Forschung & Entwicklung

Institut für Datenwissenschaften

Am Institut für Datenwissenschaften entwickeln und erforschen wir Methoden, um Wissen aus Daten zu schaffen, Innovationen zu entwickeln und Entscheidungen zu treffen. Dabei arbeiten wir entlang des gesamten Datenlebenszyklus um ein Datenrückgrat für unsere jeweiligen Anwendungsbereiche zu realisieren.

Institut für Datenwissenschaften

Arbeitsort:

  • Jena

Web: DLR.de/de/dw

Am Institut für Datenwissenschaften in Jena beschäftigen wir uns damit, das Datenrückgrat für alle Anwendungsbereiche des DLR (Luftfahrt, Raumfahrt, Energie, Verkehr, Sicherheit) Realität werden zu lassen. Dafür entwickeln und erforschen wir in interdisziplinärer Arbeit Methoden mit Fokus auf Anwendungen zum Beispiel für nachhaltige und kreislaufgerechte Prozesse, resiliente Lieferketten, datengetriebene Wertschöpfungsketten oder robuste Entscheidungsunterstützung. Die so entwickelten Methoden werden in Kooperation mit anderen DLR-Instituten und externen Partnern zur Anwendung gebracht, sei es im Rahmen gemeinsamer Projekte oder im Rahmen von Technologietransferaktivitäten.

Gesuchte Fachgebiete

  • Informatik
  • Mathematik
  • Physik
  • Knowledge Engineering
  • Datenwissenschaft
  • Naturwissenschaften
  • Wirtschaftsingenieurwesen

Um das Datenrückgrat zu realisieren, beschäftigen wir uns mit drei Forschungsfeldern, welche die gesamte Datenwertschöpfungskette abdecken:

Datengewinnung und -mobilisierung: Forschung zur Bereitstellung hochwertiger Daten für Industrie und Wissenschaft. Dies unterteilt sich zum einen in Methoden zur Erhebung und Datenteilen und zum anderen in Ansätze für explorative Analysen und Strukturierung der Daten.

Datenmanagement und -aufbereitung: Erforschung und Entwicklung von Methoden, Werkzeugen und Systemen mit Fokus auf Informationsextraktion, Datenaustausch, semantische Beschreibungen und Modelle, effiziente Datenverwaltung, -visualisierung und -exploration von Raster-, Zeitreihen- und Punktwolkendaten.

Datenanalyse und -intelligenz: Forschung zu Methoden, Wissen aus Daten zu generieren und ein tieferes Verständnis für komplexe Datensätze und die damit in Verbindung stehenden Prozesse zu entwickeln. Hier werden datengetriebene Ansätze entwickelt, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen - ein Konzept, das wir als "Knowledge from Data" bezeichnen.

Um mit großen Datenmengen arbeiten, aktuelle Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz verwenden und weiterentwickeln zu können sowie zusammen mit unseren Partnern datengetriebene Prozesse untersuchen zu können, betreiben wir einen HPDA-Cluster.