Mathematikon 2

Forschung

Die Informatik an der Universität Heidelberg widmet sich in der Forschung dem Verständnis und der Gestaltung komplexer informatischer und informationstechnischer Systeme und Prozesse.

Als Basis für komplexe Anwendungen werden im Kernbereich der Informatik neuartige Konzepte für die effiziente und effektive Gestaltung von daten- und rechenintensiven Prozessen und Systemen entwickelt. Beispiele hierfür sind Berechenbarkeits- und Komplexitätstheorie, Konzepte und Mechanismen zur effizienten Nutzung von anwendungsspezifischen Höchstleistungsrechensystemen, Algorithmen zur Lösung von Optimierungsproblemen, Data Mining sowie wissensbasierte Softwareentwicklung. Ergebnisse der Grundlagen- und Anwendungsforschung in der Physikwerden genutzt, um rechnergestützte Systeme mit neuartigen Merkmalen und hoher Rechenleistung zu entwickeln. Beispiele dazu sind photonische Systeme, sowie Konzepte aus der theoretischen Physik (Hamiltonformalismen, Thermodynamik, Quantenmechanik).

In den Anwendungsfeldern wird intensiv mit Arbeitsgruppen aus Physik & Astronomie, Mathematik, Wissenschaftlichem Rechnen, Medizin und Biologie, Geographie und Computerlinguistik zusammengearbeitet. Dabei werden Technologie und Methodik der Informatik in anwendungsspezifische informationstechnische Systeme für Natur- und Lebenswissenschaften umgesetzt. Diese wissen­schaftliche Instrumentierung, z.B. zur Datenerfassung/Analyse durch Spezial­rechner, ermöglicht wegen der umfangreichen Datenmengen sowie erforderlichen hohen Rechen­leistungen erst die Durchführung vieler Forschungsvorhaben in den Natur- und Lebenswissenschaften. Beispiele für solche interdisziplinäre Arbeitsschwerpunkte sind:

  • BIOQUANT: Ein Schwerpunkt von BIOQUANT ist die Validierung mathematischer Modelle in der Systembiologie mit Hilfe hochauflösender Licht-, Elektronen- und Röntgenmikroskopie. Eine zeitaufgelöste dreidimensionale Messung erzeugt dabei einen Datenstrom von mehreren TBytes. Die entsprechenden Bildsequenzen müssen vorverarbeitet, miteinander fusioniert, segmentiert, analysiert, visualisiert und für die Simulation vorbereitet werden. Hier spielen angewandte und technische Informatik eine zentrale Rolle.

  • Physik: Die Großexperimente der Teilchenphysik benötigen die leistungsfähigsten Datenverarbeitungssysteme zum Auslesen und zur Analyse der Detektoren. Dies betrifft sowohl die Rechnerhardware, angefangen von anwendungsspezifischen Schaltungen, um Millionen von Kanälen auslesen zu können bis hin zu speziellen Prozessoren, welche die Daten zu kompletten Ereignissen zu kombinieren und zu analysieren erlauben, sondern auch die effiziente Verwaltung und schnelle Analyse der enormen Datenmengen. Hier werden alle Aspekte des anwendungsspezifischen Höchstleistungsrechnen entwickelt und eingesetzt bis hin zur Entwicklung vom HPC Clustern, autonomen Computing und GRID Computing.

  • Bioinformatik: Beispiele für besonders rechenintensive Algorithmen der Bioinformatik sind das DNA-Sequenzing und die Proteinfaltung. Obwohl die Informatik hier bereits die Effizienz der Algorithmen drastisch gesteigert hat, besteht bei Biotechnologie-Unternehmen dringender Bedarf nach anwendungsspezifischen Rechnersystemen, um die Rechenzeiten von Wochen auf eine akzeptable Dauer zu reduzieren.

  • Medizin: In der Medizin werden seit wenigen Jahren mit stark steigender Tendenz rechnergestützte Systeme für die Diagnose, die Therapieplanung, die Therapieunterstützung und für die Aus- und Weiterbildung benötigt. Entsprechende Systeme können außerordentlich komplex sein und müssen teilweise in Echtzeit arbeiten, obwohl aus Kostengründen keine herkömmlichen Hochleistungssysteme eingesetzt werden können. Bei der bildgestützten Medizin müssen etwa alle Schritte von der Datenaufnahme (Schwerionenbeschleuniger, Kernspin, Röntgen, etc.) über die 3D-Rekonstruktion, Bildvorverarbeitung, Segmentierung bis hin zur Visualisierung durch spezielle effiziente Systeme unterstützt werden.

Diese Forschung wird von den beteiligten Einrichtungen und Arbeitsgruppen getragen.

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