Dr. Eva Asselmann ist habilitierte Psychologin, Leiterin verschiedener Forschungsprojekte und Autorin zahlreicher wissenschaftlicher Publikationen. Schwerpunktmäßig forscht sie zu den Themen Persönlichkeitsentwicklung, Resilienz, Stressmanagement, Gesundheitsförderung und Prävention. Dabei beschäftigt sie sich insbesondere mit folgenden Fragen: Wie verändert sich unsere Persönlichkeit im Laufe des Lebens? Wie wirken sich einschneidende Ereignisse auf unsere Persönlichkeit, unser Wohlbefinden und unsere Gesundheit aus? Was können wir konkret tun, um Stress gelassen zu meistern, Krisen erfolgreich zu bewältigen und an Herausforderungen zu wachsen?

Daran anknüpfend bietet Dr. Eva Asselmann Coachings und Trainings an. Hierbei verbindet sie ihre wissenschaftliche Expertise mit ihrer umfassenden Praxiserfahrung als psychologische Beraterin, Coach und Trainerin. Sie verfügt über Zusatzqualifikationen im systemischen Coaching, im Change Management und in der Akzeptanz- und Commitment-Therapie. Ein ressourcenorientierter Ansatz, Offenheit, Empathie und Wertschätzung bilden den Ausgangspunkt ihrer Arbeit.

Prof. Dobbek untersucht die biochemischen Grundlagen des Wachstums von Bakterien auf Substraten wie Kohlendioxid, Kohlenmonoxid, sowie den umweltverschmutzenden aromatischen Substanzen. Ein spezieller Fokus liegt auf der funktionellen und strukturellen Untersuchung von metallhaltigen Enzymen, die unreaktive Moleküle in Abwesenheit von Sauerstoff umsetzen und es Bakterien ermöglichen unter scheinbar lebensfeindlichen Bedingungen zu wachsen. Ziel ist die Entwicklung neuer (Bio-)Katalysatoren zur energieeffizienten Umsetzung von Kohlendioxid und Kohlenmonoxid, sowie die Generierung von neuen Enzymen für den biologischen Abbau von mensch- und umweltschädigenden Substanzen.

Prof. Freytag ist Inhaber des Lehrstuhls für Datenbanken und Informationssysteme (DBIS). Zu seinen Forschungsinteressen gehören alle Aspekte der Verarbeitung von Abfragen und Abfrageoptimierung in (objekt-) relationalen Datenbanksystemen, neue Entwicklungen im Datenbankbereich (z.B. semi-strukturierte oder graph-basierte) Daten, Datenqualität, Big Data Analytics sowie Schutz der Privatsphäre im Kontext von Datenbanksystemen. Darüber hinaus ist er in vielen Kooperationen zur Nutzung von Datenbanktechnologie in Anwendungen wie Geoinformationssysteme (GIS), Bioinformatik, Physik sowie Life Sciences involviert. In den letzten Jahren erhielt Prof. Freytag viermal den IBM Faculty Award für kooperatives Arbeiten in den Bereichen Datenbanken, Middleware und Bioinformatik/Life Sciences, sowie in 2009 und 2010 den HP Labs Innovation Research Awards für seine Forschung im Datenbankbereich und Cloud Computing. Er war 2003 Mit-Organisator der VLDB (Very Large Data Bases) Konferenz in Berlin, der wichtigsten Datenbankkonferenz weltweit, und gleichzeitig Mitglied der VLDB-Stiftung (VLDB Endowment Inc.) von 2001 bis 2007. Prof. Freytag ist seit 2009 Sprecher des Fachbereichs DBIS der Gesellschaft für Informatik (GI).

Der Forschungsschwerpunkt von Prof. Greifeneder und ihrem Team am Lehrstuhl für Information Behavior liegt auf der Benutzerforschung. Sie beschäftigt sich insbesondere mit dem Such- und Benutzerverhalten von Menschen im Umgang mit Informationen oder Metadaten sowohl bei der Bibliotheksnutzung als auch in Bereichen wie Digitalen Bibliotheken oder Forschungsdaten. Ein Fokus liegt dabei auf der Nutzung von Online-Erhebungsverfahren, dem Testen in natürlichen Testumgebungen sowie der Sicherung der Datenvalidität unter Labor- und natürlichen Bedingungen. Auch das Information-Sharing-Verhalten von Nutzern im privaten Bereich sowie die Kontextforschung spielen eine wichtige Rolle in der Arbeit des Lehrstuhls.

Am Lehrstuhl für Software Engineering arbeitet Prof. Grunske mit seinem Team an Softwaretechnikmethoden insbesondere im Bereich der automatisierten Entwicklung und Qualitätskontrolle von Softwaresystemen. Ein weiter Schwerpunkt ist die Arbeit mit probabilistischen Techniken, auf dessen Grundlage wahrscheinliche und weniger wahrscheinliche Verhaltensweisen eines Programms modelliert werden können, was es erlaubt, Anomalien besser zu entdecken und zu beheben. Zum Einsatz kommen solche statistischen Modelle u. a. beim Monitoring und Debugging von Programmen während der Laufzeit sowie beim Softwaretest – so wird die Entwicklung sicherer und zuverlässiger Softwaresysteme unterstützt. Weitere Forschungsschwerpunkte von Prof. Grunske sind die Entwicklung von Methoden, mit der Qualitätsanforderungen an ein Softwaresystem präzise definiert werden können; die Formalisierung von Verifikationsbedingungen sowie die (technische) Sicherheit in eingebetteten Systemen und Prozess- und Performancemanagement.

