Forschung

Scientific Computing

Der intelligente Umgang mit großen, heterogenen, verteilten Forschungsdaten (Big Data) ist eine zentrale Herausforderung unserer Zeit und eröffnet in Natur-, Geistes- und Sozialwissenschaften neue Zugänge zu wissenschaftlichen Erkenntnissen.

Das Universitätsrechenzentrum Leipzig ist Partner im BMBF-geförderten Big-Data-Kompetenzzentrums ScaDS und unterstützt Wissenschaftler_innen und Student_innen der Universität Leipzig bei diesen Herausforderungen. Im Kontext des Scientific Computing entwickelt/betreibt das URZ u.a. folgende Infrastrukturen zum wissenschaftlichen Rechnen

Details zum Zugang und zur Nutzung der Rechenressourcen finden sie unter Scientific Computing.

Veranstaltungen

Am 28.5.2019 bieten wir in Zusammenarbeit mit NVIDIA einen Einführungskurs zu Neuronalen Netzen auf GPUs an. Mehr Details finden sie hier.

Aktuelle Forschungsprojekte

Aktuell arbeiten rund 20 drittmittelfinanzierte Mitarbeiter_innen des Universitätsrechenzentrum Leipzig in drittmittelfinanzierten Forschungs- und Entwicklungsprojekte.

  • BIGGR – Big Graph Data Analytics Workflows
  • DataBio – Data-Driven Bioeconomy
  • eMMa – Patientenzentriertes eMedikationsmanagement als Add-on zum Medikationsplan
  • FAST – Framework für die automatisierte Systemintegration zur Realisierung der Digitalen Transformation
  • FutureTrust – Services for Trustworthy Global Transactions
  • H2Flex – Demonstration einer großmaßstäblichen flexiblen Wasserstoffproduktion aus erneuerbarer Energie
  • Health.Connect – Plattform für die intersektorale IT-Vernetzung in der Gesundheitsversorgung
  • MeWiKo – Medien und wissenschaftliche Kommunikation
  • MINDSET – MachINe Learning for Anomaly DEtection in STream Data
  • ScaDS – Scalable Data Services and Solutions
  • SAGE – Semantische Analyse von Geodaten
  • SO/CLEAR – Entwicklung einer Softwarelösung zum internationalen Management von Urheberrechten in der Musikbranche
  • SUSIC – Smart Utilities and Sustainable Infrastructure Change

Abgeschlossene Forschungsprojekte

  • ADILO – Adaptives Deeskalationsmanagementsystem für die Logistik
  • C2020 – Strategien zur Stärkung der sächsischen Wissenschaftsregionen
  • CVtec – Ein Integratives Rahmenwerk zum ganzheitlichen Wissensmanagement im Lebenslauf von technischen Anlagen
  • DIESEL – Distributed Search in Large Enterprise Data
  • GEISER – Von Sensordaten zu internetbasierten Geo-Services
  • LEDS – Linked Enterprise Data Services
  • Linking LOD – Creating Knowledge out of Interlinked Data
  • NIRO – Network for Intelligent and Self-Adapting Integration of Machines and Information Systems
  • QAMEL – Question Answering on Mobil Devices
  • SAKE – With RDF and Machine Learning Getting Results Faster
letzte Änderung: 22.08.2019

Hilfe

Servicedesk

Neues Augusteum
2. Etage, Raum A252

Telefon: +49 341 97-33333
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Kontakt

Dr. Stefan Kühne
Abteilungsleiter Forschung und Entwicklung