Softwareentwicklung

Profilbild Weidlich
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut für Informatik

Process-Driven Architectures

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Expertise

Prof. Weidlich leitet die Gruppe Process-Driven Architectures. Ziel seines Teams ist es, das Design und die Analyse von prozessorientierten Informationssystemen (POIS) und ereignisgetriebenen Systemen (ES) zu unterstützen und zu verbessern. POIS sind Softwaresysteme, die eine Automation, Steuerung sowie Kontrolle von Abläufen ermöglichen. Damit finden solche Systeme Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen; von der Logistik über das Gesundheitswesen bis hin zum Monitoring von Infrastrukturen. Zu den Arbeits- und Forschungsschwerpunkten des Teams gehören formale Methoden der Verhaltensmodellierung und -verifizierung, ereignisorientierte Ansätze zur Überwachung und Kontrolle von Prozessen, als auch Fragen hinsichtlich der Integration prozessorientierter Daten zur Vorhersage von Verhaltensabläufen. Im Bereich der ES widmet sich die Gruppe hauptsächliche Techniken, welche das Laufzeit-Verhalten dieser Systeme optimieren. So kann beispielweise die Auswertung von Anfragen über Ereignisströmen durch die Erkennung von Regelmäßigkeiten in den Ereignisströmen effizienter gestaltet werden. 2016 wurde Prof. Weidlich zu einem „Junior Fellow“ der Gesellschaft für Informatik (GI) ernannt und mit dem Berliner Nachwuchs-Wissenschaftspreis des regierenden Bürgermeisters ausgezeichnet.

Wissenschaftliche Dienstleistungen
  • Umfangreiche Erfahrung und Expertise in der Dokumentation von Geschäftsprozessen, sowie im Bereich der Schulung in Techniken des Prozessmanagements
  • Expertise im Bereich des Prozess Mining, der datengetriebenen Analyse von Prozessen, sowohl in qualitativer (Compliance Anforderungen) als auch quantitativer Hinsicht (Bottleneck-Analyse, Planung von Resourceneinsatz)
  • Know-how hinsichtlich der Skalierung von Ereignisstromverarbeitung auf großen Datenmengen
Referenzen
  • Führende Krebsklinik in den USA: Analyse und Verbesserung der klinischen Abläufe auf Basis von Daten eines Real-Time-Locating-Systems
  • Internationaler Öl- und Gaskonzern: Entwicklung von Techniken um Unregelmäßigkeiten in Strömen von Sensordaten aufzuspüren
  • Namhafter deutscher Unternehmenssoftware-Hersteller: Entwurf und Entwicklung von Erweiterungen für eine Plattform für die Geschäftsprozessmodellierung
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Profilbild Schlingloff
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut für Informatik

Softwaretechnik

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Expertise

Eingebettete Informatiksysteme dringen immer mehr in alle Bereiche des täglichen Lebens vor, man denke nur an Fahrassistenzsysteme im Auto, medizinische Geräte, oder Steuerungssysteme in Industrieanlagen. Je mehr diese Systeme auch sicherheitskritische Aufgaben übernehmen, desto wichtiger wird eine effektive und effiziente Qualitätssicherung dafür. Die Forschungsgruppe SVT (Spezifikation, Verifikation und Testtheorie) beschäftigt sich mit modellbasierter Entwicklung und Modellprüfung, logischer Verifikation und der automatischen Generierung und Ausführung von Tests für sicherheitskritische Software. Prof. Schlingloff ist Chief Scientist des System Quality Center am Fraunhofer-FOKUS, Berlin, und Vorstandsvorsitzender der Forschungsvereine GFaI e.V. und ZeSys e.V.

