Skip to main content

Forskningsområden

Avdelningen arbetar inom flera områden och bidrar till framtidens lösningar inom områdena dataanalys, programvaruteknik, distribuerade och parallella system, nätverkssystem, säkerhet i nätverkssystem.

 Dataanalys ("Data Science") och maskininlärning

Vi forskar kring algoritmer och system för dataanalys, maskininlärning och data mining. Vi arbetar med tillämpningar inom t.ex. hälso- och sjukvård, läkemedelsutveckling, klimatforskning, prediktivt fordonsunderhåll samt sociala nätverk.Tillämpningar utforskas även inom smarta städer, AI i äldrevården, KBT-terapi med datorstöd.

Machine Learning and Computational Health

Programvaruteknik

Vår forskning behandlar programvaruteknik för DevOps, avancerad testing av programvara, samt nya tekniker för automatisk diversifiering av programvara.

Ett annat delområde är teori och system inom modellering, programmeringsspråk, kompilatorer, formell semantik, maskininlärning, probabilistisk programmering, realtidssystem.

Vi studerar även nya metoder och system för analys och utveckling av programvara och tjänster. Detta inkluderar semantik-baserade och maskin-inlärnings-baserade ansatser, nya arkitekturer för dataanalyssystem, autonoma programvarusystem, programvaror och tjänster anpassade för integritet och förtroende.

Vi studerar även multiagentsystem t.ex. ”crowd intelligence”.

Programvaruteknik

Distribuerade och parallella system

Vi utvecklar stora distribuerade system och algoritmer inom programmering av tillämpningar inom dataintensiva system för cloudtjänster, big data och dataanalys. Vi undervisar även om databaser, operativsystem och parallell programmering.

Distribuerade och parallella system

Datorarkitektur

Forskning om användning av nya kretsar för design av datorer.

Podobas-lab

Nätverkssystem

In Network Systems we conduct research and education in the area of design, analysis, and management of next generation networks and services. In particular, our main research focus is making it easy to develop and manage key societal Network Systems that meet their objectives. Classic examples include: high performance, high reliability, and low-power.

Network Systems Lab (NSLab)

Nätverkssäkerhet och integritet

Our research agenda includes a gamut of security and privacy problems. We have a strong systems character, implementing and evaluating our solutions. At the same time, we pay close attention to theoretical methods, including, notably, formal protocol analysis and information-theoretic results.

Networked Systems Security Group

Grundkurser

Vi undervisar datavetenskapliga grundkurser i programmering, datorsystem, samt metodkurser och projektkurser.

Vi erbjuder baskurser i algoritmer och datastrukturer, programvaruteknologi, organisatoriska och metodologiska aspekter på utveckling programvara. Även matematikkurser med problemorienterad pedagogik förekomer.

Grundkurser

Page responsible:Web editors at EECS
Belongs to: Software and Computer Systems
Last changed: Mar 28, 2024