Data & Information

Data & Information: Binary Concept Null Control Transfer One Data

Ob in der Logistik, der Medizin oder im Mobilfunk - viele Anwendungen führen zu immer größer werdenden Datensätzen. Um diese Datenmengen zu analysieren und effizient zu nutzen, benötigen wir immer neue mathematische Werkzeuge.

An der TUM Fakultät für Mathematik entwickeln und erforschen wir Methoden zur Datenverarbeitung und Extraktion relevanter Informationen, die speziell auf die Herausforderungen großer Datenmengen eingehen. Damit lassen sich in vielen Anwendungsbereichen Prognosen erstellen, Ressourcen schonen und Kosten senken.

Verschiedene Gruppen in unserer Abteilung widmen sich im Bereich Data & Information den Gesichtspunkten der

Optimierung
Wahrscheinlichkeit und Statistik
angewandten harmonischen Analyse
Computertopologie und
Quanteninformationstheorie.

Professorinnen und Professoren

Relevante Forschungseinheiten

Aktuelles aus der Forschung

Echolokation – Wie Drohnen Wände hören können, Screenshot aus dem Youtube-Video

Drohnen können Wände "hören"

Kann eine Drohne mithilfe von Schallwellen Wände und andere ebene Flächen orten? Dass das funktioniert, haben TUM-Professor Gregor Kemper und Professor Mireille Boutin von der Purdue University in Indiana mathematisch bewiesen.

Wie werden Wahlen fairer?

Sind demokratische Wahlen immer fair? Repräsentieren die Ergebnisse wirklich den Willen des Volkes? TUM-Professor Peter Gritzmann verrät im Video, wie mathematische Methoden Wahlsysteme verbessern können.

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TUM ICL Workshop

Gemeinsame Themen identifizieren, Kooperationen initiieren und gemeinsame Forschung ausbauen - das sind Ziele des gemeinsamen Mathematik-Workshops mit dem Imperial College London am 09. und 10. Januar 2020.

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TiPES: Wann kippt das Klima?

1,5 oder 2 Grad – wie viel Erderwärmung ist zu viel? Das zu klären und Kipppunkte zu definieren, ist Ziel des Projekts Tipping Points in the Earth System (TiPES). An Bord des interdisziplinären Forscher-Teams ist Prof. Christian Kühn.

Big Data - abstraktes Symbolbild: Decke mit Lichtpunkten

© Joshua Sortino, unsplash.com

Zentrale für angewandte KI in München

Datenschätze mithilfe Künstlicher Intelligenz konkret nutzen: Das ist Ziel der Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit (HAICU). Leiter des Forschungsnetzwerkes ist Prof. Fabian Theis

Single-cell RNA-seq denoising using a deep count autoencoder: DCA denoises scRNA-seq data, Fig. 1 aus Eraslan, G.; Simon, L.M.; Theis F. et al. (2019): Single cell RNA-seq denoising using a deep count autoencoder. Nature Communications.

KI gegen Messfehler

Mit der Einzelzellanalyse studieren Forscher*innen das Verhalten von Zellen. Doch die Methode ist anfällig für Fehler. Ein Deep Learning Algorithmus spürt diese jetzt auf.

Be my Valentine - Herz mit Formel: Mit dem Raycaster "Süss" kann man die algebraische Formel für ein Herz (x²+((1+b)y)²+z²-1)³-x²z³-ay²z³=0 anpassen.

Be my Valentine! Sag's mit Mathematik

Versenden Sie Valtentinsgrüße mit einer anpassbaren algebraischen Gleichung. Erfahren Sie mit dem Widget "Süss" von Aaron Montag und IMAGINARY wie (x²+((1+b)y)²+z²-1)³-x²z³-ay²z³=0 aussehen kann.

Mekong: Statistisches Modell des Wasserstandes zur Bestimmung des Fließverhaltens

© Josch13/pixabay.com

Statistisches Modell des Mekong-Pegels

Tritt der Mekong über die Ufer drohen Millionen Menschen Überschwemmungen. Mit einem statistischen Modell von Prof. Klüppelberg und einem Forschungsteam lässt sich der Wasserstand vorhersagen.