Forschung am Institut für Angewandte Simulation
Unsere Kompetenzen in der Modellierung, Simulation, Optimierung und Datenanalytik bei Fragestellungen aus den Life Sciences und des Facility Managements sind einzigartig.

Datenanalytik, Modellierung, Simulation und Optimierung sind die Arbeitsschwerpunkte unseres Instituts. Wir entwickeln Lösungen in den Forschungsfeldern Energie, Industrie, Mobilität, Urbanisierung, demografischer Wandel, Gesundheit sowie Wissensgenerierung aus Big Data.
Wir reduzieren Komplexität und gelangen zu neuartigen Erkenntnissen, indem wir die Systemstruktur und das Systemverhalten in einem Modell beschreiben und diese in Raum und Zeit mittels Simulation überprüfen.
Die Expertise unserer Mitarbeitenden baut auf folgenden Techniken auf: Predictive Analytics, Data Mining, Machine Learning, Bio-Inspired Modeling, System Dynamic Modeling, Multi-Agent Modeling, Multi-Physics Modeling, Discrete Event Modeling und Knowledge Engineering.
Schwerpunkte
- Bioinspiriertes Modellieren und Prognosemodelle
Erkennung, Analyse sowie Modellierungund Simulation von Mustern und Prozessen, um das Verhalten von Systemen zu verstehen, zu antizipieren und Prognosen zu erstellen. - Rechnergestützte Genomik und biomedizinische Simulationen
Entwicklung von rechnergestützten Methoden zur Analyse von evolutionären bzw. genetischen Mustern. Simulation biomedizinischer Systeme. - Prozess-Simulation und Optimierung
Material-, Personen-, Verkehrs- und Informationsflüsse in ihrer Dynamik im Simulator untersuchen, verstehen und optimieren. Kapazitäten und Kosten sowie deren dynamischen Abhängigkeiten im Zeitverlauf darstellen. - Knowledge Engineering
Verarbeiten, Strukturieren und Integrieren grosser Daten- und Wissensbestände. Implementieren von selbstlernenden, fehlertoleranten Algorithmen in Computerapplikationen. Expertenwissen strukturieren und vermitteln.
Forschungsfelder
Unsere Forschungsarbeit konzentriert sich auf die Forschungsfelder Energie, Industrie, Urbanisierung, Demografischer Wandel, Gesundheit, Mobilität, Big Data & Wissen.
Anwendungsgebiete
- Simulationen zur Analyse und Optimierung technischer, naturwissenschaftlicher und gesellschaftlicher Systeme
- Auf Simulation basierende Logistiklösungen
- Prognose- und Expertensysteme im Bereich der Verkehrs- Logistik- und Marktplanung
- Selbstlernende Algorithmen für die Erkennung von Mustern und Objekten
- Angewandte Bioinformatik und Computational Genomics
- Simulation von biomedizinischen Systemen
- Biometrie
- Maschinelles Lernen und prädiktive Analytik
- Computer vision and image-based pattern recognition
- Strukturierung und formelhafte Repräsentation von Wissen
- Abbildung von Wissen im Computer
- Computerbasierte Verarbeitung von Wissen
- Präsentation und Aufbereitung von Wissen für interaktive Anwendungen
Forschungsgruppen
Wir arbeiten in sechs Forschungsgruppen:
Forschungsarbeit
Unsere aktuellen Projekte, die Publikationen unserer Forschenden sowie eine Reihe ausgewählter Forschungsprojekte im Newsletter TRANSFER stellen wir Ihnen gerne vor:
Unser Institut
Ergänzende Informationen zum Institut, zu unseren Förderprojekten (KTI, SNF, SystemsX) und unserem Netzwerk (Hochschulen, Kunden und Partner) haben wir auf der Instituts-Webseite und in unserer Institutsbroschüre zusammengestellt.