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Research projects in computer science (selection)
Die gelisteten Projekte sind nur eine Auswahl der Informatik-Projekte der Saar-Uni.
Deutsche Forschungsgemeinschaft
SFB/TRR 248
Projektleiter: Holger Hermanns, Dependable Systems and Software
Förderzeitraum: seit 2019
Sprecherhochschule: Universität des Saarlandes
Ob in autonomen Fahrzeugen oder Industrie 4.0, im Smart Home oder in den Smart Cities der Zukunft – Computerprogramme wirken zunehmend an Aktivitäten und Entscheidungen mit, die den Menschen direkt betreffen. Allerdings ist unser Verständnis, wie derart komplexe Systeme interagieren und welche Gründe zu welchen Entscheidungen führen, völlig unzureichend. Es fehlt den Systemen an Mechanismen, ihr eigenes Verhalten plausibel zu machen. Durchgängig verständliche Systeme stellen somit eine bisher weitestgehend ungelöste wissenschaftliche Herausforderung dar. Der Sonderforschungsbereich nimmt sich dieser Herausforderung an und legt die Grundlagen für computergestützte Systeme der Zukunft, die ihre Funktionalität und ihr Verhalten erläutern.
SFB 1102
Projektleiterin: Elke Teich, Englische Sprach- und Übersetzungswissenschaft
Förderzeitraum: seit 2014
Variation im Sprachsystem wird üblicherweise mit dem Konzept der Komplexität in Verbindung gebracht. Dies erweist sich aber als nicht hinreichend präzise für eine adäquate Modellierung sprachlicher Prozesse. Neuere linguistische Forschungsarbeiten weisen auf eine Korrelation zwischen Komplexität in der Verarbeitung und kontextuell bestimmter Vorhersagbarkeit hin. Dies legt die Annahme nahe, dass Komplexität durch den Shannonschen Informationsbegriff adäquat repräsentiert werden kann, hier als "Surprisal" bezeichnet. Der Sonderforschungsbereich verfolgt die Hypothese, dass Verarbeitungskomplexität durch Surprisal reflektiert wird und dass Variation im Sprachgebrauch durch optimale Informationsverteilung über ein sprachliches Signal charakterisiert werden kann. Sprecher nutzen die verfügbare sprachliche Variation in ihren Kodierungen, indem sie die Abfolge, Dichte und Spezifizität eines Ausdrucks modulieren. Der Sonderforschungsbereich untersucht, zu welchem Grad Surprisal und verwandte informationstheoretische Konzepte eine Erklärung für die beobachteten Variationsmuster auf verschiedenen sprachlichen Ebenen und im Zusammenspiel der Ebenen liefern können.
European Commission
ERC Advanced Grant
Projektleiter: Holger Hermanns, Dependable Systems and Software
Förderzeitraum: 2016-2021
Twenty years ago we were able to repair cars at home. Nowadays customer services repair coffee machines by installing software updates. Soon you will no longer be able to repair your bike. Embedded software innovations help us tremendously in our daily life. But we do not understand what the software does. Proprietary embedded software has become an opaque layer between functionality and user. That layer is thick enough to possibly induce malicious or unintended behaviour. However, a minor customisation might well have strong unexpected impact. We thus need means to detect, quantify and prevent such implications. The project provides quantitative verification technology for system-level correctness, safety, dependability, and performability. In this endeavour, it takes up a hard scientific challenge: embedded software for electric power management. Electric power is intricate to handle by software, is safety-critical, but vital for mobile devices and their longevity. The project will demonstrate that quantitative verification of open embedded software is feasible, and can ensure safe and dependable operation of safety-critical devices.
