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Institut für Computational Life Sciences

Lehre und Forschung an den Schnittstellen von Digitalisierung und Life Sciences

Das ICLS Institut für Computational Life Sciences lebt Computational Science als interdisziplinären Ansatz zur Bearbeitung komplexer Herausforderungen 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 rund 60 Mitarbeitenden verfügt über eine grosse Erfahrung in der Abwicklung von interdisziplinären Projekten.

Unsere Forschungs- und Entwicklungsprojekte berücksichtigen den Anwendungskontext unserer Wirtschafts- und Forschungspartner:innen. 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.

Wie verbessern Algorithmen unsere Lebensqualität?
«Solche Fragen treiben uns an. Wir denken über Institutsgrenzen hinaus; praxisnah, kreativ, leidenschaftlich, reflektiert.»
Prof. Dr. Thomas Ott, Institutsleiter

Mitarbeitende

Studium und Weiterbildung

Forschung und Dienstleistung

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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.

Mehr zum PhD Programm in Data Science

Weiterbildung

Das Institut für Institut für Computational Life Sciences bietet eine Vielzahl an Weiterbildungen an, die individuell zu einem CAS in Digital Life Sciences ausgebaut und kombiniert werden 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 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.

In den vier Forschungsschwerpunkten Bioinformatics, Cognitive Computing, Computational Health, Digital Labs and Production bieten wir anwendungsorientierte Forschung, Entwicklung und Dienstleistungen zu Fragen der Digitalisierung und Data Science in den Life Sciences an. Unser übergeordnetes Ziel ist es, innovative Lösungen zu entwickeln, die den Fortschritt der wissenschaftlichen Erkenntnisse vorantreiben.

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: Dr. Yulia Sandamirskaya

Forschungsgruppen:

  • Autonomous Learning Systems
  • 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: Dr. Lukas Hollenstein und Dr. Robert Vorburger

Forschungsgruppen:

  • Simulation & Optimization
  • Data Management & Visualization
  • Edge Computing & Interfaces

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