Die Lehrenden der Informatik

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1 Die Lehrenden der Informatik an der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg April 2018

2 Die Lehrenden der Informatik

3 Arbeitsschwerpunkte Kerninformatik IfI, Institut für Informatik Vertiefungen: Information Systems Engineering, Optimierung Technische Informatik (Vertiefung) ZITI, Institut für Technische Informatik Wissenschaftliches Rechnen (Vertiefung) IWR, Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen Bildverarbeitung HCI, Heidelberg Collaboratory for Image Processing Vertiefung: Bildverarbeitung (nur im Master) Computergrafik (Vertiefung) IWR und HGS MathComp, Heidelberg Graduate School Vertiefung: Computergrafik und Visualisierung

4 Prof. Dr. Klaus Ambos- Spies Priv.-Doz. Dr. Wolfgang Merkle Mathematische Logik und Theoretische Informatik Die Arbeitsgruppe forscht zu Grundlagenfragen der Mathematik und Informatik. Schwerpunkte liegen in der Berechenbarkeits- und Komplexitätstheorie sowie der Logik. Aktuelle Forschungsthemen: - Grenzen der algorithmischen Methode: unlösbare und schwer lösbare Probleme - Algorithmische Aspekte des Zufallsbegriffs - Mathematische Logik (MB9) - Formale Sprachen und Automatentheorie (IFSA) - Berechenbarkeit und Komplexität I (MH14) - Berechenbarkeit und Komplexität II (MH15) - Randomisierte Algorithmen (IRA)

5 Prof. Dr. Artur Andrzejak Parallele und Verteilte Systeme (PVS) Die Gruppe widmet sich den verteilten und parallelen Systemen mit Schwerpunkten: Verlässlichkeit, Testing und Debugging von Softwaresystemen Skalierbare Analyse von Daten Betriebssysteme und Netzwerke Mining Massive Datasets Verteilte Systeme I Seminare und Praktika 5

6 Prof. Dr. Michael Gertz Datenbanksysteme In der Arbeitsgruppe entwickeln wir Modelle, Techniken und Systeme zur Analyse und Exploration wissenschaftlicher und textueller Daten mit einem Schwerpunkt auf Raum- und Zeitinformationen. Einige aktuelle Forschungsthemen: - Analyse von sozialen und Informationsnetzwerken - Data Mining auf raum- und zeitbezogene Daten - Informationsextraktion aus Texten - Text Mining und Information Retrieval - - Datenbanken (Bachelor) - Complex Network Analysis (im WS 18/19) - Spatial and Spatio-Temporal Databases - Knowledge Discovery in Databases - Data Warehousing - Seminare zu Data und Text Mining 6

7 Prof. Dr. Barbara Paech Software Engineering In der Arbeitsgruppe untersuchen wir Methoden, ingenieurmäßige Prinzipien und Werkzeuge, um große Software im Team mit hoher Qualität zu entwickeln. Aktuelle Forschung: - Wissensmanagement und Requirements Engineering - Engineering wissenschaftlicher Software - Engineering medizinischer Software - Einführung in Software Engineering - Requirements Engineering - Qualitätsmanagement - Seminar, ISE-Praktikum, Anfängerund Fortgeschrittenenpraktikum 7

8 Prof. Dr.sc.techn. Essam Badreddin Automation Forschungsthemen: Verlässliche Robotik & autonome Systeme Adaptive Mensch-Technik Interaktion -System Theory -Intelligent Systems -Design of Autonomous Systems -Digital Control in Real Time -Data Acquisition 8

9 Prof. Dr. Ulrich Brüning Rechnerarchitektur Forschungsbereiche: - Entwurf komplexer HW/SW Systeme - Operationsprinzipien und Technologie - Entwurfsraumanalysen - Hardwareentwurf von Prozessoren und Devices - Verbindungsnetzwerke - Software-Treiberentwicklung - Cluster computing basierend auf PC Technologie - Ziel: laufähige Prototypen - Rechnerarchitektur 1 + 2, - Hardware Entwurf und Simulation - Semi Custom Design Flow - Master TI: Chip Engineering 9

10 Prof. Dr. Peter Fischer Schaltungstechnik und Simulation Die Gruppe entwickelt Elektronik-Mikrochips und Sensoren für Teilchen- und Photonenstrahlung. Anwendungsbereiche sind z.b.: - Grundlagenforschung in der Physik (CBM, Belle) - Experimente mit Synchrotronstrahlung (XFEL, ESRF) - Medizintechnik (PET, PET-MRI) - Digitale Schaltungstechnik (BScAI) - Components, Circuits & Sim. (MScTI) - VLSI Design (MScTI) - Fortgeschrittene Schaltungen (MScTI) - Tools (MSc TI) - Silizium-Sensoren & Elektronik (MSc Phys&TI) 10