Professorin Hafners Forschung beschäftigt sich damit, Prinzipien der Intelligenz von biologischen Systemen zu extrahieren und auf künstliche adaptive Systeme zu übertragen. Der Schwerpunkt ist dabei die Übertragung kognitiver Fähigkeiten auf autonome Roboter. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, intelligente autonome Roboter zu entwickeln, sondern auch biologische Fähigkeiten durch Roboter-Experimente besser zu verstehen. Schwerpunkte unserer Forschung sind sensomotorisches Lernen, interne Modelle zur Vorhersage, Aufmerksamkeitsprozesse, sowie räumliche Kognition. Die Methoden für die Entwicklung der Modelle reichen von evolutionären Algorithmen über neuronales Lernen bis zur Informationstheorie. Als Plattformen nutzen wir mobile Roboter (humanoide, fahrende, fliegende und tauchende Roboter) sowie Softwaresimulationen. Professor Hafner ist IEEE Senior Member und PI in mehreren EU-Projekten.

Prof. Hoppe beschäftigt sich im Bereich „Occupational Health Psychology“ (OHP) mit der Analyse von Arbeitstätigkeiten, um die Gesundheit und Leistungsfähigkeit der Beschäftigten zu erhalten und ihnen Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten zu eröffnen. OHP verbindet Arbeits- und Gesundheitspsychologie mit Arbeitsmedizin und traditionellem Arbeitsschutz, der in den sich schnell ändernden Beschäftigungsverhältnissen längst nicht mehr ausreicht. Die psychosozialen Charakteristika einer Arbeitsstelle wie Arbeitsanforderungen, Einfluss auf und Kontrolle über die Aufgaben sowie das soziale Arbeitsumfeld und die Effekte dieser Charakteristika auf die Gesundheit des Arbeitnehmers und dessen/deren Wohlergehen werden von Prof. Hoppe analysiert. Sie untersucht auch, wie die psychosozialen Arbeitscharakteristika die motivierenden Faktoren, z.B. Jobzufriedenheit und Engagement, eines Arbeitnehmers beeinflussen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Betrachtung und Analyse der Situation von Migranten und Geringqualifizierten und den Auswirkungen ihres Arbeitsplatzes/-umfelds auf ihre Gesundheit und ihr Wohlergehen. Auch multiethnische und multilinguale Belegschaften werden von Prof. Hoppe auf die Auswirkungen dieser Diversität auf die Arbeitnehmergesundheit untersucht.

In der Softwaretechnik spielen Modelle eine zunehmend zentrale Rolle, um die stetig wachsende Komplexität softwareintensiver Systeme zu beherrschen. Modellgetriebene Softwareentwicklung verfolgt zum einen die Generierung von Teilen eines Systems aus domänenspezifischen Modellen, welche den Übergang von informellen Anforderungsspezifikationen hin zu technologiespezifischen Realisierungen erleichtern. Am Modell eines Systems mitsamt seiner Umgebung können zudem kritische Systemeigenschaften bereits vor der eigentlichen Implementierung analysiert, validiert und verifiziert werden. Die modellgetriebene Entwicklung führt somit zu einer Steigerung von Produktivität und Qualität. Modellgetriebene Softwareentwicklung hat sich für eingebettete Systeme und einige andere Domänen bereits teilweise etabliert. Modellgetriebene Entwicklung löst jedoch nicht alle softwaretechnischen Herausforderungen, tatsächlich werden auch neue geschaffen. Die Forschung am Lehrstuhl für Modellgetriebene Softwareentwicklung orientiert sich in besonderem Maße an relevanten Problemen und Herausforderungen, welche bei der Umsetzung des Paradigmas der modellgetriebenen Entwicklung in der industriellen Praxis zu beobachten sind.

Der Schwerpunkt unserer Forschungsinteressen liegt auf Algorithmen für und der Komplexität von algebraischen Problemen, mit einer besonderen Betonung des Graphisomorphieproblems und verwandten algorithmischen Problemen. Es ist seit langem eine offene Frage, ob das Graphisomorphieproblem für allgemeine Graphen in Polynomialzeit gelöst werden kann. Für viele eingeschränkte Graphklassen sind allerdings effiziente Algorithmen bekannt (z.B. für Graphen mit beschränkter Bauweite, beschränkten Farbklassen, für bestimmte Schnittgraphen wie z.B. Intervallgraphen sowie für alle Graphklassen, die unter Minorenbildung abgeschlossen sind). Daneben untersuchen wir verwandte Probleme wie Kanonisierung und Ähnlichkeit von Graphen sowie theoretische Fragestellungen im Umkreis der Kryptographie.