Forschung

Das digitale Informationszeitalter hat zu einem zunehmenden Wachstum heterogener Daten geführt. Durch die rasche Verbreitung internetfähiger moderner Geräte und ihrer leistungsstarken Verarbeitungskapazitäten sowie fortschrittlicher Mittel zur Datenkommunikation sind Nutzer und Systeme in der Lage, Daten in großem Umfang zu erzeugen, zu verarbeiten und auszutauschen. Mit der daraus resultierenden Vielzahl und Vielseitigkeit der Daten, die in wissenschaftlichen und nicht-wissenschaftlichen Bereichen zur Verfügung stehen, müssen sich die heutigen Datenanalysemethoden an komplexe Datentypen anpassen, um Erkenntnisse im Hinblick auf unterschiedliche Informationsbedürfnisse zu liefern.

Unsere Forschung ist in den Bereichen Data Science und Data Engineering verwurzelt, wo wir intelligente Datenanalysemethoden entwickeln wollen, die sich an anspruchsvolle Forschungsfragen in verschiedenen interdisziplinären Anwendungsbereichen in Industrie, Technik, Chemie, Medizin und Geisteswissenschaften anpassen. Unser Ziel ist es, komplexe Datenräume zu erforschen, zu erklären und zu nutzen, die Zeitreihen-, Streaming-, räumlich-zeitliche, soziale, wissenschaftliche, Graph- und Multimediadaten umfassen, um neue Erkenntnisse und Fachwissen zu entdecken. Unsere Forschungsinteressen umfassen die folgenden Bereiche und Themen:

Forschungsschwerpunkte:

• Data Science
• Data Engineering
• Big Data
• Machine Learning
• Multimedia Databases