Daten und Information
Digitalisierung, soziale Netzwerke, künstliche Intelligenz und andere in der Informationstechnologie verwurzelte Innovationen durchdringen unsere Gesellschaft. Die Konsequenzen sind tiefgreifend und eng mit technologischen Entwicklungen verknüpft.
Daten und Informationen umfasst die folgenden Themen:
- Sammeln von Daten (Digitalisierung und Sensorik)
- die Kommunikation von Daten (drahtlose und drahtgebundene Netzwerke)
- die Verarbeitung von Daten (Speichern, Organisieren, Rechnen)
- Algorithmen (Datenwissenschaften, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Statistik)
- Visualisierung und menschliche Interaktion
Fortschritte in diesem Feld beeinflussen alle Bereiche der Wissenschaft grundlegend und langfristig. Neue Modelle und Methoden wirken sich sowohl auf die Forschung als auch auf die Lehre in allen Fachbereichen aus, einschliesslich Architektur, Ingenieurwesen, Naturwissenschaften und Mathematik, Management und Sozialwissenschaften.
Datenwissenschaften
In den Datenwissenschaften m?chte die ETH Zürich mehr Kapazit?ten schaffen und gleichzeitig die Verbindung zwischen den Kernbereichen Informatik, Mathematik, Elektrotechnik und Informationstechnologie und allen weiteren an der ETH vertretenen Disziplinen st?rken. Im Spannungsfeld zwischen dem breiten Interesse an Daten und der schützenswerten Privatsph?re Einzelner ergeben sich parallel zu den technologischen Fragestellungen neue interdisziplin?re Forschungsthemen im engen Austausch mit den Sozial- und Geisteswissenschaften.
Gemeinsam mit Schweizer sowie internationalen Partnerinnen und Partnern treiben wir wichtige Forschungskooperationen weiter voran. Ausserdem bildet die ETH Informatikerinnen und Informatiker mit tiefgehendem Fachwissen sowie einem kritischen Blick auf digitale Technologien aus. Weiter ist es der ETH ein Anliegen den Dialog mit der Gesellschaft zu suchen, um die Bedeutung und Auswirkungen des Fortschritts in diesem Bereich zu diskutieren.
Quantentechnologie
Die Quantentechnologie revolutioniert die Methodik, wie spezifische numerische Probleme gel?st, Daten übertragen und kleinste Signale gemessen werden k?nnen. Neue Erkenntnisse in der Quantenphysik erlauben es, bisher prinzipiell schwierig zu l?sende Probleme anzugehen und die Datenübertragung grundlegend neu abzusichern. Die ETH hat sowohl die Quanteninformationswissenschaft als auch die Quantentechnologie seit ihren Anf?ngen an vorderster Front mitgestaltet.
Weitere Massnahmen, Initiativen und Ziele der ETH Zürich in diesem strategischen Handlungsfeld finden Sie im Strategie-? und Entwicklungsplan 2021-?2024.
Kompetenzzentren und Kollaborationen
externe SeiteSwiss Data Science Center gemeinsam mit der EPFL
Das externe SeiteCenter for Learning Systems ist ein gemeinsames Forschungszentrum der ETH Zürich und der Max-Planck-Gesellschaft, welches sich dem maschinellen Lernen widmet.
Das ETH AI Center wird erweitert, um die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz und den fachspezifischen Wissenschaften zu st?rken.
Der Nationale Forschungsschwerpunkt externe SeiteNCCR Automation wird geschaffen zur St?rkung der Forschung und Ausbildung im Reich der cyber-physikalischen Systeme, des Internets der Dinge, der autonomen Mobilit?t und des maschinellen Lernens.
Zurich Information Security & Privacy Center (ZISC, Seite auf Englisch)
Swiss Support Center for Cybersecurity (SSCC, Seite auf Englisch)
News aus der Datenwissenschaft
Führungskr?fte rüsten sich für die digitale Zukunft
Maschinelles Lernen, KI und neue Technologien ver?ndern die Industrie rasch. Das CAS ETH in AI and Software Development richtet sich an Führungskr?fte, die fundiertere Entscheidungen für ihre Unternehmen treffen wollen. Es ist Teil des neuen MAS in AI and Digital Technology.
ETH-Forschende entwickeln den schnellstm?glichen Fluss-Algorithmus
Rasmus Kyng hat den fast perfekten Algorithmus geschrieben. Dieser berechnet für Netzwerke jeglicher Art den maximalen Transportfluss mit minimalen Kosten – sei es Schiene, Strasse oder Strom – und zwar so superschnell wie das mathematisch nicht mehr zu übertreffen ist.
KI in der Schweizer Tech-Branche: Realit?t hinkt Hype hinterher
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde, aber die Verbreitung in der Schweizer Tech-Industrie ist gering, vor allem im Bereich der Fertigung. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie, die die ETH Zürich in Zusammenarbeit mit Swissmem und Next Industries durchgeführt hat. Der Verantwortliche der Studie, Professor Torbj?rn Netland, erkl?rt, weshalb Schweizer Tech-Unternehmen im internationalen Vergleich dennoch gut dastehen und wie sie ihr Potenzial aussch?pfen k?nnen.