Institut für Computational Life Sciences

Wie verbessern Algorithmen unsere Lebensqualität?
«Solche Fragen treiben uns an. Wir denken über Institutsgrenzen hinaus; praxisnah, kreativ, leidenschaftlich, reflektiert.»
Das ICLS Institut für Computational Life Sciences lehrt und forscht an den Schnittstellen der Digitalisierung mit den Life Sciences Disziplinen. Wir leben Computational Science als interdisziplinären Ansatz zur Bearbeitung komplexer Probleme und Entwicklung neuer Lösungen in den zentralen Bereichen Gesundheit, Gesellschaft, Umwelt und Ernährung.
Wir verstehen uns als Vermittler zwischen der universitären Grundlagenforschung und der praxistauglichen Anwendung in der Wirtschaft und Gesellschaft. Das Team mit 59 Mitarbeitenden verfügt über eine grosse Erfahrung in der Abwicklung von interdisziplinären Projekten.
Unsere Forschungs- und Entwicklungsprojekte berücksichtigen den Anwendungskontext unserer Wirtschafts- und Forschungspartner. Davon profitieren auch unsere Studierenden. Das in Forschung und Entwicklung erarbeitete Wissen geben wir sowohl im Bachelor- und Masterstudium als auch in der Weiterbildung weiter. Unsere Lehr- und Arbeitsschwerpunkte sind Computational Life Sciences mit Fokus auf Computational Health, Bioinformatics, Cognitive Computing for Life Sciences und Digital Labs and Production.
Das Institut für Computational Life Sciences auf einen Blick
4 Forschungsschwerpunkte
2 Studiengänge
Das ICLS Weiterbildungsangebot
Studium
Bachelor of Science in Applied Digital Life Sciences
Das Bachelorstudium Applied Digital Life Sciences zeichnet sich aus durch die fokussierte Ausbildung anwendungsorientierter Kompetenzen im Bereich Data Science und Computation sowie durch seine Verankerung in den Life Sciences mit den Arbeitsfeldern Biologie, Umwelt, Biotechnologie, Chemie, Lebensmitteltechnologie und Gesundheit. Das praxisnahe Ausbildungskonzept mit den Vertiefungen «Digital Labs and Production», «Digital Environment» und «Digital Health» bietet viel Raum für die individuelle Gestaltung des Studiums.
Master of Science in Life Sciences – Applied Computational Life Sciences
Die Digitalisierung verändert mit zunehmender Geschwindigkeit alle Lebens- und Berufsbereiche. Die Disziplinen der Life Sciences sind davon besonders stark betroffen. Insbesondere an den Schnittstellen von Biologie/Biotechnologie, Chemie und Medizin fallen immer grössere Datenmengen an, die bearbeitet werden müssen. Immer mehr Forschungsfragen werden in silico angegangen. Digitale Technologien und computergestützte Methoden ergänzen die etablierten Verfahren der Life Sciences in vitro und in vivo. In diesem Masterstudium erwerben Sie die Expertise im Umgang mit digitalen Tools und grossen Datenmengen. Das Studium macht Sie fit in relevanten Skills für die digitale Zukunft.
Weiterbildung und Tagungen
Das Institut für Institut für Computational Life Sciences bietet eine Vielzahl an Weiterbildungen an, die Sie individuell auch zu einem CAS in Digital Life Sciences ausbauen und kombinieren können. 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 Entwicklung
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.
Erfahren Sie mehr über unsere Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten
Organisation und Personen
Das Institut ist in vier Fachstellen mit 14 Forschungsgruppen unterteilt; diese arbeiten interdisziplinär eng zusammen und erreichen Projektziele professionell und effizient.
Forschungsschwerpunkt Bioinformatics

