SMART DATA FACTORY
die Fakultät für Informatik am NOI Techpark
Auf dieser Website dreht sich alles um Möglichkeiten: Hier findet die Industrie Technologien und Know-how, die die Fakultät für Informatik der Freien Universität Bozen anbietet; in Forschungsprojekten, Seminaren und anderen Formen der Zusammenarbeit. Mehr über uns.

Angebote

Es gibt viele Möglichkeiten, mit der Fakultät für Informatik der Freien Universität Bozen zusammenzuarbeiten. Um mehr zu erfahren, wählen Sie bitte eine Kategorie, eine Angebotsart oder suchen Sie nach einem Schlagwort.

Wir haben auch abgeschlossene oder laufende Forschung, die Sie in unserem Archiv einsehen können. Es könnte Sie interessieren, wie bereits identifizierte Problemstellungen gelöst wurden oder eine Lösung, die wir in einem anderen Kontext entwickelt haben, auszuprobieren.

Sie können auch ihren Vorschlag zur Zusammenarbeit zusenden, indem Sie uns eine E-Mail schicken oder den untenstehenden Knopf benutzen.

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Über diese Seite

Willkommen auf der Website der Smart Data Factory, dem Labor für Technologietransfer der Fakultät für Informatik der Freien Universität Bozen!

Hier stellen wir Ihnen unser Forschungsprofil, die vom Labor geförderten Aktivitäten, Möglichkeiten der Einbindung von Studierenden und vieles mehr vor. Schauen Sie sich um, und wenn Sie eine Frage haben, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren!

Die Aufgabe der Smart Data Factory ist es, den Technologietransfer von der Wissenschaft in die Industrie durch die Umsetzung und Anpassung der Forschungsergebnisse der Fakultät für Informatik der Freien Universität Bozen zu fördern. Dies geschieht durch den Transfer von in der Fakultät für Informatik vorhandenen fortgeschrittenen Fähigkeiten zur Lösung komplexer Probleme im Bereich des intelligenten Datenmanagements und bei der Mitgestaltung und Mitentwicklung von IT-Anwendungen, die sich auf die intelligente Nutzung von Daten konzentrieren.

Langfristig erwarten wir, dass die Smart Data Factory das Innovationspotenzial und die Wettbewerbsfähigkeit der Region im IC&T-Bereich sowie die entstehende "data science" durch die Schaffung von Communities mit vielfältigen und innovativen Erfahrungen auf nationaler und internationaler Ebene erhöht.

Konkret sind die Ziele der Smart Data Factory:

  • Co-Design und Co-Entwicklung von IT-Lösungen, die auf die intelligente Nutzung von Daten ausgerichtet sind, deren Innovation und Komplexität von den im Gebiet ansässigen Unternehmen nicht eigenständig realisiert werden können.
  • Vermittlung zwischen Unternehmen (im Technologiepark und außerhalb) und der Fakultät für Informatik.

Kompetenzen

Dieser Abschnitt soll einen Überblick über die Forschung geben, die verschiedene Gruppen innerhalb der Fakultät für Informatik betreiben und den Unternehmen anbieten können.

Statt sich die obigen Angebote anzusehen, könnte es für Sie interessanter sein, einen Blick auf unsere Fachgebiete zu werfen. Werfen Sie einen Blick auf die verschiedenen Forschungsgruppen, deren Ziele, Schlüsseltechnologien und verwandte Projekte.

Wie wir mit Unternehmen zusammenarbeiten

Dieser Abschnitt beschreibt, was "Technologietransfer" für die Fakultät für Informatik der Freien Universität Bozen bedeutet und wie wir den Technologietransfer organisieren.

Im Allgemeinen ist Technologietransfer der Prozess des Technologietransfers von dort, wo er entwickelt wird, bis dorthin, wo er gebraucht wird. Er beinhaltet viele Aktivitäten, wie die Unterstützung bei der Anmeldung von Patenten, die Unterstützung bei der Gründung von Spin-off-Unternehmen, die Verwertung von geistigem Eigentum durch Lizenzen, etc.

