Willkommen beim Research Cluster “Data and AI”! Unsere Forschung konzentriert sich auf die Erforschung und Entwicklung fortschrittlicher Daten- und KI-Technologien. Unser Ziel ist es, durch innovative Ansätze die Zukunft der Datenanalyse, Datenverarbeitung und automatischen Vorhersage zu gestalten.

Unsere Mission

Im Mittelpunkt unseres Clusters steht die Erforschung von Methoden zur Datensammlung, Analyse, Verarbeitung, Integration und Anwendung großer Datenbestände. Diese Prozesse sind entscheidend für die Erstellung präziser Vorhersagen und die Implementierung effizienter Automatisierungen in verschiedenen Branchen.

Forschungsschwerpunkte

  1. Datenanalyse und Verarbeitung: Wir entwickeln und optimieren neue Hardware und fortschrittliche Techniken zur Analyse und Verarbeitung umfangreicher Datenmengen. Diese Daten werden entweder von uns selbst durch Messmethoden oder durch die Nutzung existierender Datenquellen hergestellt, wie zum Beispiel sozialer Medien, Sensoren und traditioneller Datenbanken.
     
  2. Datenintegration: Unser Fokus liegt darauf, verschiedene Datenquellen auf ihre Datenqualität zu prüfen, gegebenenfalls zu bereinigen und schließlich zu einem einheitlichen Datensatz zu integrieren. Qualitativ hochwertige Datensätze zusammen mit ihren Metadaten bieten zum Beispiel eine hervorragende Grundlage für das Trainieren von KI-Systemen.
     
  3. Anwendung und Vorhersagen: Durch den Einsatz von Statistik-, KI- und maschinellen Lerninstrumenten ermöglichen wir präzise Vorhersagen mit Unsicherheiten und Automatisierungen von Entscheidungsprozessen. Diese Technologien helfen Unternehmen und Organisationen, proaktive Maßnahmen zu ergreifen und Prozesse zu optimieren.
     
  4. Energieeffiziente KI-Verfahren: Ein besonderer Schwerpunkt unserer Forschung liegt auf der Entwicklung moderner und energieeffizienter KI-Verfahren. Diese Verfahren sind darauf ausgelegt, leistungsstark und gleichzeitig nachhaltig zu sein, um den ökologischen Fußabdruck zu minimieren. 

Research School "Data Science and Engineering"

Das Herzstück unseres Clusters ist die HPI Research School “Data Science and Engineering”. Hier bilden wir die nächste Generation von Datenwissenschaftler:innen und Dateningenieur:innen aus. Unsere Studierenden und Forschenden profitieren von einer fundierten Ausbildung, betreiben Grundlagenforschung und arbeiten an innovativen, praxisorientierten Projekten.

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Werde Teil unseres Clusters

Du interessierst dich für ein Studium oder eine Forschungskarriere im Bereich Data and AI? Das Research Cluster “Data and AI” bietet dir hierfür eine hervorragende Plattform, um deine Fähigkeiten zu entwickeln und einen Beitrag zur Zukunft der Datenwissenschaft und künstlichen Intelligenz zu leisten. Erfahre mehr über unser Cluster und werde Teil unserer dynamischen und innovativen Gemeinschaft!

Forschende im Cluster

Portraitfoto vom Leiter des Fachgebiets Informationssysteme Prof. Dr. Felix Naumann

Prof. Dr. Felix Naumann

Cluster Sprecher

Tel.: +49 331 5509-280
E-Mail: felix.naumann@hpi.de

Forschungsschwerpunkte:

  • Datenqualität
  • Datenprofilierung
  • Datenaufbereitung und Datenbereinigung
  • Informationsintegration

