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▼ Zielgruppen ▼

Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Institut für Informatik

Schwerpunkte

Das Institut für Informatik hat sich drei Forschungsschwerpunkten gewidmet, die jeweils mehrere Forschungsgruppen umfassen.

Data and Knowledge Engineering

Der Schwerpunkt "Data and Knowledge Engineering" vereint die Forschungsaktivitäten mehrerer Lehrstühle am Institut in Bezug auf die Grundlagen, den Entwurf und die Anwendung von Algorithmen und Werkzeugen zur Verarbeitung großer, volatiler und möglicherweise unstrukturierter Datensätze. Die beteiligten Arbeitsgruppen decken das Schwerpunktthema gemeinsam ab und ergänzen sich dabei: die Themen reichen von logischen Grundlagen von Anfragesprachen über Indexstrukturen und Algorithmen zur Analyse von Netzwerkdaten und Datenströmen sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache, bis hin zu angewandten Datenwissenschaften in kommerziellen und wissenschaftlichen Anwendungen.

Algorithmen und Strukturen

Modellbildungen und Problemspezifikationen in der Informatik erfolgen in der Regel durch eine Kombination von logischen Spezifikationen und diskreten mathematischen Strukturen. Forschungsgegenstand dieses Schwerpunkts sind die grundlegenden Prinzipien, die der effizienten Lösbarkeit von Problemen in verschiedenen Anwendungsbereichen der Informatik zu Grunde liegen. Dabei interessieren uns vielfältige Komplexitätsmaße, darunter verschiedene Maße für die Berechnungskomplexität (Wie schwer ist es, das Problem algorithmisch zu lösen?) sowie für die Beschreibungskomplexität (Wie schwer ist es, das Problem in einem geeigneten Formalismus zu beschreiben?). Zudem wenden wir die Prinzipien des Algorithm Engineering an, um Brücken in verschiedene Anwendungsbereiche zu schlagen. Profilbildend für diesen Schwerpunkt ist die ausgewiesene Kompetenz in den Bereichen der (experimentellen und theoretischen) Algorithmik, der Logik und der Komplexitätstheorie.

Modellbasierte Systementwicklung

Komplexe Hard- und Software-Systeme werden zunehmend auf der Basis von Modellen entwickelt und analysiert. Am Modell mitsamt seiner technischen oder organisatorischen Umgebung können die Eigenschaften des Systems vor der Implementierung untersucht werden, beispielsweise seine Übereinstimmung mit dem beabsichtigten, intuitiv formulierten Verhalten und seine korrekte Interaktion mit anderen Systemen. Modellbasierte Systementwicklung ist eine langfristig wirksame Technologie; sie erhöht die Qualität, reduziert die Kosten und beeinflusst so gut wie alle Aspekte des Entwurfsprozesses. Anhand von realitätsnahen Modellen lässt sich die Funktion von Systemen auch im laufenden Betrieb optimieren und die Reaktion auf unvorhergesehene Ereignisse untersuchen. Die an diesem Schwerpunkt beteiligten Lehr- und Forschungsgruppen entwickeln geeignete Methoden und Werkzeuge für die Modellierung, Entwicklung und Analyse großer Informatiksysteme.