Referenzen
  • Großes deutsches Unternehmen für Kommunikation und Sensorik: Studentisches Semesterprojekt zur Erstellung eines Systems zur verteilten Überwachung der Luftqualität in Innenräumen.
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Profilbild Leser
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut für Informatik

Wissensmanagement in der Bioinformatik

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Expertise

Die Forschungsarbeiten von Prof. Leser und seinen Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen beschäftigen sich mit allen Aspekten der Integration und Analyse heterogener und verteilter Daten, der Modellierung, Implementierung und Optimierung komplexer Wissens- und Datenbanken sowie der automatischen Analyse von natürlichsprachlichen Texten (Text Mining bzw. Informationsextraktion). Dies umfasst Themen wie Data Warehouses und multidimensionale Indexierungsverfahren, Graphdatenbanken, Deep Web und Semantic Web, maschinelles Lernen, Ähnlichkeitssuche, Scientific Workflows und ETL-Prozesse, statistische Datenanalysemethoden und Methoden zur Abschätzung und Sicherung der Datenqualität. Die Gruppe forscht in vielfältigen interdisziplinären Projekten, vor allem mit Kollegen und Kolleginnen aus der biomedizinischen Grundlagen- und angewandten Forschung.

Wissenschaftliche Dienstleistungen

Sehr gute IT-Ausstattung:

  • mehrere moderne Rechencluster (20-80 CPUs, 1 TB Hauptspeicher)
  • Cluster mit 60+ Kernen
  • 50 TB+ Speicherkapazität
Referenzen
  • Beratung und Prototypentwicklung für ein IT-Systemhaus im Bereich Stammdatenstandardisierung und -integration
  • Algorithmenentwicklung und -evaluation zur Datenqualitätsanalyse für einen IT-Produkthersteller
  • Beratung und Entwicklung von Text-Mining-Verfahren für einen internationalen Pharmakonzern
  • Gemeinsame Systementwicklung mit einem mittelständischen Biotechnologieunternehmen im Bereich der Bewertung humaner Genotypveränderungen (gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi))
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Profilbild Koch
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut für Physik

Experimentelle Physik (Strukturforschung/Elektronenmikroskopie)

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Expertise

Die Arbeitsgruppe Strukturforschung / Elektronenmikroskopie an der HU zu Berlin ist aktiv in der Entwicklung und Anwendung eines breiten Spektrums neuer Methoden für die Untersuchung kleinster Volumen mittels Transmissionselektronenmikroskopie (TEM), Rastertransmissionselektronenmikroskopie (STEM), Rasterelektronenmikroskopie (REM), aber auch optischer Mikroskopie. Dabei hervorzuheben sind die Entwicklung völlig neuer Elektronenbeugungsmethoden zur Bestimmung der atomaren Struktur in (nano-)kristallinen Materialien, sowie die Entwicklung inline-holographischer Methoden, sowohl am TEM, als auch am optischen Mikroskop. Die von uns entwickelten Methoden der inline Holographie setzen wir im TEM ein, um elektrostatische Potentiale, Ladungsträgerverteilungen, und mechanische Verspannungen in Halbleitern und Keramiken zu kartieren. Im optischen Mikroskop verwenden wir die inline Holographie für die quantitative Phasenmikroskopie an lebenden Zellen oder Topographiekartierungen von Oberflächen mit nm z-Auflösung.

Wissenschaftliche Dienstleistungen

Transmissionselektronenmikroskope:

  • JEOL JEM2200FS FEG-(S)TEM ausgerüstet mit einem in-column Energiefilter für Elektronenverlustspektroskopie, HAADF- und BF-STEM Detektoren, EDX-Spektrometer für lokale Elementanalyse, NanoMegas ASTAR Precession Einheit für das Kartieren kristalliner Phasen und Elektronenkristallographie, elektrostatisches Biprisma für Elektronenholographie, Akquisitionssoftware für Large-Angle Rocking-Beam Electron Diffraction (LARBED)
  • Hitachi H-8110 (S)TEM with LaB6 Kathode, ausgerüstet mit HAADF- und BF-STEM

Detektoren Rasterelektronenmikroskop:

  • Zeiss GeminiSEM 500 mit Feldemissionsquelle, ausgerüstet mit einem multi-Segment STEM Detektor, einem EDX-Spektrometer, und einer Elektronenstrahllithographieeinheit (RAITH-Elphy)
Referenzen
  • Im Rahmen eines Kooperationsvertrages hat Prof. Koch Methoden zur Auswertung von Bildserien für eines der weltweit führenden Optik-Unternehmen entwickelt.
Themen / Trends
Wissenschaftliche Einrichtungen
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Profilbild Kehrer
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut für Informatik

Modellgetriebene Softwareentwicklung

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Expertise

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.

