Algorithmics
Die Arbeitsgruppe Algorithmics forscht hauptsächlich an effizienten Algorithmen für Probleme der kombinatorischen Optimierung. Beim Algorithm Design steht die Korrekheit und die theoretische Laufzeitanalyse der Algorithmen im Vordergrund. Wenn kein effizienter Algorithmus gefunden werden kann, können Approximationsalgorithmen und für spezielle Eingabedaten fixed-parameter-Algorithmen eingesetzt werden. Im Algorithm Engineering geht es um die praktische Umsetzung, Optimierung und experimentelle Evaluation, häufig für Probleme aus interdisziplinären Projekten. Zudem bietet die Gruppe Lehrveranstaltungen in anderen theoretischen Bereichen an.
Computational Geometry
Neuentwicklungen im Bereich der Computergrafik sind für jedermann anhand aktueller computeranimierter Filme oder Computerspiele unmittelbar erkennbar. Die Arbeitsgruppe für Computational Geometry von Prof. Dr. Elmar Schömer erforscht die theoretischen Grundlagen für effiziente geometrische Algorithmen und Datenstrukturen und nutzt diese in praktischen Anwendungen zur Visualisierung und Simulation von Bewegungsabläufen. Dazu zählen auch Anwendungen aus dem Umfeld des Computer-Aided Designs, der automatisierten Bewegungsplanung und Packungsoptimierung.
Data Management
Datenmanagement ist aktuell wichtiger denn je und stellt uns vor größte Herausforderungen; die Daten von heute kommen in unterschiedlichen Formaten vor, diese werden zu enorm großen Datenvolumina zusammengeführt und kommen mit einer extrem hohen Geschwindigkeit aus einer Vielfalt von Quellen. Die Explosion von großen Datenvolumina hat es notwendig gemacht, Systeme zu erforschen und zu entwickeln, die extrem niedrige Latenzzeiten und Datenanalytik in Echtzeit unterstützen. Darüber hinaus werden die Daten von heute immer komplexer, da sie routinemäßig mit unterschiedlichen und vielfältigen Arten von nichttraditionellen wie bspw. Geo-, Text-, Zeit- und Graphdaten angereichert werden können. Aufgrund ihrer Heterogenität und unterschiedlichen Semantik erfordern solche komplexen Datentypen eine spezielle Behandlung, einschließlich effektiver Speicherung, Indizierung und Verarbeitung. Die Arbeitsgruppe Data Management befasst sich mit den Herausforderungen, die sich bei der In-Memory-Verwaltung komplexer Big Data ergeben.
Data Mining
Die Arbeitsgruppe forscht hauptsächlich in den Bereichen Data Mining und maschinelles Lernen. Dabei werden Methoden entwickelt, um große und komplexe Datenmengen zu analysieren und diese Methoden in den Lebenswissenschaften und anderen Gebieten (Computational Sustainability, Energie, Transport, soziale Netzwerke, ...) anzuwenden. Die Lehrveranstaltungen umfassen Vorlesungen, Seminare und Praktika in den Kerngebieten Data Mining und maschinelles Lernen, aber auch Vorlesungen aus anderen Gebieten der angewandten Informatik wie Datenbanksysteme und Softwaretechnik.
Didaktik der Informatik
Die strukturierte und allgemeinbildende Vermittlung von Konzepten, Modellen und Ideen der Informatik ist Kernaufgabe der Informatik-Didaktik. Insbesondere findet diese im Rahmen der verschiedenen Lehramtsstudiengänge für das Gymnasium und die Berufsschule statt. Ein zusätzliches wichtiges Anliegen der Didaktik der Informatik an der JGU ist, Ideen der Informatik für die breite Öffentlichkeit erschließbar zu machen, etwa durch Mitmach-Ausstellungen und allgemeine Vorträge.
Efficient Computing and Storage Systems
Die Arbeitsgruppe Effiziente Rechner- und Speichersysteme von Prof. Dr.-Ing. André Brinkmann forscht schwerpunktmäßig auf den Gebieten der Speichersysteme und der skalierbaren Rechnersysteme. Das Hochleistungs-rechnen oder High Performance Computing (HPC) wird in den kommenden Jahren in den Bereich des Exascale Computings vordringen und dabei spannende Herausforderungen bereithalten. Das HPC befindet sich dabei in der Transition von einem reinen rechenleistungszentrischen Bereich in einen Bereich, bei dem das Management von Daten eine immer größere Rolle spielt. Somit ist es notwendig, dass nicht nur Rechenleistung, sondern auch Speicherkapazität und Speicherbandbreite skalierbar ausgelegt werden.
High Performance Computing
Schwerpunkt dieser Arbeitsgruppe sind Entwurf, Implementierung und Evaluierung von skalierbaren Werkzeugen für die Genom-Sequenzanalyse (Bioinformatik) und Anwendungen im Bereich Computational Science, wobei moderne Hochleistungsrechner-Technologien (HPC) zum Einsatz kommen, z.B. Manycore Architekturen (z.B. CUDA-enabled GPUs), Multicore Architekturen, Heterogene Cluster und FPGAs. Die Entwicklung der Methoden und Werkzeuge erfolgt häufig in Zusammenarbeit mit interdisziplinären Partnern an der Johannes Gutenberg-Universität, u.a. dem Fachbereich Biologie, der Unimedizin und dem Institut für Molekularbiologie.
