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 durchzuführen. Ein modern ausgestattes KI-Labor steht dabei für rechenintensive Anforderungen zur Verfügung. 

Darüber hinaus führen wir in jedem Semester Praxisprojekte und Masterarbeiten in Kooperation mit Unternehmen, Startups und öffentlichen Institutionen durch. Wenn Sie Interesse an einer Forschungs-Kooperation haben, sprechen Sie uns gerne an.

Praxisprojekte

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

    Agrarwirtschaft

    • Entwicklung einer KI-basierten Filtermethode für Mähdrescher-Ertragsdaten 

    Banken

    • Immobilienpreisprognosen
    • Bewertung von Stadtquartieren über Soziale Medien

    Energie

    • Optimierung des Energieverbrauchs von Kältemaschinen
    • 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

    • Bilderkennung von Ähnlichkeiten in EGM-Signalen
    • Wirksamkeitsanalysen von Therapeutika-Produkten
    • Aufmerksamkeitserkennung für intelligente Röntgenstrahlen-Steuerung

    IT-Beratung

    • KI-gestützte Erfassung von Eingangsrechnungen

    Lebensmittel

    • Bäckerei-Umsatzprognosen
    • Datenintegration/-optimierung im Kontext einer App für nachhaltige Lebensmittelkäufe
    • Entwicklung eines Klassifikationsalgorithmus für Lebensmittel
    • Automatisierte Bilderkennung von Produktinformationen

    Logistik

    • KI-gestützte Vorhersage von Schiffsanläufen und Containerumschlägen
    • Entwicklung eines Algorithmus zur Klassifizierung von Gefahrgutllabels

    Medien

    • Music Taste Classifier
    • Online Audio Ad Scanner
    • Topic Modelling anhand von Pressemitteilungen
    • Entwicklung eines KPI-Modells für Recurring Business
    • Analyse & Entwicklung eines Empfehlungssystems für Musik der 80er Jahre, mithilfe einer Pull-Medium-Datenbank 

    Öffentlicher Sektor

    • Datenanalyse Daseinsvorsorge

    Personalwesen

    • Entwicklung eines Empfehlungssystems zum Matching von Rollen und Personen
    • Entwicklung eines Skill-Empfehlungssystems für Mitarbeiter
    • Entwicklung eines Empfehlungssystems für digitale Weiterbildungen

    Reise

    • Entwicklung eines Algorithmus zur Empfehlung von Thumbnails und Keyframes in Videos

    Telekommunikation

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