ERC Advanced Grant
Projektleiter: Joachim Weickert, Mathematical Image Analysis
Förderzeitraum: 2017-2022
Generating huge amounts of visual data has never been easier than today. This creates a growing demand for lossy codecs that produce visually convincing results also for very high compression rates. Popular transform-based codecs such as JPEG and JPEG 2000 have reached a state where one cannot expect significant improvements anymore. To go beyond their limitations, fundamentally different ideas are needed. Inpainting-based codecs store only a small, carefully optimised part of the data. In the decoding step, the missing information is filled in with a suitable inpainting mechanism. The project covers the entire spectrum from its theoretical foundations over benchmarking and highly efficient numerical algorithms to codecs for specific applications, and a real-time 4K video player as demonstrator. This will lift inpainting methods from a visually pleasant image editing tool to a fundamental paradigm in coding.
ERC Consolidator Grant
Projektleiter: Bernd Finkbeiner, Reactive Systems
Förderzeitraum: 2016-2021
Wenn die Software von Autos, Flugzeugen oder Industrierobotern Programmierfehler enthält, kann das für Menschen lebensgefährlich werden. Der Informatiker Bernd Finkbeiner erforscht Methoden, mit denen solche kritischen Systeme künftig einfacher und sicherer programmiert werden können. Durch eine automatische Programmsynthese wird der Systementwickler von der Bürde befreit, alle Details von vornherein festlegen zu müssen. Er kann sich vielmehr auf die übergeordneten Ziele und die Anforderungen des Systems konzentrieren. Hierzu werden die Anforderungen in einer mathematischen Spezifikationssprache formuliert. Die Synthesemethode sorgt dafür, dass der Programmcode allen Anforderungen genügt und reglementiert die offenen Details. Durch die Automatisierung können neue Systeme deutlich effizienter als bisher entwickelt werden.
ERC Starting Grant
Projektleiter: Jürgen Steimle, Human-Computer Interaction and Interactive Technologies
Förderzeitraum: 2017-2021
Smartwatches und Fitness-Tracker zeigen, dass immer mehr Menschen Informationstechnologie am Körper nutzen. Zwar können diese Geräte schon heute durch Berührungen auf dem Körper bedient werden, doch sie sind dick und starr und stammen aus der Massenproduktion. Daher sind sie nicht optimal auf den Körper ihres Anwenders abgestimmt. Jürgen Steimle und seine Forscherkollegen entwickeln deswegen eine neue Generation interaktiver Computergeräte, die wie eine zweite Haut getragen werden können. Zusätzlich können Anwender sie nach Belieben gestalten und anpassen. So können die interaktiven Hautstücke in Zukunft nicht nur mobile Endgeräte steuern, sondern zum Beispiel auch Patienten bei der Genesung unterstützen.
ERC Starting Grant
Project leader: Karl Bringmann
Funding period: 2019-2024
This project aims to resolve challenging integer programming problems in exact and approximate settings, with a focus on Knapsack-type problems (such as Subset Sum, Partition, and Knapsack). To this end, we will develop a unified approach of algorithm design as a combination of algorithmic tools, structural theory, and conditional lower bounds. Specific tasks include:
- utilizing recent advances in efficient algorithms, since although Knapsack-type algorithms are NP-hard their main challenges ask for polynomial improvements in running time,
- leveraging structural results from additive combinatorics for the design of algorithms for problems of additive nature, such as Knapsack-type problems, and
- using and expanding fine-grained complexity theory to explain the limits of algorithms by proving conditional lower bounds based on plausible conjectures.
In particular, our combination of modern algorithmic techniques and structural results on the one hand, and conditional lower bounds on the other hand, allows us to aim at best-possible algorithms (conditional on plausible conjectures). We also plan to transfer techniques in the other direction (from integer programming to efficient algorithms), by using the insights of practical integer programming solvers to obtain highly-efficient implementations for selected polynomial-time problems.
Designing best-possible algorithms for one of the Knapsack-type problems will already be groundbreaking, and complete resolution of our goals would be dramatic algorithmic progress with consequences in computer science, optimization, and operations research.
ERC Starting Grant
Project leader: Vera Demberg
Funding period: 2021-2026
Humans adapt the content and form of their utterances to different interlocutors (students vs. colleagues vs. granny), and monitor the level of understanding in their conversational partner. Today's NLP systems are however largely blind with respect to individual variation in language comprehension, which in turn leads to misunderstandings and lack of naturalness in the interaction.
