Chris Schwiegelshohn gewinnt beim Campuslauf
Der Lehrstuhl 2 freut sich mit Chris Schwiegelsohn, der mit einer Zeit von 15:56 den Lauf über 5 km beim 27. Campuslauf 2011 gewonnen hat.
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Die Deutsche Forschungsgemeinschaft hat einen neuen Sonderforschungsbereich bewilligt:
SFB 876 - Providing Information by Ressource-Constrained Data Analysis
Ziel des nun bewilligten SFB 876 ist es, die Gebiete der eingebetteten Systeme und der Datenanalyse näher zusammenzubringen. Gerade
die starken Beschränkungen eingebetteter Systeme in Rechenkapazität, Speicher und Energie erfordern neue Algorithmen für Lernverfahren.
Diese insoweit optimierten Lernverfahren können dann auch für sehr große Datenmengen auf Servern erfolgreich eingesetzt werden. In
praktischer Hinsicht sind so eine Fülle von Anwendungen in Informatik, Biomedizin, Physik und Maschinenbau möglich.
Unser Lehrstuhl wird mit folgenden Projekten zum SFB beitragen:
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Zum 01. November 2010 startete das von der EU im 7. Rahmenprogramm geförderte Projekt "Computational Geometric Learning"
Hoch-dimensionale geometrische Daten sind allgegenwärtig in Technik und Wissenschaft. Deshalb ist es eine Kernaufgabe, solche Daten effizient verarbeiten und analysieren zu können. Das Ziel des Projektes ist, die Erfolgsgeschichte von geometrischen Algorithmen mit beweisbarer Qualität auf hohe Dimensionen zu erweitern. Dabei handelt es sich keineswegs um eine leicht zu erreichende Zielsetzung. So existieren beispielsweise für viele Probleme keine effizienten Algorithmen, die eine exakte Lösung in hohen Dimensionen berechnen. Man spricht hierbei vom sogenannten "Fluch der Dimensionalität". Es ist geplant, diesem Fluch der Dimensionalität durch Fokussierung auf die inhärente Struktur in den Daten, wie beispielsweise die niedrige intrinsische Dimension, und durch den Einsatz von schnellen Approximationsalgorithmen entgegenzuwirken. Die folgenden zwei Arten von Approximationsgüten sind dabei besonders wünschenswert:
- Algorithmische Garantie: Die Lösung approxiert ein Objekt besser, falls mehr Zeit und Speicherressourcen eingesetzt werden.
- Lerntheoretische Garantie: Die Approximationsgüte verbessert sich, wenn mehr Daten und/oder präzisere Daten zur Verfügung stehen.
Das Projekt verfolgt eine ganzheitliche Herangehensweise zur Entwicklung der Grundlagen eines neuen Gebiets - Computational Geometric Learning. Dieser Ansatz soll sowohl theoretisch als auch praktisch in Form einer qualitativ hochwertigen Softwarebibliothek und Anwendungssoftware umgesetzt werden.
Projektseiten
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Christine Zarges wird mit Google Anita Borg Memorial Scholarship ausgezeichnet
Christine Zarges hat als einzige Deutsche ein Google Anita Borg Memorial Scholarship 2010 erhalten.
Für den Lehrstuhl 2 ist dieses die zweite erfolgreiche Bewerbung in Folge (letztes Jahr gewann Christiane Lammersen das Scholarship 2009).
Die Firma Google vergibt den Preis seit 2004 jährlich zum Gedächtnis an Dr. Anita Borg an solche Nachwuchswissenschaftlerinnen, die im Bereich der Informatik im letzten Jahr eines Bachelor-Studiengangs bzw. in einem Master-Studiengang stehen oder an einer Dissertation arbeiten. Die Preisträgerinnen werden aufgrund ihrer herausragenden akademischen Leistungen, ihrer Führungsqualitäten und ihrer Begeisterung für die Informatik ausgewählt.
Im Jahr 2010 wurden 33 Wissenschaftlerinnen aus Europa, Vorderasien und Afrika mit einem 7.000,- Euro dotierten Google Anita Borg Memorial Scholarship ausgezeichnet.
Pressemeldung
Wir gratulieren Christine ganz herzlich zu diesem Erfolg!
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Melanie Schmidt erhält Jahrgangsbestenpreis 2009
Melanie Schmidt und Jan-Philipp Kappmeier erhalten den Jahrgangsbestenpreis der TU Dortmund als erfolgreichste Absolventen der Fakultät für Informatik
Pressemeldung
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