Institut für Theoretische Informatik
Das Institut befasst sich mit den theoretischen Grundlagen der Informatik und deren Anwendung auf praktische Fragestellungen. Das Themenspektrum reicht von der Algorithmik über Formale Methoden bis hin zu Kryptographie und Sicherheit.
Ein Schwerpunkt des Instituts liegt auf der »Algorithmik« und deren Anwendung, insbesondere Graphenalgorithmen, algorithmische Geometrie sowie parallele und verteilte Algorithmen. Eine besondere Betonung liegt auf der Methodik des »Algorithm Engineering«. Die bearbeiteten Forschungsthemen umfassen theoretische wie praktische Fragestellungen aus verschiedenen Gebieten, dazu gehören Algorithmenbibliotheken für grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen, Netzwerkanalyse und -visualisierung sowie algorithmische Lösungsmethoden für Optimierungsprobleme im Verkehrsbereich und in Energiesystemen.
Ein weiterer Schwerpunkt ist die Entwicklung von Algorithmen und Modellen für Probleme im Bereich der evolutionären Bioinformatik. Die Forschungsthemen umfassen die klassische Sequenzanalyse, Algorithmen & Software zur Stammbaumrekonstruktion, Methoden der Populationsgenetik und die Analyse sehr großer biologischer Daten auf Hoch- und Höchstleistungsrechnern.
Die Arbeitsgruppen für Algorithmik sind am DFG-Graduiertenkolleg GRK-2153 »Energiezustandsdaten - Informatik-Methoden zur Erfassung, Analyse und Nutzung«, am DFG-Schwerpunktprogramm SPP-1736 »Algorithms for Big Data«, an der DFG-Forschergruppe FOR-2083 »Integrierte Planung im öffentlichen Verkehr« und an den Helmholtz-Programmen »Speicher und vernetzte Infrastrukturen« und »Supercomputing & Big Data« beteiligt.
Die Gruppe Künstliche Intelligenz für die Materialwissenschaften (AiMat) forscht an der Entwicklung und Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (ML) für die Materialwissenschaften und die Chemie. Im Fokus stehen (Graph-) neuronale Netze zur Vorhersage von Molekül- und Materialeigenschaften, die Verbindung von interpretierbaren KI-Methoden, ML-unterstützte Simulationen und automatisierten Experimenten zu Plattformen für die autonome Materialentwicklung, sowie generative Modelle fürs inverse Materialdesign.
Die Gruppe KI für die Klima- und Umweltwissenschaften (KI-Klima) arbeitet an der Entwicklung und neuen Anwendungen von Methoden des Maschinellen Lernens in hochaktuellen Forschungsbereichen wie dem Klimawandel.
Dies hat zum Beispiel die effizientere Nutzung hochdimensionaler Satellitendaten ermöglicht, um Unsicherheiten in Klimawandelvorhersagen zu verringern.
Ein anderes wichtiges Forschungsthema ist globale Erdsystemmodelle besser und recheneffizienter zu machen.
Des Weiteren werden erklärbare KI Methoden und Kausalitätsalgorithmen genutzt, um das gekoppelte Klimasystem besser zu verstehen und um die Vorteile des Maschinellen Lernens für bessere und günstigere Umweltmessungen einzusetzen.
Der Bereich »Formale Methoden« umfasst neben theoretischer Grundlagenforschung, wie im Bereich der Semantik von Programmiersprachen oder bei der Entwicklung geeigneter Kalküle, auch die Erschließung formal-logischer Methoden für die Praxis durch ihre Integration mit konventionellen Methoden des Software Engineering und die Anwendung formaler Methoden zur Verbesserung der Zuverlässigkeit von Software in konkreten Anwendungsbereichen.
Wesentliches Thema ist die effiziente und benutzerfreundliche Spezifikation, Verifikation und automatische Analyse von Software. Dabei wird sowohl die abstrakte Designebene als auch die Implementierungsebene betrachtet.
Ein Fokus liegt auf der Verifikation objektorientierter Software. Diese Forschungsaktivitäten finden u.a. als Teil des KeY-Projektes (www.key-project.org) statt, welches die deduktive Verifikation von Java-Programmen zum Ziel hat.
Aktuelle Anwendungsgebiete sind u.a. Software-Sicherheit, die Korrektheit von Mikrokernen, Netzwerkprotokolle, numerische Software und Wahlverfahren.
Ein Schwerpunkt der Arbeit liegt auf »Kryptographie und Sicherheitsforschung«. Als Europäisches Institut für Systemsicherheit (EISS) wurde diese Arbeitsgruppe 1988 gegründet. Heute ist sie beteiligt an der interdisziplinären Forschung im Kompetenzzentrum für angewandte Sicherheitstechnologie (KASTEL), betreibt Forschungstransfer über das Forschungszentrum Informatik (FZI) und ist beteiligt an dem Helmholtz-Programm »Supercomputing and Big Data«.
Ein zentrales Thema, das die Forschungsarbeiten überspannt, sind beweisbare Sicherheitsgarantien. Hiermit sind formale Beweise dafür gemeint, dass in einem System innerhalb eines mathematischen Modells keine Angriffe möglich sind. Dies liefert nachvollziehbare und belastbare Sicherheitsgarantien und erlaubt einen mathematischen Zugang, bei dem Sicherheit basierend auf falsifizierbaren Annahmen mathematisch nachgewiesen wird.