Innovation Lab
Blockchain, Machine Learning und Software Engineering
Gestalten Sie die Software-Welt von übermorgen!

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Aktuelle Themen

Immer bessere Satellitenbilder ermöglichen es, Gebiete zu beobachten, ohne selbst vor Ort zu sein. Im Zusammenspiel mit Computer Vision und Machine Learning ist es so möglich, große Areale maschinell auszuwerten. Eine Anwendung des sogenannten Remote Sensing ist die automatische Erkennung von Ernteschäden. Basierend auf Schadenmustern aus der Vergangenheit soll so die Schadenerhebung für die Agrarversicherung unterstützt werden. Weiterlesen
Nutzerorientierte Websites verwenden in aller Regel Eingabemasken. Auf den ersten Blick ist die zugrundeliegende Logik bei Eingaben einfach zu beschreiben und zu implementieren. Versucht man jedoch rigorose, mit der server-seitigen Validierung übereinstimmende Regeln zu implementieren, stellt man fest, dass die meisten Eingaben von mehreren Business-Regeln abhängen. Hinzu kommt, dass die Validierung zusätzlich auf dem Server implementiert sein muss. Die Wartbarkeit des Codes leidet stark unter der Code-Duplizierung der Validierung. Anhand realer Projekte evaluiert das Innovation Lab innovative Lösungsansätze zur Verbesserung der Wartbarkeit. Weiterlesen

Die Software-Welt von übermorgen gestalten

Sie möchten zu diesen und weiteren Themen forschen, Prototypen bauen und die Ergebnisse auf Konferenzen veröffentlichen? Dann werden Sie Teil unseres innovation Lab-Teams. Wir unterstützen Sie mit Ideen, Infrastruktur und Mentoring. Zur Stellenanzeige

 

Weitere Themen

Erweitern des Software Analysetools ConQAT

Das Tool ConQAT, welches von der TU München für die Analyse von Softwarequalität entwickelt wurde, wird seit Jahren bei itestra verwendet und erweitert. Cutting Edge Technologien zur Analyse von Software, die u.a. auf Machine Learning basieren, sollen den Automatisierungsgrad unserer Qualitätsanalysen weiter erhöhen.

Blockchain basierte Versicherungen

Können Blockchains traditionelle Versicherungsabläufe revolutionieren? Dadurch würde vor allem die Effizienz und Transparenz im Versicherungswesen verbessert werden. Zusätzlich könnten Smart Contracts auf Basis von Blockchains Abläufe nicht nur revolutionieren, sondern durch Peer-to-Peer Modelle ersetzen.

Automatisierung von Software Engineering

Software Engineering ist häufig geprägt von repetitiven Programmkonstrukten. Kann der Fortschritt semantischer Machine Learning Modelle auf Basis von Programmcode die Softwareentwicklung beschleunigen?

Intelligente Wissensdatenbank

Wissensmanagement spielt vor allem in Technologieunternehmen eine zentrale Rolle. Hier kommen oft etablierte Tools wie Wikis und Datenbanken zum Einsatz. Ständige Pflege ist jedoch nötig, um Informationen aktuell zu halten. Kann künstliche Intelligenz und Natural Language Processing hier Abhilfe schaffen, unstrukturierte Daten wie Präsentationen oder lose Textdateien für Nutzer strukturiert und aktuell wiederzugeben?

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