Informationssysteme
Die Arbeitsgruppe Informationssysteme beschäftigt sich mit der Konzeption und Implementierung neuartiger Methoden und Systeme zur effizienten Verwaltung, Verarbeitung, Analyse und Interpretation von Daten. Dazu zählt die Anpassung etablierter Datenbankkonzepte an moderne (Hardware/Software) Umgebungen, der Entwurf unkonventioneller Verarbeitungsmodelle (wie z.B. Blockchains) sowie die transaktionale und analytische Verarbeitung sehr großer und potenziell unterschiedlich stark strukturierter Datenmengen (OLTP/OLAP). Dabei betrachtet die Arbeitsgruppe nicht nur einzelne Komponenten und Verfahren dieser Themenbereiche in Isolation, sondern setzt den Fokus stets auf die Kombination von Komponenten zur Erzeugung eines effizienten Gesamtsystems.
Programming Languages
Programmiersprachen sind das wohl wichtigste Werkzeug zur Entwicklung von Software. Die Arbeitsgruppe Programming Languages hat es sich zum Ziel gesetzt, Entwickler bei der Erstellung und Wartung zuverlässiger und effizienter Software durch die Erforschung neuer Programmiersprachen, Programmierwerkzeuge und Programmiermethoden zu unterstützen. Wir erforschen insbesondere Ansätze der Softwareentwicklung, bei denen sprachliche Abstraktionen und domänenspezifische Sprachen (DSLs) zum Einsatz kommen. Wir beschäftigen uns sowohl mit der Frage, wie solche Abstraktionen und Sprachen am besten zu entwerfen sind, also auch mit der Frage, wie ein Sprachentwurf am besten realisiert werden kann. Dies ergänzen wir durch die Erforschung neuer Methoden zur statischen Programmanalyse, mit deren Hilfe schon während des Kompilierens Fehler im Code und Potential für Programmoptimierungen gefunden werden können. Uns beschäftigt dabei sowohl die Konstruktion beweisbar korrekter Analysen als auch deren inkrementelle Ausführung.
Scientific Computing and Bioinformatics
Forschungsschwerpunkte der Gruppe sind die Entwicklung und Anwendung moderner bioinformatischer Methoden und Programmpakete, meist in enger Zusammenarbeit mit akademischen und industriellen Partnern. Die Anwendungsgebiete unserer Forschungen beinhalten dabei u.A. die computergestützte Diagnose und Prognose sowie den rationalen Wirkstoffentwurf. Die Gruppe trägt aktiv zu mehreren großen Softwareprojekten bei, wie z.B. der Biochemical Algorithms Library (BALL) oder dem OpenMS-Framework. In der Lehre bieten wir regelmäßige Bioinformatikkurse, sowie die Grundstudiumsveranstaltungen "Einführung in die Programmierung" (EiP) und "Einführung in die Softwareentwicklung" (EiS) an.
Sportinformatik
Die Arbeitsgruppe beschäftigt sich mit der Optimierung sportlicher Leistung mit Hilfe von Computermodellen. Die Mainzer Sportinformatik beschäftigt sich sowohl mit der gruppentaktischen Optimierung im Mannschaftssport (z.B. Fussball), als auch mit der individuellen Leistungsoptimierung im Individualsport (z.B. Laufen und Radfahren).
Sprachverarbeitung
Die Sprachverarbeitung befasst sich mit der Entwicklung von Computermodellen, die Text in natürlichen Sprachen (wie Deutsch, Englisch oder Japanisch) verstehen und generieren können. Einige bekannte Beispiele sind maschinelle Übersetzungssysteme oder Dialogsysteme. Die Arbeitsgruppe NALA von Prof. Dr. Katharina von der Wense beschäftigt sich mit einer Vielzahl von Unterthemen der Sprachverarbeitung. Einige aktuelle Interessengebiete der Gruppe sind Sprachen mit begrenzten Datenmengen, Computermorphologie, Fairness, Privacy, maschinelle Übersetzung sowie Sprachverarbeitung für Bildung oder medizinische Anwendungen.
Visual Computing
Die Arbeitsgruppe betreibt Forschung und Lehre im Überlapp von Computergraphik (Synthese von Bildern virtueller Scenen) und Computervision (Mustererkennung in Daten aus der realen Welt). Unsere Kernexpertise liegt im Bereich der Erkennung von Mustern und Strukturen in geometrischen und räumlichen Daten. Die Gruppe bietet verschiedene Lehrveranstaltung mit Bezug auf das Forschungsgebiet an, sowie auch im breiteren Umfeld von Computergraphik und Vision, und in der Grundausbildung in der Informatik.