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      Hochschule für Informatik FHNW
      Institut für Data Science
      Data Analytics

      Data Analytics

      Methoden und Aspekte der Datenintegration, -selektion, -speicherung und -reduktion

      Kompetenzen

      Datenintegration

      Datenintegration ermöglicht einen einheitlichen Zugang zu heterogenen, typischerweise verteilten Datenbeständen. Die Datenintegrationsprojekte am Institut für 4D-Technologien bewegen sich hauptsächlich im Umfeld der Virtuellen Observatorien (VO), welche die Suche und den einheitlichen Zugang zu astronomischen oder Sonnen-Daten verschiedener Observatorien erlauben. Dabei ist das Institut in vielen internationalen Forschungsprojekten involviert und trägt in einigen die Verantwortung in der technischen Umsetzung.

      Datenreduktion

      Bei der Datenreduktion wird versucht, Information aus Rohdaten zu extrahieren und zu verdichten um diese in eine verständlichere, besser nutzbare Form zu bringen. In Projekten beschäftigen wir uns hauptsächlich mit der Entwicklung von Datenverarbeitungs-Pipelines für Teleskope in den Domänen Astrophysik und Sonnenphysik. In internationalen Forschungsprojekten sind wir involviert in Konzeption und Implementierung von Pipeline-Frameworks sowie in der Umsetzung von numerischen Methoden in den einzelnen Verarbeitungsschritten einer Pipeline. Mehr dazu in der Forschungsgruppe Astroinformatics.

      Methoden der Datenvisualisierung, der effizienten Datenselektion und des Data Mining sowie der effizienten und sicheren Speicherung von Daten gelangen in beiden Bereichen zum Einsatz.

      Datencenter für STIX

      Schliesslich sind wir im Rahmen der Gruppe Heliophysik im Aufbau und Betrieb eines Datencenters für den auf Solar Orbiter installierte Röntgendetektor STIX involviert. In diesem werden die mit STIX gemessenen Daten verarbeitet, gespeichert und der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung gestellt. Dazu sind alle Kompetenzen aus dem Forschungsfeld Data Management von eminenter Bedeutung: Das sichere Speichern, das robuste Verarbeiten, die vertiefte Analyse der Daten mit modernen, intelligenten Datenanalyse-Methoden sowie deren Veröffentlichung mit VO-Technologie.

      Heliophysik

      Mehr zu Heliophysik...

      Astroinformatik

      Mehr zu Astroinformatik...

      Ausgewählte Projekte

      Compressed Sensing for solar flares

      Der RHESSI-Satellit zeichnet Sonneneruptionen auf, allerdings mit sehr wenigen Daten. Um eine Sonneneruption zu rekonstruieren, sind Rekonstruktionsalgorithmen nötig. Wir entwickeln aktiv eine solchen Algorithmus, welcher auf der "Compressed Sensing"-Technologie basiert. Mehr...

      STIX (Spectrometer Telescope for Imaging X-rays)

      STIX ist ein Röntgenstrahlen Teleskop für Sonnenbeobachtungen, das an der Fachhochschule Nordwestschweiz geplant und gebaut wird. STIX wird als Teil einer Instrumentengruppe an Bord der ESA Mission Solar Orbiter (Beginn 2017) die Sonne beobachten. PI: Säm Krucker Mehr...

      FLARECAST

      Das Ziel des europäischen Projekts FLARECAST ist die Entwicklung eines vollautomatisierten und offen zugänglichen Sonneneruptions-Vorhersagesystems. FLARECAST wird sowohl die Sonneneruption-Vorhersage modernisieren als auch zum besseren Verständnis von Sonnenaktivität beitragen. Mehr...

      Herschel

      Herschel ist das grösste Imaging-Teleskop, das für den Weltraum je gebaut worden ist. Sein 3,5-Meter-grosser Spiegel wird kühlste und weitest entfernte Objekte im Universum beobachten, um die Entstehung von Sternen und Galaxien zu verstehen. Mehr...

      Euclid

      Die FHNW entwickelt für den ESA-Satelliten Euclid ein Tool zur Verteilung und Verarbeitung der Daten, welche der Satellit sammelt. Mit diesem Tool können die Wissenschaftler die von ihnen entwickelten Algorithmen mit Datensätzen des Satelliten verbinden und auf einem der zur Verfügung stehenden Rechenzentren bearbeiten lassen. Mehr...

      Dark Energy Survey

      Das internationale Projekt Dark Energy Survey beschäftigt sich mit der Frage, weshalb sich die Ausdehnung des Universums beschleunigt. Wir unterstützten mit unserem Software Engineering Know-how das Data Management Team bei der NCSA (USA), welches für die Verarbeitung der Daten (u.a. die 570 Mega Pixel grossen Bilder) verantwortlich ist. Mehr...

      Kontakt

      • Prof. Dr. André Csillaghy

      Die FHNW

      Hochschule für Informatik FHNW
      Institut für Data Science
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