«Wir entwickeln praktische Lösungen an der Schnittstelle von Biologie, Medizin und Computerwissenschaften.»
Prof. Dr. Maria Anisimova
Leitung
Der Schwerpunkt Bioinformatik konzentriert sich auf theoretische und rechnerische Aspekte der Modellierung des Prozesses der Genomevolution und des adaptiven Wandels. Ziel ist Grundlagenforschung und neue Methoden der Bioinformatik in reale Anwendungen zu bringen, die zum Beispiel von der Biotechnologie bis zur biomedizinischen Forschung und Forensik reichen. Der Forschungsbereich ist in verschiedene Forschungsgruppen gegliedert, die jeweils auf gewissen Methoden oder Anwendungsdomänen fokussieren.
Unsere Forschungsgruppen
Computational Genomics
Biomedical String Analysis
Applied Mathematical Biology
Forschungsschwerpunkt Cognitive Computing in Life Sciences

«Mit Cognitive Computing bieten wir neue Lösungen für die Life Sciences, die auf dem grundlegenden Verständnis von Mensch und Maschine als ein lernendes Gesamtsystem basieren.»
Dr. Yulia Sandamirskaya
Leitung
Der Schwerpunkt Cognitive Computing for Life Sciences beschäftigt sich mit der Entwicklung und dem Einsatz von computergestützten Methoden, Modellen und Systemen im Bereich der Life Sciences, deren Eigenschaften sich am Vorbild der Lern- und Adaptionsfähigkeiten bzw. Selbstorganisationsprinzipien natürlicher Systeme orientieren. Die entwickelten Lösungen unterstützen anspruchsvolle menschliche Tätigkeiten und Entscheidungsprozesse, können aber auch bei der Automatisierung von Prozessen zum Einsatz kommen. Die folgenden allgemeinen Aspekte stehen für unsere Forschung und Entwicklung im Zentrum: Lernfähigkeit/Adaptionsfähigkeit der Systeme, kontextgebundene Lösungen (Anwendungskontext in den Life Sciences), systemische Betrachtung der Anwendung und des Kontexts.
Forschungsschwerpunkt Computational Health

«Computational Health befasst sich mit Fragestellungen aus Medizin und Biologie unter Verwendung datengetriebener und mechanistischer Modellierung.»
Prof. Dr. Sven Hirsch
Leitung
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. Effektive Validierungsstrategien werden eingesetzt, um mit dem Unbekannten umzugehen.
Unsere Forschungsgruppen
Biomedical Simulation
Medical Image Analysis & Data Modelling
Biosensor Analysis & Digital Health
Forschungsschwerpunkt Digital Labs & Production

«Im Forschungsschwerpunkt Digital Labs & Production bringen wir Menschen, Räume und Prozesse zusammen. Von Mixed-Reality Digital Twins über progressive Webapplikation bis zu Machine-to-Machine-Schnittstellen verbinden wir physische mit digitalen Welten durch Daten und Analysen.»
Dr. Robert Vorburger
Leitung
Der Schwerpunkt bündelt spezifische Methoden- und Technologiekompetenzen in der Digitalisierung und Virtualisierung von Laboren, Prozessen und Produktionsanlagen in den Life Sciences. Dazu gehört einerseits die Vernetzung von Geräten, Prozessen und Menschen über Schnittstellen, Datenpipelines und Datenmanagement und andererseits die Modellierung und Simulation von physischen Systemen und Infrastrukturen. Digitale Zwillinge sind ein gutes Beispiel für das Zusammenspiel dieser Themen.
Unsere Forschungsgruppen
Simulation & Optimization
Data Management & Visualization
Edge Computing & Interfaces
Dienstleistung
Beratung und Schulung
Wir beraten Sie zu Fragen der Versuchsplanung und Versuchsdesign. Unsere Statistikberatung unterstützt die ZHAW-Forschenden aller Departemente der ZHAW und steht auch externen Firmen und Organisationen zur Verfügung. In Ihrem Auftrag bearbeiten wir Ihre Fragestellungen zu Statistik, Datenanalyse, Simulation und Optimierung sowie Themen rund um Knowledge Management. Wir realisieren für Sie Datenbank-Anwendungen und verknüpfen diese mit Web- und Smartphone-Applikationen. Expertensysteme und selbstlernende, bioinspirierte Algorithmen kommen unter anderem zum Einsatz, um Informationen schnell und lösungsorientiert zugänglich zu machen.
Wir schulen Sie zu Themen rund um Statistik, Modellierung, Simulation und Optimierung.
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