Institute und Fachgebiete

Damit ihr auch einen Einblick in den Aufbau unserer Fakultät habt, ist hier eine Übersicht über alle für euch relevanten Institute und die dazugehörigen Fachgebiete. Hier stellen sich die Fachgebiete der Informatik, Informationstechnik und der Didaktik der Technik vor. Eine Übersicht mit weiterführenden Links findet ihr hier

Informatik

Institut für Praktische Informatik

Fachgebiet Software Engineering

Prof. Dr. rer. nat. Kurt Schneider

Das Fachgebiet Software Engineering beschäftigt sich mit Verfahren und Werkzeugen für die Entwicklung qualitativ hochwertiger Software. Wir arbeiten mit Forschern und Unternehmen zusammen, um neue Erkenntnisse auch praxisfähig zu machen.

Fachgebiet Mensch-Computer-Interaktion

Prof. Dr. Michael Rohs

Das Fachgebiet Mensch-Computer-Interaktion beschäftigt sich mit dem Entwurf, der Implementierung und der Evaluation mobiler und ubiquitärer interaktiver Systeme. Zu den Forschungsthemen zählen sensorbasierte Interaktionsformen, die Entwicklung mobiler Interaktionstechniken und mobiles haptisches Feedback.

Institut für Systems Engineering

Fachgebiet Echtzeitsysteme

Prof. Dr.-Ing. Bernardo Wagner

Das Fachgebiet Echtzeitsysteme (RTS) beschäftigt sich mit der Planung, Modellierung und Analyse komplexer technischer Systeme. Die jeweiligen Anwendungen umfassen die Systemautomatisierung mit industriellen, speicherprogrammierbaren Steuerungen, die ereignisdiskrete (reaktive) Steuerung von autonomen mobilen Robotern mit integrierten Mikrocontrollern und Echtzeitbetriebssystemen sowie die 3D-Umgebungswahrnehmung, Lokalisierung und Wegfindung für mobile Roboter. Bei der Entwicklung dieser Systeme unter den Gesichtspunkten der Echtzeitfähigkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit kommen sowohl formale Methoden als auch andere Softwareentwicklungsmethoden zum Einsatz.

Fachgebiet System- und Rechnerarchitektur

Prof. Dr.-Ing. Daniel Lohmann

Das Fachgebiet System- und Rechnerarchitektur behandelt die systemnahe Seite der Informatik. In der Lehre vertreten wir die Bereiche Rechnerarchitektur, Betriebssysteme und Übersetzer. Deren Funktionsweise zu kennen ist unabdingbar, um die Phänomene eines Rechensystems begreifen, verstehen und letztlich beherrschen zu können.

Verlässliche und Skalierbare Softwaresysteme

Prof. Dr. Jan S. Rellermeyer

Wir beschäftigen uns mit der Erforschung und Verbesserung der Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit grosser Systeme, insbesondere verteilter Systeme. Diese Themen sind von grosser praktischer Relevanz, da anspruchsvolle Anwendungen aus den Bereichen wie massiver Datenverarbeitung oder verteiltes Maschinelles Lernen immer grössere Rechenressourcen erfordern, um neue Erkenntnisse aus Daten gewinnen zu können. Die Verlässlichkeit und Skalierbarkeit sind dabei entscheidende Kriterien, die explizit und von Anfang an im Design der Systeme berücksichtigt werden müssen, um Systemsoftware effizient und zukunftssicher zu gestalten. In der Lehre vertreten wir die Bereiche "Programmiersprachen und Übersetzer" sowie "Distributed Systems".

Institut für Theoretische Informatik

Fachgebiet Theoretische Informatik

Prof. Dr. Heribert Vollmer

In der theoretischen Informatik werden abstrakte mathematische Definitionen für Gegenstände der Informatik entwickelt, z. B. Algorithmus, Programm, Computer, etc. Es wird untersucht, welche algorithmischen Aufgabenstellungen überhaupt mit Computern lösbar sind und (falls ja) wie effizient, d. h. in welcher Laufzeit und mit welchem Speicherbedarf. Forschungsschwerpunkt des Instituts für Theoretische Informatik ist die Komplexitätstheorie, bei der es genau um diese Effizienzfragen geht.