Im Kontext der Smart Data Factory konzentrieren wir uns auf die Förderung von Kooperationen zwischen Industrie und Hochschulen. Wir betrachten den folgenden Prozess zwischen der Fakultät für Informatik (kurz "Fakultät") und einem Unternehmen:

  1. Kontakt: Die Fakultät kontaktiert das Unternehmen oder umgekehrt.
  2. Definition des zu lösenden Problems: Die Fakultät präsentiert das Portfolio der übertragbaren Technologien auf das Unternehmen und/oder das Unternehmen stellt Projekte vor, für die es Unterstützung benötigt. Das Ergebnis dieses Schrittes ist eine Problembeschreibung.
  3. Definition des Teams: Anhand der Problembeschreibung suchen wir in der Fakultät nach Forschern, die an einer Lösung des Problems interessiert sind. Wenn kein Forscher an einer Zusammenarbeit interessiert ist, wird das Projekt nicht durchgeführt. Das Ergebnis dieses Schrittes (falls das Projekt umgesetzt wird) ist das Projektteam.
  4. Planung: Sobald ein Projektteam gebildet ist, definieren das Unternehmen und die Fakultätsmitglieder den Technologietransfer im Detail. Wir sehen folgende Arten von Aktivitäten vor: Machbarkeitsstudie, gemeinsame Forschung, gemeinsame Entwicklung oder Lehre. Das Ergebnis dieses Schrittes ist ein Projektplan.
  5. Optional: Planung von Nicht-Forschungsaktivitäten: Die Fakultät hilft dem Unternehmen bei der Suche nach Partnern, die keine Forschungsaktivitäten (z.B. Programmierung) durchführen.
  6. Optional: Förderung beantragen: Das Unternehmen bzw. die Fakultät sucht um Fördermittel an. Die Fakultät hilft dem Unternehmen bei der Erstellung eines Förderantrags.
  7. Vorbereitung: Der Kooperationsvertrag wird von der Universität vorbereitet und von der Firma und der Universität unterzeichnet. In diesem Vertrag sind die Dauer der Zusammenarbeit, die Aufgaben, die beteiligten Forscher, die Rechte an geistigem Eigentum, die Veröffentlichungsrechte und die Vergütung festgelegt. Das Ergebnis dieses Schrittes ist der Kooperationsvertrag.
  8. Ausführung: Das Technologietransferprojekt wird von allen Partnern durchgeführt. Ein typischer Ansatz für eine solche Zusammenarbeit besteht aus dem Studium des Standes der Technik durch die Fakultät, der gemeinsamen Entwicklung einer Kandidatenlösung durch die Fakultät und die Industrie und der Validierung in Theorie und Praxis, bis eine Lösung gefunden ist. Während der Ausführung stellt die Universität dem Unternehmen eine Teilrechnung aus, das Unternehmen bezahlt die Rechnung(en) und das Geld wird zur Deckung der Projektkosten verwendet.
  9. Abschluss: Das Projekt ist abgeschlossen.

Wir sehen die folgenden Arten der Zusammenarbeit vor:

