Universität Bonn

Institut für Informatik

Computational Analytics

Institut für Informatik – Abteilung I

Wir forschen und lehren in theoretischen als auch praktischen Aspekten der Computational Analytics, die sowohl die algorithmische Datenanalyse als auch die praktische Umsetzung auf High Performance Systemen umfassen.

Ein Schwerpunkt der Abteilung "Computational Analytics" umfasst die Entwicklung, die theoretische Analyse, und die praktische Evaluierung neuer Algorithmen und Datenstrukturen für kombinatorische Optimierungsprobleme auf Daten, die als Graphen bzw. Netzwerke modelliert werden können. Dabei sind unsere Techniken sowohl in der theoretischen Algorithmik als auch im anwendungsnahen Algorithm Engineering sowie in der mathematischen Optimierung verwurzelt. 

Ein weiterer Schwerpunkt unserer Abteilung liegt auf den Hardware- und Software Aspekten, die zu beachten sind, wenn man komplexe und große Probleme auf Supercomputern lösen möchte. Dies sind u.a. das Co-Design mit Anwender*innen, die Implementierung von Software Stacks sowie der Entwicklung von Hardware Prototypen. Ein besonderer Fokus liegt hierbei auf der Modular Supercomputing Architecture (MSA), die in enger Kooperation mit dem Jülich Supercomputing Centre (JSC) weiterentwickelt wird.

Highlights aus der Forschung

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© Philip Mayer (Inf 1, UB)

Algorithmische Datenanalyse für die Geodäsie (AlgoForGe)

In unserer Forschungsgruppe AlgoForGe studieren wir algorithmische Fragestellungen zu grundlegenden KI-Problemen in der Geodäsie.

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© Volker Lannert / Uni Bonn

HPC Cluster Marvin

Mit "Marvin" ist der Hochleistungsrechner der Universität. Er bereichert vor allem die Forsch-ungsbereiche  HPC, KI & ML.

Eine Wissenschaftlerin und ein Wissenschaftler arbeiten hinter einer Glasfassade und mischen Chemikalien mit Großgeräten.
© E. Suarez (FZJ/JSC & UB)

MSA: Modular Supercomputing Architecture

Wir untersuchen neue Hardwaretechnologien und entwickeln innovative Konzepte, um diese in heterogene Supercomputern zu integrieren.

Arbeitsgruppen

Die Abteilung I "Computational Analytics" besteht aus zwei Arbeitsgruppen unter der Leitung von Prof. Dr. Petra Mutzel und Prof. Dr. Estela Suarez.

Die Arbeitsgruppe "Computational Analytics" unter der Leitung von Prof. Dr. Mutzel widmet sich der algorithmischen Datenanalyse. Dies umfasst die Entwicklung, die theoretische Analyse, und die praktische Evaluierung neuer Algorithmen und Datenstrukturen für kombinatorische Optimierungsprobleme auf Daten, die als Graphen modelliert werden können. Diese finden in verschiedenen Bereichen Anwendung , z.B. in der Cheminformatik, Kartographie, Geodäsie, Bioinformatik, statistische Physik oder dem Netzwerk-Design.

In der Arbeitsgruppe "High Performance Computing" unter der Leitung von Prof. Dr. Suarez werden schwerpunktmäßig am Jülich Supercomputing Centre (JSC) des Forschungszentrum Jülich (FZ Jülich) neue HPC-Technologien erforscht und mitentwickelt mit dem Ziel, die Gesamtleistung, Energieeffizienz und Benutzerfreundlichkeit von HPC-Systemen der nächsten Generation zu verbessern. Die Arbeit unserer Wissenschaftler*innen umfasst dabei Hardwaretests und Prototyping, die Entwicklung von Systemsoftware sowie die Portierung von Anwendungen, Benchmarking und Tests auf diesen neuen Plattformen.


Arbeitsgruppenleiter*innen

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© Maximilian Waidhas / Uni Bonn

Prof. Dr. Petra Mutzel
Computational Analytics

Raum: 2.077
Telefon: +49 228 73 69917

Forschungsinteressen

  • Computergestützte Analytik
  • Algorithm Engineering, insb. Graphenalgorithmen & Datenstrukturen
  • Algorithmische Datenanalyse & Graph Mining
  • Kombinatorische Optimierung
  • Netzwerkentwurf & -optimierung
  • Visualisierung von Graphen & Netzwerken
  • Analyse von chemischen Strukturen & biologischen Netzwerken

Zu den Publikationen bei Google Scholar

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© Uni Bonn

Prof. Dr. Estela Suarez
High Performance Computing

Raum: 3.108
Telefon: +49 228 73 69321

Forschungsinteressen

  • High Performance Computing (HPC)
  • Heterogene HPC-Systemarchitekturen
  • Modulare Supercomputing-Architektur (MSA)
  • Hardware-Prototyping und -Evaluierung
  • Entwicklung von Softwareumgebungen
  • Co-Design und Anwendungsoptimierung

Zu den Publikationen bei Google Scholar

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