Institut für Künstliche Intelligenz

Fachgebiet Maschinelles Lernen

Prof. Dr. rer. nat. Marius Lindauer

Das Gebiet des Maschinellen Lernens (als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz) beschäftigt sich mit dem automatischen Lernen aus Daten, so dass Computer ohne explizites Programmieren eigenständig Sachen erkennen, Empfehlung aussprechen oder Aktionen tätigen können. Schwerpunkte des Fachgebietes umfassen das automatische Maschinelle Lernen (AutoML) zur effizienten Entwicklung von neuen ML-Anwendungen, Reinforcement Learning (RL) zum Trainieren von autonomen Agenten und erklärbares Lernen (iML) zum Verstehen von prädiktiven Modellen.

Institut für IT-Sicherheit

Fachgebiet Usable Security und Privacy

Prof. Dr. Markus Dürmuth

Am Fachgebiet Usable Security und Privacy arbeiten wir an verschiedenen Fragestellungen der IT Sicherheit. Dabei berücksichtigen wir insbesondere auch den "Faktor Mensch", also wie Nutzerinnen und Nutzer mit den Mechanismen der IT Sicherheit interagieren, und wie solche Mechanismen beschaffen sein müssten um die Sicherheit zu erhöhen. Konkrete Beispiele beinhalten Passwort-Alternativen wie FIDO2 und biometrischer Authentifizierung, Privacy und Akzeptanz von Gesundheits-Apps, und die Wahrnehmung und das Verständnis von IT Sicherheit in der Bevölkerung.

Fachgebiet Empirische Informationssicherheit

Prof. Dr. rer. nat. Sascha Fahl

Das Fachgebiet Empirische Informationssicherheit beschäftigt sich mit allen Fragestellungen um das Thema Informationssicherheit und Datenschutz. Der besondere Fokus liegt hierbei auf dem Zusammenspiel von Mensch und Technik. Die Arbeitsgruppe beschäftigt sich mit der Erforschung der Nutzbarkeit von existierenden und Nutzbarmachung von zukünftigen Sicherheits- und Datenschutztechnologien. Das Fachgebiet ist außerdem Teil des CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit. Für weitere Informationen zu aktuellen Lehrangeboten und Forschungsprojekten verweisen wir auf die Webseite https://teamusec.de.

Institut für Data Science

Fachgebiet Wissensbasierte Systeme

Prof. Dr. techn. Wolfgang Nejdl

Am Fachgebiet Wissensbasierte Systeme arbeiten Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, auch im Kontext des Forschungszentrums L3S, an intelligenten Methoden zur Verarbeitung großer Datenmengen, mit einer Vielzahl von Projekten zur Künstlichen Intelligenz, Machine Learning und Information Retrieval, und Anwendungsschwerpunkten in der intelligenten Produktion, intelligenten Mobilität, personalisierten Medizin, digitalen Bildung sowie Web und Social Media.

Fachgebiet Datenbanken und Informationssysteme

Prof. Dr. rer. nat. Ziawasch Abedjan

Das Fachgebiet befasst sich mit Datenbanken und Datenverarbeitungsabläufen (Von der Extraktion bis in die Analyse). Der Schwerpunkt liegt auf der Integration von großen Datenbanken und der effektiven Vorbereitung und Säuberung von Daten für Anwendungen des Maschinellen Lernens.

Fachgebiet Data Science und Digital Libraries

Prof. Dr. rer. nat. Sören Auer

Die Forschungsgruppe arbeitet an Konzepten, Methoden und Techniken den Zugang zu und die Arbeit mit Informationen, Daten und Wissen zu verbessern. Das zentrale Ziel der Forschungsgruppe ist es, die derzeit dokumentenbasierte Wissenskommunikation in den Wissenschaften (Scholarly Communication) in eine wissensbasierte Kommunikation zu transformieren ("from papers to knowledge graphs"). Zum Einsatz kommen dabei semantische Technologien, Ontologien, Beschreibungslogiken und Wissensgraphen. Weitere Anwendungsgebiete sind Wertschöpfungsketten in der Wirtschaft, Vernetzung und Darstellung von Informationen zum Kulturerbe und Datenanalyse für personalisierte Medizin.

Fachgebiet Computational Health Informatics

Prof. Dr.-Ing. Gabriele von Voigt

Das Fachgebiet Computational Health Informatics (CHI) ist Teil des Instituts für verteilte Systeme in der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik. Geleitet wird das Fachgebiet von Prof. Dr.-Ing. Gabriele von Voigt. Im CHI werden die folgenden Themen meist mit Bezug zur medizinischen Informatik bearbeiten: Anwendungssysteme in der Medizin, im Krankenhaus, im Gesundheitswesen sowie in der schulischen Ausbildung, IT-Sicherheit, Management komplexer IT-Infrastrukturen, Policies für europäische IT-Infrastrukturen und Artificial Intelligence.

Fachgebiet Visual Analytics

Prof. Dr. rer. nat. Ralph Ewerth

Das Fachgebiet "Visual Analytics" beschäftigt sich mit der Erforschung von Verfahren zur Analyse und Suche visueller Daten sowie zur Informationsvisualisierung. Hierbei gibt es Überschneidungen zu den Informatikthemen Multimedia Retrieval, Computer Vision, maschinelles Lernen und Deep Learning, sowie Mensch-Computer-Interaktion. Es werden Forschungsfragen in verschiedenen Anwendungsbereichen wie etwa digitale Bibliotheken, informelles Lernen im Web, sowie Suche in Medienarchiven und -datenbanken adressiert. Eine Beispielanwendung ist das TIB AV-Portal (https://av.tib.eu).

Fachgebiet Management wissenschaftlicher Daten

Prof. Dr. Vidal

Informationstechnik

Institut für Hochfrequenztechnik und Funksysteme

Fachgebiet Hochfrequenztechnik und Funksysteme

Prof. Dr.-Ing. Dirk Manteuffel

Am Fachgebiet Hochfrequenztechnik und Funksysteme werden Antennentechnologien und die Übertragung mit diesen untersucht. Zudem werden auch Übertragungsstandards und allgemeine Kommunikation über Funk näher betrachtet. Insbesondere werden dabei die Ausbreitung von Funkwellen und die Kommunikation zwischen Geräten mit zusätzlichen Störelementen analysiert.

Institut für Informationsverarbeitung

Fachgebiet Multimedia Signalverarbeitung

Prof. Dr.-Ing. Jörn Ostermann

Das Fachgebiet beschäftigt sich mit der Repräsentation und Analyse von Signalen. Im Bereich Audio werden Algorithmen für das binaurale Hören mit Cochlearimplantaten und für die Schadensfrüherkennung bei großen dynamisch belasteten Strukturen entwickelt. Für Videosignale setzen wir unsere Arbeiten an den bisherigen Videocodierstandards AVC, HEVC und VVC nun mit Erweiterungen basierend auf Convolutional Neural Networks fort. Diese Arbeiten haben nun auch zu wesentlichen Beiträgen zu dem MPEG-G Standard geführt, der die effiziente Speicherung und Übertragung von Genomsequenzen ermöglicht. Neuronale Netzwerke nutzen wir auch für die Analyse von Luftbildern aufgenommen von Satelliten und Drohnen. Zusammen mit dem Institut für Sonderpädagogik entwickeln wir Verfahren des Maschinellen Lernens für die Erkennung von Sprachfehlern und -defiziten bei jungen Kindern und auch Verfahren zur Mimikanalyse bei der Eltern-Kind-Interaktion. Im industriellen Umfeld setzen wir unsere Algorithmen für die Prozessbeobachtung und Lebensdauerabschätzung ein.

Fachgebiet Automatische Bildinterpretation

Prof. Dr.-Ing. Bodo Rosenhahn

Das Fachgebiet automatische Bildinterpretation versucht (einfach gesprochen) "Computern das Sehen" beizubringen. Dahinter verbirgt sich nicht einfach nur die Bildaufnahme, sondern die "Extraktion von semantischen Informationen aus Bildern". Das können Regionen (Bounding Boxes) von erkannten Objekten (z.B. Gesichtern) oder 3D Rekonstruktionen aus Videos (z.B. Bewegungen von Personen) sein. Methodisch arbeitet das Fachgebiet mit Ansätzen aus den Bereichen Data Science, Computer Vision und Machine Learning mit Schwerpunkten in der Optimierung, Statistik und Geometrie. Anwendungen finden sich in der Mobilität (autonomes fahren), der Medizin (Zelldetektion, omics-Daten Analyse, MotionCapture), der Luftbildauswertung (UAV), der Produktion (Smart Factory) oder in der Überwachungstechnik.

Institut für Kommunikationstechnik

Fachgebiet Kommunikationsnetze

Prof. Dr.-Ing. Markus Fidler

Das IKT beschäftigt sich mit aktuellen Fragestellungen rund um die Themen Datenübertragung und Kommunikationsnetze. Beides ist in der modernen Informationsgesellschaft, in der wir leben, von immenser Bedeutung, da immer mehr Menschen und Maschinen immer größere Datenvolumen teilen möchten. Deshalb erforschen wir u.a. drahtlose Funksysteme mit effizienten Modulationsverfahren, Mehrantennensysteme, Machine-Type Communication, Car2Car-Kommunikation, Netzwerkanalysewerkzeuge, Cognitive Radio und neue Technologien und Konzepte für das Internet der Zukunft wie Software-defined Networking und Network Function Virtualization. Im Bereich der Audiosignalverarbeitung untersucht das IKT zudem akustische Messtechnik, Multikanal-Wandlersysteme und virtuelles 3D-Audio.