  • Eine Machbarkeitsstudie ist eine Bewertung der Praktikabilität eines vorgeschlagenen Projekts oder Systems. Eine Machbarkeitsstudie zielt darauf ab, die Stärken und Schwächen einer Idee, die Chancen und Risiken der natürlichen Umwelt, die notwendigen Ressourcen und letztlich die Erfolgsaussichten objektiv und rational aufzudecken. Wenn die Machbarkeit nachgewiesen werden muss, wird oft ein Proof-of-Concept, d.h. ein Prototyp der Idee implementiert.
  • Prototyping ist die Erstellung von Prototypen von Softwareanwendungen, d.h. von unvollständigen Versionen des zu entwickelnden Softwareprogramms. Ziel des Prototyping ist es, die Praktikabilität eines vorgeschlagenen Projekts oder Systems besser zu verstehen, Feedback von Anwendern zu erhalten und zu verstehen, wie das endgültige System aufgebaut werden muss (siehe "System design").
  • Systemdesign ist der Prozess der Definition der Architektur, der Module, der Schnittstellen und der Daten für ein System, um bestimmte Anforderungen zu erfüllen.
  • Training bedeutet Wissenstransfer durch Unterricht, Beispiele, Simulation und Übungen.
  • Die Studienabschlussarbeit ist die Abschlussarbeit eines Bachelor- oder Masterstudiums, in der er oder sie ein Problem löst. Eine Studienabschlussarbeit wird in der Regel in Form eines Rezeptes geschrieben, in dem das gelöste Problem, die gewählten Mittel und die erzielten Ergebnisse erläutert werden. Eine Studienabschlussarbeit kann ein interessantes Beispiel dafür sein, wie ein Problem angegangen wurde und kann helfen, auf der Grundlage der ersten Erfahrungen mit einem bestimmten Thema eine ausführlichere Lösung zu entwickeln.
  • Ein Forschungsprojekt ist ein gemeinschaftliches Unterfangen, bei dem Forschung und/oder Design im Vordergrund stehen und das in der Regel von einem Projektteam sorgfältig geplant wird, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Das Ergebnis eines Forschungsprojekts ist die Antwort auf eine Forschungsfrage, z.B. "Wie können wir einen Algorithmus konstruieren, der die Temperatur auf einem bestimmten Daten- und Ort vorhersagt" oder "Wie können wir einen gegebenen Datensatz analysieren, um bestimmte Schlussfolgerungen darüber zu ziehen".

Stellenangebote

Wenn Sie sich für Spitzentechnologien begeistern und Teil eines wachsenden Teams sein möchten, in dem Sie die Möglichkeit haben, von anderen zu lernen und Ihre eigenen Fähigkeiten einzubringen, dann nehmen wir derzeit Interessensbekundungen für Datenwissenschaftler entgegen. Sie arbeiten an der Erforschung innovativer Techniken und an der Softwareentwicklung zur Unterstützung der Integration und Analyse heterogener Daten in komplexen Bereichen.

Ihre Ausbildung sollte einen Master-Abschluss in Informatik, Informatik, Datentechnik, Datentechnik oder verwandten Bereichen haben oder einen Bachelor-Abschluss in den oben genannten Bereichen mit Berufserfahrung als Datenarchitekt, Datenwissenschaftler, Software-Ingenieur oder einer ähnlichen Funktion.

Sie sollten über starke Programmierkenntnisse und Kenntnisse in Datenerfassung, Datenverarbeitung und -analyse verfügen. Darüber hinaus verfügen Sie über solide Kommunikations-, Hör- und Schreibkenntnisse in Englisch.

Bonuspunkte sind:

  • Einen Doktortitel in Informatik, Künstlicher Intelligenz oder verwandten Gebieten.
  • Kenntnisse in Engines für die Großdatenverarbeitung (z.B. Spark) und Komponenten für Datenmanagement, Exploration und Analyse (z.B. MLib, GraphX, R).
  • Erfahrung mit Deep-learning Frameworks wie TensorFlow, Keras, Deeplearning4j, etc.

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Wie Studierende mit uns zusammenarbeiten können

Wenn Sie kurz vor dem Abschluss Ihres Bachelor-Studiums in Informatik oder verwandten Bereichen stehen, können Sie Ihr Interesse an einem Praktikum, einer Diplomarbeit oder beidem bei uns bekunden.

Während des Praktikums/der Diplomarbeit nehmen Sie an einem unserer laufenden Projekte teil, erwerben Sie Problemlösungskompetenz und sammeln Erfahrungen bei der Lösung praktischer Probleme.

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