Tissue
© Universität Augsburg
Cells and Molecules
© Universität Augsburg
Additive Fertigung
© Universität Augsburg
Quantum circuit
© Universität Augsburg

 

Daten sind ein entscheidender Rohstoff genwärtiger und kommender Gesellschaften. Ihre originelle und intelligente Modellierung und Auswertung ist ein Schlüssel zur Steuerung zukünftigen Handelns. Das Centre for Advanced Analytics and Predictive Sciences (CAAPS) (dt. Zentrum für fortgeschrittene Analytik und prädiktive Wissenschaften) vereint daher die Daten erhebenden und die Daten verarbeitenden Schwerpunkte der Universität Augsburg in einem multidisziplinären Zentrum mit dem Ziel, Fortschritt und Innovation in der Methodenentwicklung – experimentell und theoretisch – und in konkreten Anwendungen zu ermöglichen.

Veranstaltungen

  • Das erste Symposium des Zentrum für Advanced Analytics and Predictive Sciences (CAAPS) findet am 19. Oktober 2022 statt und beginnt um 16:30 Uhr. Mehr Informationen finden Sie unter: Flyer_1Symposium_CAAPS .

  • Die CAAPS Vernetzungstage für PostDocs aller CAAPS Disziplinen finden am 21.-23. November im Wissenschaftszentrum Schloss Reisensburg statt.

Vision

Wie eng Datenerfassung und intelligente Datenverarbeitung in aktuellen Forschungsfragen zusammenspielen, zeigen beispielsweise jüngste Entwicklungen in der medizinischen, computergestützten Diagnostik und Therapie, bei der Fertigung von Hightech-Materialien und -Werkstoffen und beim Einsatz von künstlicher Intelligenz. 

Solche Entwicklungen benötigen eine Forschungs- und Entwicklungsinfrastruktur, bestehend aus einer komplexen technologischen Prozesskette und theoretischen mathematischen und informatischen Methoden zur Verarbeitung von umfangreichen Sensorinformationen und Datensätzen. Hieraus leitet sich nicht allein die Notwendigkeit multidisziplinärer Zusammenarbeit Daten erhebender und verarbeitender Schwerpunkte ab. Vielmehr liegt darin großes Innovationspotential in wirtschaftlich und gesellschaftlich relevanten Forschungsfeldern.

Das Centre for Advanced Analytics and Predictive Sciences (CAAPS) vereint die Daten erhebenden und die Daten verarbeitenden Schwerpunkte der Universität Augsburg.

Neuigkeiten

15. Dezember 2020

Zentrum für experimentelle Methoden der Datenerhebung und Analysen

Die Universität Augsburg gründet im Dezember 2020 das Centre for Advanced Analytics and Predictive Sciences (CAAPS). Das CAAPS vereint (Mess-)Daten erhebende und Daten verarbeitende Schwerpunkte der Universität Augsburg in einem multidisziplinären Zentrum. Das Zentrum erhält große Unterstützung durch die bayerischen Förderprogramme HTA, HTA+ sowie den Innovationsfond.

Forschungsschwerpunkte

Neben dem Zusammenspiel von methodischen Ansätzen im experimentellen Bereich und den verschiedenen Datenverarbeitungsansätzen im theoretischen Bereich stehen Anwendungen in den Quanten-, Material- und Werkstoffwissenschaften, Produktionswissenschaften und in der Medizin im Vordergrund. Gleichzeitig wird der Aufbau des Forschungsgebiets der quantitativen Lebenswissenschaften an der Universität Augsburg weiter vorangetrieben.

Die hochauflösende Datengewinnung und angepasste Datenverarbeitung zur Identifikation relevanter Größen gehört zu den wichtigsten Technologien, um Erkenntnisgewinn und Innovation zu ermöglichen. Die methodische Grundausrichtung des Zentrums ermöglicht in diesem Kontext die Adressierung vielfältiger Fragestellungen. 

 

Computational Medicine

Im CAAPS werden der klinischen Medizin moderne rechnergestützte Verfahren der Bildverarbeitung, Datenanalyse und Numerischen Simulation mit dem Ziel zur Verfügung gestellt, das Verständnis von individuellen Krankheitsmechanismen und -entwicklungen, die Diagnostik im Bereich bildgebender und endoskopischer Verfahren, die individuelle Planung komplexer Therapieverfahren und die Vorhersage des Therapieerfolgs zu verbessern.

Tissue

Quantitative Life Science

Quantitative Lebenswissenschaften verbinden Grundlagenphysik, Chemie und Biologie mit dem Ziel fundamentale biologische, biochemische und biophysikalische Fragen zu beantworten. Um aktive, lebende Materie skalenübergreifend von der DNA bis zum gesamten Lebewesen zu verstehen, ist es erforderlich, innovative experimentelle Messmethoden, mathematische Vorhersagemodelle, maschinelles Lernen und Computersimulationen voranzutreiben.

Cells and Molecules

 

 

Data-driven Materials

Zukunftstechnologien stellen hohe Anforderungen an neue Ingenieurs-werkstoffe unter Berücksichtigung von Nachhaltigkeit und Ressourcen-schonung. Das enge Zusammenspiel der computergestützten Erhebung, Überwachung, Verarbeitung und Interpretation von Prozess- und Materialdaten erlaubt es, Wirkmechanismen zu verstehen und anwendungsspezifische Bauteileigenschaften und Fertigungsprozesse gezielt zu kontrollieren.

Additive Fertigung

Quantum Science

Quantenmechanische Effekte sind die Grundlage neuartiger Datenerzeugung und -verarbeitung. Sie werden unter anderem bei hochpräzisen Messungen der Quantensensorik oder beim Quantencomputing genutzt. Ein besseres Verständnis der Quanteneffekte für praxistaugliche Quantentechnologien erfordert neben Grundlagenforschung an Quantenmaterie und Nanostrukturen eine genaue physikalische Modellierung, die die Kontrolle von Quantenzuständen ermöglicht.

Quantum circuit

Integration in die Lehre

Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaften haben im vergangenen Jahrzehnt immens an Bedeutung gewonnen.  Dieser Bereich steht zwischen den klassischen Fächern Informatik und Mathematik mit Anwendungen in nahezu allen Wissenschaftsdisziplinen. Um eine fundierte Ausbildung zu gewährleisten, ist das interdisziplinäre Zusammenwirken dieser Disziplinen in der Lehre zwingend notwendig. Aufgrund der Bedeutung der Datenwissenschaften wird das Zentrum mit gemeinsamen Studiengängen Data Science und Mathematik und Informatik der Fakultät für Angewandte Informatik und des Instituts für Mathematik das Studienangebot der Universität Augsburg maßgeblich und überregional attraktiv erweitern.

 

Zudem wird der Masterstudiengang Materials Science and Engineering (MSE) an den Instituten für Physik und Materials Resource Management um die zukunftsträchtigen Säulen Funktionsmaterialien und Strukturmaterialien mit den beiden Schwerpunkten Digital Materials und Sustainability ergänzt. Damit wird ein materialwissenschaftlicher Studiengang mit einer klaren Profilierung in den Themen Digital Materials und Sustainability in englischer Sprache geschaffen. Ebenso werden im neu strukturierten internationalen Studiengang FAME (künftig FAME-AIS für „Functional Advanced Materials and Engineering – Artificial Intelligence and Sustainability) die aktuellen Themen des Einsatzes von KI-Methoden einen hohen Stellenwert einnehmen.

 

Die Studiengänge der Mathematik, Physik und Informatik gewinnen durch Neuberufungen im Bereich der Quantenwissenschaften und Quantenalgorithmik weiter an Attraktivität.  

 

 

Drittmittelprojekte

Numerische Multiskalenmethoden zur inversen Schätzung der effektiven Eigenschaften poroelastischer Gewebe
Autonome Forschung zur Exploration von Struktur-Eigenschafts-Beziehungen und Optimierung von Mikrostrukturen
Entkoppelnde numerische Methoden höherer Ordnung für poroelastische Netzwerke
PDExa: Optimized software methods for solving partial differential equations on exascale supercomputers
Niedrigrangmodelle und multilineare Optimierung
Stabilisierung durch singuläres Rauschen in einem Model für epitaktisches Schichtwachstum
Über die Analyse einer Klasse von Kreuzdiffusions-Cahn-Hilliard-Systemen

Vorstand

Lehrstuhlinhaber
Numerische Mathematik
Prof. Dr. Janina Bahnemann
Lehrstuhlinhaberin
Technische Biologie
Vizepräsident für die Bereiche Innovation, Transfer und Allianzen
Universität Augsburg
Prof. Dr.-Ing. Dietmar Koch
Stellvertretender Geschäftsführender Direktor
Institut für Materials Resource Management
Prof. Dr. med. Thomas Kröncke MBA
Lehrstuhlinhaber
Diagnostische und Interventionelle Radiologie
Lehrstuhlinhaber
Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Maschinelles Sehen
Ordinarius
Theoretische Physik I
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Angewandte Analysis

Suche