11 Prof. Dr. Holger Fröning Juniorprofessor für Technische Informatik - Performance and programmability for future and emerging technologies - High-performance computing, machine learning & data analytics - Bipolar computing landscape: super small & super big - Computer engineer with a focus on low-level software layers - Accelerators including GPUs, FPGAs and PIM; future memory technologies - GPUs & CUDA architecture & compilers (simplified programming, scalable communication) - Machine Learning Efficient training & inference of Deep Neural Networks Teaching: - GPU Computing (WS) - Introduction to High Performance Computing (WS) - Advanced Parallel Computing (SS) - Advanced Seminar Computer Engineering (WS) SM SM SM SM SM SM Address-sliced XBARs Address-sliced XBARs L2 slice L2 slice 11

12 Prof. Dr. Robert Strzodka Application Specific Computing Parallele Algorithmen und Hardware Effiziente Datenrepräsentation Genauigkeit, Kompression, Adaptivität Datenzugriff Layout, räumliche und temporale Lokalität Komplexe Datenstrukturen Unstrukturierte Gitter, Graphen Hiearchische Methoden GMG, AMG, FMM, FFT Programmierabstraktionen Bibliotheken, Komposition, Beschleuniger Lehre Parallel Algorithm Design (WS) Advanced Parallel Algorithms (WS) C++ Practice (WS) Accelerator Libraries (SS) Seminare, Projektarbeiten

13 Dr. Andreas Kugel FG Rekonfigurierbare eingebettete Systeme Forschung: - Entwicklung von FPGA-basierten Systemen und optimierten Implementierungen - Instrumentierung für Physikexperimente wie Atlas, XFEL, (Bandbreite, Latenz) - Bildverarbeitung (Latenz) - HPC-Beschleuniger (Energie-Effizienz) - Reconfigurable Embedded Systems (SS) - FPGA Coprocessors (WS) 13

14 Prof. Dr. Katja Mombaur Optimierung, Robotik & Biomechanik Modellierung, Simulation und Optimierung von menschlichen Bewegungen Design und Regelung von Wearable Robots (Exoskelette, Prothesen, Orthesen, Mobilitätsassistenzsysteme) und funkt. elektrische Stimulation Bewegungsoptimierung und regelung für humanoide Roboter Simulation und Regelung von UAVs, Industrie-, Schwarm- und Operationsrobotern - Robotik- & Softwarepraktika - IPI - Vorlesungen zu Modellierung, Simulation, Optimierung, Regelung - Seminare und Vorlesungen Robotik & Biomechanik - Wissenschaftliches Arbeiten 14

15 Prof. Dr. Peter Bastian Wissenschaftliches Rechnen Wir befassen uns mit numerischen Methoden für Höchstleistungsrechner, insbesondere - Numerik partieller Differentialgleichungen - Softwareentwurf im Wissenschaftlichen Rechnen - Parallele Algorithmen - Anwendungen, etwa Transportprozesse in porösen Medien, Signalleitung in Neuronen - Numerik Grundausbildung (Numerik 0,1,2) - Paralleles Rechnen - Simulationswerkzeuge - Softwarepraktikum Wissenschaftliches Rechnen 15

16 Prof. Dr. Dr. h.c. Hans Georg Bock Simulation und Optimierung Der Lehrstuhl entwickelt mathematische Methoden, um komplexe zeitabhängige Prozesse zu simulieren und zu optimieren. - Numerik Grundausbildung (Numerik 0,1,2) 16

17 Prof. Dr. Vincent Heuveline Engineering Mathematics and Computing Lab (EMCL) Wir befassen uns mit der numerischen Simulation und Optimierung auf Höchstleistungsrechner: - Numerik partieller Differentialgleichungen - Hardware-orientierte Numerik - Parallele und verteilte numerische Simulation - Uncertainty Quantification (UQ) - Anwendungen: Medizin, Biowissenschaften, Meteorologie und Klimaforschung - Numerik Grundausbildung (Numerik 0,1,2) - Hardware-orientierte Numerik - Software-Design für das Hochleistungsrechnen - Uncertainty Quantification (UQ) - IT-Sicherheit 17

