Software Systeme und Engineering
Der Schwerpunkt in Heidelberg sind die Qualitäten IT-Sicherheit, Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und Gebrauchstauglichkeit. Im Bereich IT-Sicherheit entwickeln wir Methoden zur Modellierung and Evaluierung von Angriffen, die die Entwicklung von Gegenmaßnahmen unterstützen, z. B. Sicherheitmodelle, Kryptografie, Zugangsmechanismen, digitale Identitäten oder Penetrationstests. Im Bereich Wartbarkeit und Gebrauchstauglichkeit entwickeln wir Methoden des Requirements engineering und des Rationale management um qualitativ hochwertige Software Engineering Prozesse über den gesamten Produktlebenszyklen zu gewährleisten. Weiterhin fokussieren wir auf parallel und verteilte Systeme im Bezug auf skalierbare Datenanalyse, KI-basierte Methoden zur Unterstützung der Programmierung sowie Softwarezuverlässigkeit.
Aktuelle Themen und Projekte
- ConDec: ConDec unterstützt die durchgängige Verwaltung von Entscheidungswissen. Das Werkzeug stellt Features and Ansichten zur Verfügung zur Dokumentation und Nutzung des Entschedungswissen zusammen mit Softwareartfakten, wie Anforderungen und Code. Es ist angepasst an die Prozess der agilen Softwareentwicklung.
- SmartAge: Im Rahmen dieses interdisziplinären Projekts werden 1000 ältere Menschen mit Hardware und Software ausgestattet, um die Lebensqualität zu erhöhen. Das Projekt untersucht die Effekte im Detail, und auch, wie explizites und implizites Nutzungsfeedback stimuliert, analysiert und genutzt werden kann.
- NLDSL: Das NLDSL Projekt addressiert die schnelle Implementierung von Domänenspezifischen Sprachen (DSLs), insbesondere zur skalierbaren Datenanalyse. Zum Beispiel wurde eine Visual Studio Codeerweiterung implementiert, die 5000+ Nutzer:innen in der ganzen Welt DSLs zur vereinfachten Programmierung mit Pandas, Apache Spark, oder Tensorflow bereitstellt.
Forschungsgruppenleiter
Institut für Informatik
Künstliche Intelligenz für Programmierung; Skalierbare Datenanalyse; Zuverlässigkeit von Softwaresystemen
Interdisziplinäres Zentrum für wissenschaftliches Rechnen
Quantifizierung von Unsicherheiten, datenintensives Rechnen, Medizintechnik
Institut für Informatik
Rationale Management, Anforderungsmanagement
