Promovieren mit der Abteilung

In dem Promotionsprogramm werden aus einer inter- und transdisziplinären Perspektive angewandte informatische Probleme wissenschaftlich untersucht. Das Programm bildet die Forschungsschwerpunkte 'Cyber Security', 'Visual Computing' sowie 'Wirtschaftsinformatik' der Abteilung ab und richtet sich primär an Doktorand*innen mit einem ingenieur-, natur-, gesellschafts- bzw. wirtschaftsinformatischen Studienabschluss. Entsprechend wird der Grad Dr. Ing., Dr. rer. nat. oder Dr. rer. pol. vergeben. Die thematische Ausrichtung der Dissertation ist entscheidend dafür, welcher der drei Doktorgrade erworben werden kann.

Inhaltlich setzt sich das Programm mit der Vermittlung von Kompetenzen zu einer übergreifenden Sichtweise auf die methodischen Grundlagen und fachlichen sowie gesellschaftlichen Zusammenhänge auseinander, die auch über die enthaltenen Spezialisierungen der Forschungsschwerpunkte 'Cyber Security', 'Visual Computing' und 'Wirtschaftsinformatik' hinausgehen.

In dem Promotionsprogramm werden ML- und KI-Methoden u. a. für Anwendungen aus dem Maschinenbau, dem Wirtschaftsingenieurwesen, der Automatisierungstechnik und den Lebenswissenschaften erforscht. Das Programm bildet den Forschungsschwerpunkt 'Data Science' ab und richtet sich vor allem an Doktorand*innen aus der Informatik und aus angrenzenden Disziplinen, insbesondere der Informationswissenschaft, Mathematik, Physik, Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Statistik, Automatisierungs- und Elektrotechnik sowie den Geo- und Lebenswissenschaften. Daher stellen ein umfassendes mathematisches Grundlagenwissen und fundierte Kenntnisse in speziellen Bereichen aus der Informatik, der Statistik und den jeweiligen Anwendungsdomänen wichtige Voraussetzungen dar. Je nach Schwerpunkt der Arbeit kann der Grad Dr.-Ing. oder Dr. rer. nat. verliehen werden.

Das Promotionsprogramm beschäftigt sich mit wissenschaftlichen und technischen Ansätzen zur Generierung von Wissen aus Daten, insbesondere, wenn traditionelle Verfahren aus der Angewandten Informatik an ihre Grenzen stoßen oder automatisiert ablaufen müssen.

Schwerpunkte bilden hierbei die Datenerhebung und -aufbereitung, die Modellierung und Simulation, Analyse und Optimierung sowie die Methodenevaluation und Archivierung großer, inhomogener Datenmengen. Es werden hierdurch innovative Technologien in interdisziplinären Ansätzen angewandt, um qualitativ hochwertige und effiziente Lösungen sowohl an der Schnittstelle zwischen der Informatik, den Natur- und Ingenieur- sowie Geistes- und Sozialwissenschaften als auch der Industrie zu schaffen. Dazu sind Verfahren aus den Bereichen 'Künstlichen Intelligenz' und 'Data Science' erforderlich.