Wissenschaftliche Dienstleistungen
  • Expertise im Bereich der Einführung modellbasierter Entwicklungstechniken und -prozesse
  • Know-How hinsichtlich des Aufbaus modellbasierter Transformationsketten (Domänenspezifische Modellierungssprachen, Modelltransformation und -interpretation, Code-Generierung) und Entwicklungsumgebungen (Kollaborative Modellierung, (Ko-)Evolution von Modellen, Modellreparatur und -synchronisation)
  • Umfangreiche Erfahrung im Bereich Versions- und Variantenmanagement, insbesondere maßgeschneidertes Konfigurationsmanagement und Software- Produktlinien
Referenzen
  • Kooperation mit einem Berliner Softwareunternehmen zur Entwicklung innovativer Software-Architekturanalysen zur Qualitätssicherung eingebetteter Systeme
  • Beratung eines großen deutschen Automobilzulieferers in grundlegenden Fragen des Konfigurationsmanagements von Modellen für die modellgetriebene Entwicklung eingebetteter Systeme
  • Unterstützung eines global tätigen Elektrotechnik-Konzerns in der modellbasierten Entwicklung von Softwarekomponenten für eine neue Generation von internetbasierten, multimedialen Hauskommunikationssystemen
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Profilbild Eisert
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut für Informatik

Visual Computing

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Expertise

Der Lehrstuhl Visual Computing befasst sich mit der Entwicklung neuer Verfahren zur Analyse und Synthese von Bild- und Videodaten. Diese beinhalten Methoden zur Schätzung von Form, Material, Bewegung sowie Deformation von Objekten und Personen aus Einfach- und Mehrkamerasystemen. Zusammen mit nationalen und internationalen Partnern werden die Algorithmen in Systemen aus den Anwendungsbereichen Multimedia, VR/AR, Industrie, Medizin und Sicherheit eingesetzt.

Wissenschaftliche Dienstleistungen
  • Diverse Kameras
  • Multispektralsensoren, 3D Sensoren
  • Beleuchtung und Kalibriersysteme
Referenzen
  • Entwicklung neuer Verfahren zur automatischen Inspektion und Schadensklassifikation von Abwasserkanälen zusammen mit einem Wasserversorgungsunternehmen
  • Entwicklung von Augmented Reality Verfahren zur Fertigungsunterstützung in der Automobilindustrie
  • Untersuchungen multispektraler Bildgebung für die Gewebeklassifikation zusammen mit einem Medizintechnikhersteller
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Profilbild Schmidt
Lebenswissenschaftliche Fakultät
Albrecht Daniel Thaer-Institut für Agrar- und Gartenbauwissenschaften

Biosystemtechnik

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Expertise

Die Biosystemtechnik arbeitet an der Schnittstelle zwischen Ingenieurwissenschaften und biologischen Produktionsprozessen. Prof. Schmidt und seine Arbeitsgruppe entwickeln ingenieurtechnische Lösungen für eine nachhaltige Produktion von pflanzlichen Agrarprodukten und Technologien für eine sichere und saubere Umwelt. Es entstehen Innovationen im Pflanzenbau in Gewächshäusern, Freiland und anderen intensiven Pflanzenproduktionssystemen. Im Fokus liegen alternative Energieversorgungskonzepte (Niedrigenergiegewächshäuser) und geschlossene Stoffkreisläufe für den intensiven Pflanzenbau (Wasserhygiene, Sensorik und Algorithmen für die vollautomatische Nährlösungsversorgung von Pflanzen in geschlossenen Kreisläufen). Zentrale Arbeitsschwerpunkte sind die Sensorentwicklung bei der Gasanalytik und Klimamesstechnik sowie die Entwicklung von Software für die Entscheidungsunterstützung in Automationssystemen. Es werden energetische Bewertungen von Produktionsanlagen oder Teilsystemen vorgenommen und Prozessanalysen erstellt.