The vision of project IDDISC is to enable individualized language interaction with computer systems, such that information or explanations generated by a system will fit the user and the situation, by explicitly modelling their state of understanding. This project will break new ground by addressing individual differences in comprehension at the pragmatics and discourse level, i.e. with respect to the inferred meaning that goes beyond the literal meaning of an utterance.
This project will make it possible to reduce the risk of misunderstandings, and enable adaptation of automatically generated language (e.g., explanations, summaries) to specific users. The new statistical methods and crowd-sourcing paradigms developed as part of this project will open the door to other researchers for investigating individual differences in all areas of language processing.
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Teilprojekt: Erforschung, Entwicklung und Erprobung innovativer Lehr-/Lernmodule mit digitalen Medien
Projektleiter: Julia Knopf, Fachdidaktiv Deutsch Primarstufe
Förderzeitraum: seit 2020
Mit dem DigitalPakt haben Bund und Länder den Grundstein für die Ausstattung deutscher Schulen mit digitaler Technik gelegt. Insgesamt stellt der Bund fünf Milliarden Euro für den Kauf von Endgeräten oder die Installation von WLAN-Strukturen zur Verfügung. Es geht um Hard- und Software – aber auch um Lehrende und Lernende, die die Digitalisierung nur dann mitgestalten können, wenn sie lebenslang lernen. Um die dazu notwendigen Lerninhalte geht es im Projekt CLEVER. Der Bedarf an solchen Lerninhalten ist groß, denn fehlt der passende „Content“, bleiben digitale Medien und damit viele Chancen ungenutzt. Die CLEVERSoftware soll als intelligente Lernumgebung erstmals eine automatisierte Entwicklung von Lerninhalten entlang der lebenslangen Bildungskette ermöglichen – von der Grundschule bis zur betrieblichen Aus- und Weiterbildung. Mit nur wenigen Klicks sollen Lehrende individualisierte Lerninhalte generieren können, ohne dabei ihre pädagogischen Freiheiten zu verlieren.
Für die Erstellung der Lerninhalte soll der Anwender durch eine digitale Vorlage geführt werden, die das Ergebnis jahrelanger didaktischer Forschung ist. Hier kann man individuelle Rahmendaten eingeben – Klassenstufe oder Ausbildungsjahr, vorhandene digitale Ausstattung oder zu vermittelnde Kompetenzen – und dann schrittweise seinen Lerninhalt zusammenstellen.
Innerhalb der Lernumgebung werden konkrete Gestaltungsmöglichkeiten eingeblendet, die der Nutzer per „Drag & Drop“ aktiv auswählen kann. Mit der aktiven Auswahl dieser Möglichkeiten baut sich der Lerninhalt dann Schritt für Schritt auf. Erprobt werden soll die Software in saarländischen Grundschulen sowie in beruflichen Schulen.
BMFSFJ | Verbundvorhaben
Projektleiter: Julia Knopf, Forschungsinstitut Bildung Digital
Förderzeitraum: 2020-2023
Die Initiative YouCodeGirls, die im Oktober 2020 gestartet ist, möchte Mädchen und junge Frauen für das Thema Coding begeistern. Ziel ist es, eine digitale Lern- und Lehrplattform zu entwickeln, auf der sie sich unkompliziert, angeleitet und passend zu ihren Bedürfnissen weiterbilden können. Dabei werden bereits bestehende Lernangebote zum Thema Coding gebündelt und durch neu entwickelte, innovative Formate ergänzt.
Projektverantwortlich ist das Forschungsinstitut Bildung Digital (FoBiD) in Zusammenarbeit mit der Didactic Innovations GmbH und dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Das Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ) fördert YouCodeGirls als Leuchtturmprojekt der smarten Gesellschaftspolitik. Ziel der Zusammenarbeit ist es, den Lernerinnen personalisierte Angebote und Unterstützung im Lernprozess zu bieten – auf Basis aktueller Forschungserkenntnisse aus der Didaktik und mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz.