Analyse Hochfrequenter Datenströme

Daten in Echtzeit

Die Digitalisierung liefert Daten in Echtzeit und oft muss auch in Echtzeit reagiert werden. Beispiele sind soziale Netze mit viraler Ausbreitung von Informationen und Meinungen, autonome Vehikel mit Echtzeit Navigation und Automatisierungsnetze mit smarten Reaktionen auf unvorhergesehene Ausfälle. Siemens hat zusammen mit der Informatik der LMU eine Reihe von Projekten gestartet, um Algorithmen und Lösungen zur Analyse hochfrequenter Datenströme zu entwickeln.

Themen sind die Heterogenität komplexer Datenströme, der prinzipielle Umgang mit Unsicherheit und Datenqualität und eingebettete Lösungen. Eine wichtige Funktionalität ist die Detektion von Anomalien in Daten, die auf neue Situationen aber auch Fehlfunktionen hindeuten. Die Analyse räumlich-zeitlicher Daten spielt eine wichtige Rolle bei mobilen Sensoren. Die Analyse vernetzter Systeme ist ebenso ein Thema wie die Analyse von Logdateien und natürlicher Sprache in Streaming Szenarien.


Aktuelles

  • Kolloquium "IT-Security" 01.04.2019

    Im Blickpunkt des anstehenden Campus AD Kolloquiums "IT-Security" stehen aktuelle Forschungsarbeiten der TU München, AISEC und Siemens.

  • Kolloquium "VR, AR and Gaming"

    Wie zukünftig Virtuell Reality (VR) und Augmented Reality (AR) in medizinischen und industriellen Anwendungen eingesetzt werden können, konnten die...

  • Kolloquium "Additive Manufacturing"

    Aktuelle Forschungsarbeiten und zukünftige Forschungsfragen zu Design, Funktionalität und Materialien im Bereich additive Fertigung waren Fokusthemen...

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