Prof. Dr. Bert Arnrich

Fachgebietsleiter Digital Health - Connected Healthcare

Tel.: +49 331 5509-4851
E-Mail: bert.arnrich@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Gesundheitsdaten im Alltag  
  • Allgegenwärtige Datenverarbeitung
  • Klinische Datenanalyse
  • Verteilte KI
  • Emotions-KI
Portraitfoto des Leiters des Fachgebiets Data-Intensive Internet Computing Prof-Dr. Vaibhav Bajpai

Prof. Dr. Vaibhav Bajpai

Fachgebietsleiter Data-Intensive Internet Computing

Tel.: +49 331 5509-3435
E-Mail: office-bajpai@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Netzwerkprotokolle und -architektur
  • vernetzte Systeme
  • Netzinfrastruktur
  • Netzsicherheit und Datenschutz
Portraitfoto vom Leiter des Fachgebiets Human Computer Interaction Prof. Dr. Patrick Baudisch

Prof. Dr. Patrick Baudisch

Fachgebietsleiter Human Computer Interaction

Tel.: +49 331 5509-551
E-Mail: patrick.baudisch@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Interaktive Geräte und Systeme
  • Haptik
  • Virtual Reality
  • Fabrikationstechnik
  • Verbindung Informatik Maschinenbau
Portraitfoto vom Leiter des Fachgebiets Algorithmic Decision Making and Society Prof. Dr. Niclas Böhmer

Prof. Dr. Niclas Böhmer

Fachgebietsleiter Algorithmic Decision Making and Society

Tel.: +49 331 550-9196
E-Mail: niclas.boehmer@hpi.de

Forschungsschwerpunkte:

  • Computational Social Choice
  • Economics and Computation
  • Fair & Transparent AI 
  • AI for Public Health
  • Social Impact of Algorithms
Portraitfoto der Leitung des Fachgebiets Digital Technology, Governance and Policy Gillian Bolsover

Prof. Dr. Gillian Bolsover

Fachgebietsleitung Digital Technology, Governance and Policy

Tel.: +49 331 5509-571
E-Mail: gillian.bolsover@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Digital social research
  • Political big data
  • Social media data collection and analysis methods
  • Natural language processing
Portraitfoto vom Leiter des Fachgebiets Artificial Intelligence and Intelligent Systems Prof. Dr. Gerard de Melo

Prof. Dr. Gerard de Melo

Fachgebietsleiter Intelligence and Intelligent Systems

Tel.: +49 331 5509-4906
E-Mail: gerard.demelo@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Deep Learning
  • Natural Language Processing
  • Knowledge Graphs
  • Big Data
  • Multimodalität
  • Datenintegration
Portraitfoto des HPI Geschäftsführers Prof. Dr. Ralf Herbrich

Prof. Dr. Ralf Herbrich

Fachgebietsleiter Artificial Intelligence and Sustainability

Tel.: +49 331 5509-3468
E-Mail: office-herbrich@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Energie-effiziente KI-Verfahren
  • KI für Energieeinsparung
  • KI für Energie-Generierung
  • KI für Energie-Speicherung
Portraitfoto vom Leiter des Fachgebiets Data Engineering Systems, Prof. Dr. Tilmann Rabl

Prof. Dr. Tilmann Rabl

Fachgebietsleiter Data Engineering Systems

Tel.: +49 331 5509-4881
E-Mail: tilmann.rabl@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Effiziente Verarbeitung von Datenströmen
  • Komplexe Datenanalyse
  • Moderne Datenbanksystemarchitekturen
  • Benchmarking
Portraitfoto vom Leiter des Fachgebiets Data Analytics and Computational Statistics Prof. Dr. Bernhard Renard

Prof. Dr. Bernhard Renard

Fachgebietsleiter Data Analytics and Computational Statistics

Tel.: +49 331 5509-4961
E-Mail: bernhard.renard@hpi.de

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Forschungsschwerpunkte:

  • Automatisierte Datenauswertung
  • Datenintegration
  • Statistische Abschätzung von Fehlerraten
  • Softwareimplementierung
  • Biomedizin

Letzte Änderung: 19.11.2024, Mareike-Vic Schreiber