Forschung

Die School of Computation, Information and Technology der Technischen Universität München verbindet die drei klassischen Disziplinen Mathematik, Informatik und Elektro- und Informationstechnik. Damit ermöglicht sie, neue Innovationsfelder in Forschung und Lehre schnell und effizient aufzugreifen und über Fachgrenzen hinaus zu entwickeln. Daraus entsteht ein breites Spektrum unterschiedlichster Kompetenzen:

  • von den theoretischen Grundlagen bis zur anwendungsbezogenen Umsetzung,
  • von der elementaren Komponente über Hardware- und Software-Architektur bis zum gesamtheitlichen technischen System,
  • von mathematischer Abstraktion bis zum technologischen Prozess,
  • von der formalen Spezifikation bis zur teil-automatisierten Implementierung.

Wir arbeiten an der abstrakten Darstellung, Analyse, Modellierung und Simulation von Strukturen und Prozessen. Unsere School ist Impulsgeber für zahlreiche aktuelle Herausforderungen. So finden sich hier alle Kernkompetenzen der Digitalisierung im weitesten Sinne unter einem Dach – im Bereich digitaler Technologien und darüber hinaus.

Inhaltlich strukturiert sich die TUM School of Computation, Information and Technology künftig in vier wissenschaftliche Bereiche, die jeweils ein Department bilden.

Departments

Department of Mathematics

Department of Computer Engineering

Department of Computer Science

Department of Electrical Engineering

Aktiv in integrativen Forschungszentren und Living Labs

Zudem bringen wir unsere Expertise zu spezifischen Forschungs- und Innovationsfeldern maßgeblich in integrative Forschungszentren (Integrative Research Institutes) und Living Labs ein, wie dem Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence, Munich Data Science Institute oder TUM Living Lab for Connected Mobility. Hier arbeiten wir mit Wissenschaftler*innen und Studierenden anderer TUM Schools und internationalen Spitzenforschenden zusammen an zukunftsweisenden Themen wie Robotik, Maschinellem Lernen und Hochleistungsrechnen.


Neues aus der Forschung

Forschung |

Team um Prof. Fabian Theis erstellt ersten ganzheitlichen Einzelzell-Atlas der menschlichen Lunge

Ein internationales Forschungsteam hat mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) den „Human Lung Cell Atlas“ entwickelt. Der Atlas klärt über die Diversität einzelner Lungenzelltypen auf und erlaubt Rückschlüsse auf die Lungenbiologie von gesunden und kranken Organen.

Forschung |

Team um Prof. Julien Gagneur entwickelt neues Modell zur Vorhersage von Erbkrankheiten

Unter der Leitung von Julien Gagneur, Professor für Computational Molecular Medicine, hat ein Münchner Forschungsteam einen Algorithmus entwickelt, der die Auswirkungen von genetischen Mutationen auf die Bildung der RNA deutlich besser vorhersagt als seine Vorgänger. Die genetischen Ursachen von seltenen Erberkrankungen werden so häufiger erkannt.

Forschung |

Prof. Bernhard Seeber zu Gast in BR-Podcast

Was hat der Handylautsprecher mit aktuellem Pop zu tun? Bernhard Seeber, Professor für Audio-Signalverarbeitung, war im Podcast "Die Sache ist die..." des Bayerischen Rundfunks zu Gast. Hören Sie sich die Folge an – das Interview beginnt ab 22:50 min.

Forschung |

Kooperationsprojekt ScenarioEye gestartet

Daniel Cremers, Professor für Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz, erforscht als Projektpartner des KI-Startups DeepScenario GmbH neue Ansätze, um kritische Fahrszenarien aus Verkehrskameras zu extrahieren. Das Bundesministerium für Digitales und Verkehr fördert das Projekt im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND.

Forschung |

Prof. Darius Burschka berechnet Kollisionsrisiken

Zusammenstöße von Drohnen oder Autos im Verkehr vorab berechnen und damit vermeiden: Das ist das Ziel von Darius Burschka, Professor am Lehrstuhl für Robotik, Künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme. Prinzipiell geht er genau so vor, wie es Seefahrer mit der stehenden Peilung schon immer gemacht haben.