Forschung und Wissenstransfer

Unser Forschungsansatz

Der Masterstudiengang Data Science zeichnet sich durch eine enge Verzahnung von Lehre und anwendungsbezogener Forschung und Entwicklung aus. Unser Anspruch ist es, der regionalen Wirtschaft die Chancen von künstlicher Intelligenz, Datenanalytik und Big Data Technologien aufzuzeigen, und andersherum den Studierenden die Relevanz der Lehrinhalte anhand von realen Anwendungsfällen nahe zu bringen. 

Im Rahmen des KI-Transfer Hub Schleswig-Holstein bieten wir kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) Beratung zu Potenzialen von künstlicher Intelligenz sowie die Möglichkeit, Machbarkeitsstudien im Rahmen von studentischen Praxisprojekten und Masterarbeiten durchzuführen. Ein modern ausgestattes KI-Labor steht dabei für rechenintensive Anforderungen zur Verfügung. Das Spektrum unserer Forschungsaktivitäten reicht aktuell vom öffentlichen Sektor über Industrie, Handel, Tourismus, Medien und Verkehr bis hin zur Energiewirtschaft.

Praxisprojekte

    Auswahl an Praxisprojekten, die von Studierenden im Rahmen des Studiums in Kooperation mit Unternehmen unterschiedlicher Sektoren durchgeführt wurden:

    Banken

    • Immobilienpreisprognosen
    • Bewertung von Stadtquartieren über Soziale Medien

    Energie

    • Agentenbasierte Niederspannungs-Lastmodellierung
    • Anomalieerkennung in der Fernwärme
    • Analyse der Rücklauftemperatur in der Fernwärme
    • Analyse von Wettermodellen für Einspeiseprognosen von Erneuerbaren Energien
    • Hochlaufszenarien für Wärmepumpen

    Gesundheit

    • Wirksamkeitsanalysen von Therapeutika-Produkten

    Lebensmittel

    • Bäckerei-Umsatzprognosen
    • Datenintegration/-optimierung im Kontext einer App für nachhaltige Lebensmittelkäufe

    Logistik

    • KI-gestützte Vorhersage von Schiffsanläufen und Containerumschlägen

      Medien

      • Music Taste Classifier
      • Online Audio Ad Scanner
      • Topic Modelling anhand von Pressemitteilungen
      • Entwicklung eines KPI-Modells für Recurring Business

      Personalwesen

      •  Entwicklung eines Empfehlungssystems für digitale Weiterbildungen

      Telekommunikation

      • Anomalieerkennung von Web Traffic Daten in einem Telekommunikationsunternehmen
      • Real-time Anomalieerkennung in Telekommunikations-Netzwerken