA SYSTEMS

Der Lehrstuhl für Data Systems (Angewandte Informatik X) beschäftigt sich mit hochskalierbaren, verteilten Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen.

In vielen Anwendungsbereichen spielt die Analyse großer Datenmengen eine wachsende Rolle. Durch neue Methoden, wie zum Beispiel im Maschinellen Lernen, können Daten immer besser analysiert werden und fließen in komplexe Modelle, die präzise Vorhersagen ermöglichen. Dabei besteht jedoch die Herausforderung, dass die Datenverarbeitung mit steigender Datenmenge immer mehr Ressourcen beansprucht, was sowohl hinsichtlich ökonomischer als auch ökologischer Aspekte ein wachsendes Problem darstellt. Unsere Forschung untersucht solche neuen Anwendungen und die Frameworks, mit denen sie realisiert werden (z.B. ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch). Wir arbeiten daran, die Datenverarbeitung effizienter zu machen, um mit weniger Ressourceneinsatz ähnliche oder sogar bessere Ergebnisse zu erzielen.

Die Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls umfassen folgende Themen:

• Vorlesungen im Bereich Data Systems (z.B. Event Processing, Graph Data Systems, usw.)
• Praktika und Seminare im Bereich Data Systems (z.B. Seminar Big Data Systems)

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