Wissenschaftliche Dienstleistungen
  • Versuchsgewächshäuser mit Energie- und Stoffstromanalytik, CO2-Anreicherung, Kunstlicht und Fogsystemen
  • Pflanzenmonitore für die Dauermessung von Fotosynthese, Transpiration, Gewebetemperaturen, Stomataleitwerten, Klimamesstechnik, Gasanalytik (CO2, Ethylen), Bodenfeuchtesensoren
  • Frei programmierbares Automatisierungssystem für die Klima- und Prozesssteuerung in Gewächshäusern
Referenzen
  • G.F. Schreinzer Positronik, Steinbeis GmbH & Co. KG: Entwicklung eines Automatisierungssystems für Gewächshäuser auf der Basis von Messinformationen von Pflanzen (Phytocontrol)
  • Steinbeis GmbH & Co. KG: Nationales Verbundprojekt „Zukunftsinitiative Niederigenergiegewächshaus“ (ZINEG)
  • Pronova Analysentechnik GmbH & Co. KG: Entwicklung ionenselektiver Sensoren zur kontinuierlichen Erfassung von Ionenanteilen in zirkulierenden Nährlösungsversorgungssystemen; Entwicklung eines Messgerätes zur Analyse phytometrischer Reaktionen an Pflanzen
  • newtec Umwelt­technik GmbH: Entwicklung eines rezirkulierenden Bewässerungssystems mit vermindertem phytosanitärem Risiko in Gewächshäusern
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Profilbild Grunske
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut für Informatik

Software Engineering

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Expertise

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.

Wissenschaftliche Dienstleistungen
  • Softwaretechnik
  • Test und Verifikation
  • Statistik/Wahrscheinlichkeitstheoretische Methoden
Referenzen
  • Formalisierung von Anwendungszenarien in Zusammenarbeit mit der TWT GmbH im Projekt „Safe.Spec: Qualitätssicherung von Verhaltensanforderungen“
  • Gewinnung probabilistischer Modelle aus Softwaresystemen, die im Software-Engineering-Prozess als Spezifikation weiterverwendet werden können, im Projekt „EMPRESS: Extracting and Mining of Probabilistic Event Structures from Software Systems”
  • Entwicklung von Evaluationsmöglichkeiten probabilistischer Modelle und Machine-Learning-basierten Techniken für die Transformation von Modellen im Projekt „ENSURE-II: ENsurance of Software evolUtion by Run-time cErtification”
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Profilbild Freytag
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut für Informatik

Datenbanken und Informationssysteme

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Expertise

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).

Wissenschaftliche Dienstleistungen
  • Große Server Linux/AIX mit DBMS IBM DB2
  • Clusterrechner (128 Kerne)
  • 30TB Speicherkapazitäten
Referenzen
  • Namhafter amerikanischer IT-/Datenbankhersteller: Verbesserung des existierenden DBMSs im Bereich der Anfrageoptimierung; Erweiterung existierender ETL-Tools
  • Namhafter amerikanischer IT-/Datenbankhersteller: Erweiterung der DBMS-Funktionalität, Erarbeitung von Vorschlägen zur Leistungsverbesserung; Vorschläge zur Weiterentwicklung existierender DBMS-Produkte
  • Namhafter deutscher Softwarehersteller: Mehrere Jahre begleitende Beratung zur Leistungsverbesserung des existierenden DBMS
  • Namhafter deutscher Großkonzern: Entwurf und Entwicklung einer Anfrageoptimierungskomponente für das LDAP-Produkt des Unternehmens
  • Beratung verschiedener KMU in Deutschland im Bereich der Daten- und Prozessmodellierung, Einsatz von DBMS-Technologie; Nutzung von DBMS-Technologie in firmeneigenen Produkten; Strategieberatung zum langfristigen Einsatz von DBMS-Technologie
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