Fachgebiet Nachrichtenübertragungssysteme

Prof. Dr. Jürgen Peissig

Den Schwerpunkt im Bereich Kommunikationssysteme bilden Übertragungsverfahren für heutige und zukünftige Funksysteme. Dazu zählt die Entwicklung und Untersuchung spektraleffizienter Modulationsverfahren für Mobilfunksysteme der dritten und vierten Generation, für lokale Funksysteme mit höchsten Datenraten, für den digitalen Rundfunk und für spezielle Anwendungen der Kommunikationstechnik, wie beispielsweise der Übertragung von Telemetriedaten rotierender Maschinen oder Kommunikationsverfahren für industrielle oder medizinische Anwendungen mit strikten Anforderungen bezüglich der Latenz und Zuverlässigkeit.

Institut für Mikroelektronische Systeme

Fachgebiet Architekturen und Systeme

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Das Fachgebiet beschäftigt sich mit der Wechselwirkung zwischen Algorithmen und Architekturen. Zu diesem Zweck werden für Anwendungen vornehmlich aus den Bereichen Biomedizintechnik und Elektronische Fahrerassistenzsysteme applikationsspezifische Prozessoren und dedizierte Hardware-Lösungen entworfen und Algorithmen darauf umgesetzt und optimiert. Wesentlich ist dabei die Berücksichtigung harter Randbedingungen beim Hardware-Design wie z.B. bezüglich Siliziumfläche, Verlustleistungs-Budget oder erzielbarer Durchsatzrate. Forschungsziel ist die mathematische Modellierung der erarbeiteten Architekturen und die systematische Identifikation der optimalen Hardware-Lösung. Regelmäßig werden diese Hardware-Lösungen in Form von echtzeitfähigen Demonstratoren umgesetzt.

Fachgebiet Mixed-Signal-Schaltungen

Prof. Dr.-Ing. Bernhard Wicht

Das Fachgebiet Mixed-Signal-Schaltungen (MX) unter Leitung von Prof. Dr.-Ing. Bernhard Wicht ist Teil des Institutes für Mikroelektronische Systeme (IMS). Mit seiner Forschung trägt das Fachgebiet dazu bei, Elektroniklösungen für erneuerbare Energien, autonomes Fahren und KI kompakter, energieeffizienter und zuverlässiger zu machen. Neben der Ausrichtung auf Power-Management-Schaltungen (Spannungsversorgungen) in Mikrochips wird an intelligenten Systemen gearbeitet, die Mikrochips mit Sensoren / Aktuatoren verbinden. 2018 erhielt Prof. Wicht den Apfel-Preis für exzellente Lehre der Fakultät.

Arbeitsgruppe Zuverlässigkeit: Simulation und Risikoanalyse (RESRI)

Apl. Prof. Dr.-Ing. Kirsten Weide-Zaage

Wir beschäftigen uns mit der Simulation von statischen und dynamischen thermisch-elektrisch-mechanischen Effekten im Bezug mikroelektronischer Fragestellungen. Dies umfasst den IC bis in den Bereich der Nanotechnologie sowie Gehäuse und Boards. Weiterhin untersuchen wir, mittels Simulation, Auswirkungen im Bereich von Umwelteinflüssen wie z.B. hohe Temperaturen, Korrosion und kosmische und andere Strahlung, auf mikroelektronische Komponenten.

Didaktik

Fachgruppe Didaktik der Elektrotechnik und Informatik

Fachgruppe Didaktik der Elektrotechnik und Informatik

Prof. Dr.-Ing. Bernardo Wagner, Prof. Dr. rer. nat. Johannes Krugel

Die Fachgruppe Didaktik der Elektrotechnik und Informatik (DEI) der Leibniz Universität Hannover wurde im Jahr 2021 neu gegründet (in der Nachfolge des Zentrums für Didaktik der Technik, ZDT). In der Forschung sind wir in der Fachdidaktik der Elektrotechnik und der Informatik aktiv. In der Lehre bieten wir insbesondere fachdidaktische und fachwissenschaftliche Vorlesungen, Seminare, Labore und Projekte für die Lehramtsstudiengänge an. Überdies sind wir für die Gestaltung und Durchführung der Studieneingangsphase für die Studierenden der Elektrotechnik und Informatik verantwortlich.