18 Prof. Dr. Guido Kanschat Mathematische Methoden der Simulation Simulationsmethoden für Kontinuumsprobleme - Beispiele: Strahlungstransport, gekoppelte Strömungsprobleme - Diskretisierung partieller Differentialgleichungen, finite Elemente - Effiziente Lösungsmethoden - Software zur Simulation in C++ -Numerik Grundausbildung (Numerik 0,1,2) - Seminar Multicore und GPU-Computing - Einführung in die deal.ii Software - Seminar zur Approximationstheorie 18

19 PD Dr. Christoph Garbe Bildverarbeitung und Modellierung Wir befassen und mit Transportprozessen in den Umwelt- und Lebenswissenschaften. Dabei entwickeln wir bildverarbeitende Methoden in Kombination mit Transportmodellen. Aktuelle Forschungsthemen: - Bildverarbeitung und Bildsequenzanalyse - Parameterschätzung und Optimierung -Transport von Saharastaub und Spurengasen mittels Satellitenfernerkundung - Transportprozesse in fluiddynamischen Systemen, wie Atmosphäre-Ozean Prozesse und Mikrofluidik - Algorithmen und Datenstrukturen - Software- und Projektpraktika 19

20 Prof. Dr. Fred Hamprecht Multidimensionale Bildverarbeitung Weltweit werden heute riesige Datenmengen erzeugt, in der Welt der Finanzen und beim Film genauso wie in Naturwissenschaft und Technik. Wir entwickeln neue Verfahren, um aus diesen Datenbergen interessante Informationen zu extrahieren, insbesondere mit dem Schwerpunkt Bildverarbeitung. - Image processing - Pattern recognition - Algorithms and data structures - Praktika 20

21 Prof. Dr. Bernd Jähne Digitale Bildverarbeitung Bildaufnehmende Messmethoden werden in allen Gebieten der Wissenschaft und Technik eingesetzt. Wir entwickeln dafür Bildaufnahmeverfahren und Bildanalysemethoden. - Signal- und Bildverarbeitung - Physics of Imaging - Image Sensors & Computational Photography - Bildfolgenanalyse 21

22 Prof. Dr. Björn Ommer Computer Vision Forschung: - Entwicklung von Algorithmen, mit denen wir Computern das Sehen beibringen Computer Vision - Erkennung von Objekten in Bildern und Videos - Detektion von Aktionen in Videos Surveillance Vorlesungen, Seminare, Praktika zu: - Computer Vision - Object Recognition & Image Understanding - Pattern Recognition - Image Processing 22

23 Visual Learning Lab Heads: Prof. Dr. Carsten Rother PD Dr. Ullirch Köthe AR Dr. Bogdan Savchynskyy Research: 3D Computer Vision Deep Learning Machine Learning in Natural Science Combinational Optimization Lectures: Fundamentals of Machine Learning (WiSe) Advanced Machine Learning (SoSe) Computer Vision: Scene Reconstruction and Understanding (SoSe) Optimization for Machine Learning (SoSe) Industrial Relationship:

24 Prof. Dr. Christoph Schnörr Bildverarbeitung und Mustererkennung Forschung: Mathematische Modellierung und Algorithmenentwurf für die Bildverarbeitung und Mustererkennung - Bildverarbeitung, Computer Vision - Mustererkennung und Graphische Modelle Heidelberg Collaboratory for Image Processing Graduiertenkolleg: Probabilistic Graphical Models and Applications in Image Analysis 24

25 Prof. Dr. Jürgen Hesser Experimentelle Strahlentherapie Forschungsthemen: - Inverse Probleme in Computational Physics und Bildverarbeitung - Modellierung und Simulation in der Medizin - Instrumentierung - Visualisierung medizinischer Daten - Medical Image Processing - Volume Visualization - Inverse Problems - Computer Games

26 Dr. Susanne Krömker Visualisierung und Numerische Geometrie In unserer Arbeitsgruppe befassen wir uns mit - Topologische Methoden zu Datenreduktion - Vergleich von Tomographie- und Oberflächendaten - Rekonstruktion der Geometrie von Objekten aus Scans von Mittel- und Nahbereich - Visualisierung im Bereich Cultural Heritage Lehre im WS 15/16: - Computergraphik I - Softwarepraktikum Computergraphik - Hauptseminar Computergraphik und Visualisierung (zusammen mit H. Mara, F. Sadlo) 26

27 Prof. Dr. Filip Sadlo Visual Computing Wir befassen uns mit der Entwicklung grafikorientierter Analysetechniken, insbesondere - Visualisierung von Vektorfeldern - Volumenrendering - Visualisierung physikalischer Phänomene - Visualisierung in der Simulation - Wissenschaftliche Visualisierung - Geometric Modeling and Animation - Seminare zu Visualisierung 27