Innovation Lab
Blockchain, Machine Learning und Software Engineering

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Aktuelle Themen

Ziel dieses Projekts ist es, unterschiedliche Ansätze zur Wiederverwendung von Validierungslogik für geschäftliche Informationssysteme zu untersuchen. Einerseits müssen sämtliche eingegebenen Daten vom Backend validiert werden, andererseits möchte man dem Nutzer möglichst direkt bei der Dateneingabe im Browser Rückmeldung geben können, ggf. auch, wenn die Anwendung gerade offline läuft. Hierbei soll die Parallelpflege von Validierungslogik in […] Weiterlesen
Remote Sensing for Crop Insurance Das Jahr 2018 hat gezeigt, dass wir uns in Mitteleuropa wohl an heiße, trockene Sommer gewöhnen müssen. Unter diesen Folgen des Klimawandels leiden auch die Ernteerträge. Viele Landwirte schließen deshalb Versicherungen für die Erträge ab, um ihre Existenz im Falle einer schlechten Ernte zu sichern. Versicherungen stehen nun vor der […] 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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