Big Data Analytics

Wir sind eine Gruppe von Informatikern mit zehnjähriger Erfahrung in der Entwicklung von Datenexplorations- und Analysemethoden in interdisziplinären Forschungsprojekten. Unsere Methoden unterstützen Wissenschaftler dabei

Unsere Forschung wird durch reale wissenschaftliche Anwendungen wie zum Beispiel der Fernerkundung, der Modellierung von Fluidsystemen und der Erdsystemmodellierung motiviert.

Wir passen Methoden der Informatik aus den Feldern

  • maschinelles Lernen/künstliche Intelligenz,
  • interaktive Visualisierung,
  • wissenschaftliche Workflows und
  • komponentenbasiert Softwareentwicklung

auf die spezifischen Anforderungen von wissenschaftlichen Anwendungen an.

Wir entwickeln unsere Methoden im "Dialog" mit Wissenschaftlern, um die Anforderungen ihrer wissenschaftlichen Anwendungen zu verstehen.

Unsere Forschungsthemen

Identifikation von Beziehungen zwischen heterogenen Daten

Geowissenschaftler nutzen Daten von Sensoren, Geoarchiven (wie Bohrkerne) und Simulationen. Die Daten beschreiben Prozesse auf unterschiedlichen Skalen in Raum und Zeit mit verschiedenen Variablen. Die von uns entwickelten Methoden erleichtern  die integrierte Analyse von heterogenen Daten und den Vergleich von Daten aus verschiedenen Quellen.

Forschung & Technologien:

Extraktion von relevanten Informationen aus großen Datensätzen

Simulationsmodelle und Beobachtungssysteme generieren umfangreiche Datensätze. Unsere Methoden unterstützen Wisschenschaftler dabei relevante Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren.

Forschung & Technologien:

Exploration von mehrdimensionalen Daten

Wichtiger Bestandteil geowissenschaftlicher Forschung ist das Verständnis von mehrdimensionalen Daten. Wir entwickeln Lösungen für die räumliche und zeitliche Datenexploration um relevante Informationen in diesen mehrdimensionalen Daten erkennen zu können.

Forschung & Technologien:

Explainable AI (XAI)

Methoden des maschinellen Lernens (ML) werden von immer mehr Anwendern genutzt um relevante Probleme zu lösen und kritische Entscheidungen zu treffen. Daher wird es aktuell immer wichtiger, diese Methoden und ihre Ergebnisse zu verstehen und zu interpretieren. Wir entwickeln XAI-Methoden, die aussagekräftige Informationen aus ML-Modellen extrahieren und unsere Methoden ermöglichen es Benutzern, diese Informationen mithilfe von interaktiven Visualisierungen zu untersuchen.

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