Institut für Computational Life Sciences
Lehre und Forschung an den Schnittstellen von Digitalisierung und Life Sciences
Das ICLS steht für die digitale Transformation der Life Sciences. Wir verbinden Daten, künstliche Intelligenz, Modellierung und Life-Science-Expertise, um die grossen Herausforderungen unserer Zeit in Gesundheit, Umwelt, Ernährung und Gesellschaft anzugehen.
Unsere Stärke liegt in der Verbindung unterschiedlicher Welten: Wir schlagen die Brücke zwischen wissenschaftlicher Forschung, technologischer Innovation und praktischer Anwendung. In interdisziplinären Teams entwickeln wir gemeinsam mit Partnern aus Wirtschaft, Forschung und öffentlicher Hand Lösungen, die Wirkung entfalten.
Forschung, Innovation und Lehre bilden dabei einen gemeinsamen Wissenskreislauf. Erkenntnisse aus unseren Projekten fliessen direkt in Studium und Weiterbildung ein.
So befähigen wir die nächste Generation von Expert:innen, das Potenzial von Daten, KI und Computational Science für die Life Sciences nutzbar zu machen.
KI verändert die Welt und mit ihr die Life Sciences. Die entscheidende Frage ist nicht, was KI kann, sondern wie wir sie gestalten, damit sie dem Leben dient und nicht das Leben ihr.
Diese Frage ist unsere Mission. Unsere Haltung: neugierig, reflektiert und verantwortungsvoll.
Prof. Dr. Thomas Ott, Institutsleiter
Studium und Weiterbildung
Bachelor of Science (BSc) in Applied Digital Life Sciences
Schweizweit einzigartig, vereint der Studiengang Life Sciences, Data Science und Digitalisierung. Naturwissenschaftliche Kompetenzen werden mit verschiedenen digitalen Werkzeugen und datenbasierten Methoden verbunden. Studierende forschen im Labor sowie in der Umwelt und eignen sich parallel dazu Skills in Programmierung, Künstlicher Intelligenz, Data Engineering sowie Modellierung und Simulation an. Das Studium eröffnet ausgezeichnete Jobchancen. Durch den interdisziplinären Ansatz erlangen die Studierenden wichtige und perfekt ausbalancierte Kompetenzen, um in den Life Sciences durchzustarten.
Detailinformationen zum Bachelorstudiengang Applied Digital Life Sciences
Master of Science (MSc) in Life Sciences - Vertiefung Applied Computational Life Sciences
Spezifische Fähigkeiten in Künstlicher Intelligenz, Daten, Modellierung und Simulation werden immer wichtiger. Algorithmen, Machine Learning, Pattern Recognition sind nur einige relevante Stichwörter. Master dieser Vertiefung werden zunehmend nachgefragt und arbeiten z. B. als Fach- oder Führungskraft in n einer Vielzahl von Branchen, einschliesslich Pharmazie, Chemie, Biotechnologie, Agro-Food, Umwelt und Medizin.
Detailinformationen zum Master of Life Sciences mit Vertiefung Applied Computational Life Sciences
PhD Programm in Data Science
Studierende können an der ZHAW in Kooperation mit der Universität Zürich im Bereich Data Science doktorieren. Doktorierende werden von profilierten Professorinnen und Professoren beider Hochschulen gleichberechtigt betreut.
Weiterbildung
Das Institut für Institut für Computational Life Sciences bietet eine Vielzahl an Weiterbildungen an. Die jährlich stattfindenden Fachtagungen bieten zudem interessante Plattformen, um nicht nur auf dem neusten Stand zu bleiben, sondern sich auch auszutauschen und zu vernetzen.
Forschung und Dienstleistung
In den vier Forschungsschwerpunkten Bioinformatics, Cognitive Computing, Computational Health, Digital Labs and Production, bieten wir anwendungsorientierte Forschung, Entwicklung und Dienstleistungen an zu Fragen zur Digitalisierung und Data Science in den Life Sciences. Ziel unserer Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten ist es, innovative Lösungen im Bereich Data Science und Computation für die Life Sciences zu entwickeln.
Bioinformatics
Im Forschungsschwerpunkt Bioinformatics entwickeln wir praktische Lösungen an der Schnittstelle von Biologie, Medizin und Computerwissenschaften.
Co-Leitung: Prof. Dr. Maria Anisimova und Dr. Manuel Gil
Forschungsgruppen
- Computational Genomics
- Biomedical String Analysis
- Applied Mathematical Biology
Cognitive Computing in Life Sciences
Im Forschungsschwerpunkt Cognitive Computing bieten wir neue Lösungen für die Life Sciences, die auf dem grundlegenden Verständnis von Mensch und Maschine als ein lernendes Gesamtsystem basieren.
Leitung: Prof. Dr. Yulia Sandamirskaya
Forschungsgruppen
- Advanced Signal Analytics
- Computational Environment
- Neuromorphic Computing
- Predictive Analytics
Computational Health
Der Forschungsschwerpunkt Computational Health befasst sich mit fundamentalen Fragestellungen aus Biologie und Medizin unter Verwendung computergestützter, datengetriebener Methoden. Wichtige Instrumente sind maschinelles Lernen für die Bild- und Signalanalyse, Parameterschätzung für Differenzialgleichungssysteme und Multiphysik-Simulation.
Leitung: Prof. Dr. Sven Hirsch
Forschungsgruppen
- Biomedical Simulation
- Medical Image Analysis & Data Modelling
- Biosensor Analysis & Digital Health
Digital Labs & Production
Im Forschungsschwerpunkt Digital Labs & Production bringen wir Menschen, Räume und Prozesse zusammen. Von Mixed-Reality Digital Twins über progressive Webapplikationen bis zu Machine-to-Machine-Schnittstellen verbinden wir physische mit digitalen Welten durch Daten und Analysen.
Co-Leitung: Prof. Dr. Lukas Hollenstein und Prof. Dr. Robert Vorburger
Forschungsgruppen
- Simulation & Optimization
- Data Management & Visualization
- Edge Computing & Interfaces
Dienstleistungen: Beratung und Schulung
Wir unterstützen Forschung und Praxis bei Fragen zu Versuchsplanung, Datenanalyse, Datenmanagement sowie KI-gestützter Webtechnologien & App-Entwicklung. Unsere Expertise umfasst KI-Entwicklung und -Anwendung, Modellierung, Simulation und Optimierung sowie die Entwicklung datenbasierter Lösungen. Ergänzend vermitteln wir unser Wissen in gezielten Weiterbildungsangeboten.
ZHAW Labs
ZHAW Digital Health Lab
Das ZHAW Digital Health Lab vereint Experten aus den Bereichen Biomedizin, Gesundheit, Technologie und Wirtschaft, die zusammen Innovationen für die Digitalisierung im Gesundheitswesen schaffen.
ZHAW Datalab
Das Datalab ist eine virtuelle Organisation der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, die mehrere Institute departementsübergreifend umfasst. Unser Ziel ist es, ein national führendes und international anerkanntes Kompetenzzentrum für Forschung, Lehre und Dienstleistungen im Bereich Data Science zu sein. Das Datalab arbeitet eng mit der Industrie zusammen, um Innovation und Technologietransfer zu ermöglichen.
