Data & Software Science

Partner für Wirtschaft und Forschung

Das Software Competence Center Hagenberg (SCCH)  konzentriert sich in seiner Forschung auf die beiden Standbeine Data & Software Science. Die Verknüpfung von Data & Software Science am SCCH stellt einen wesentlichen Erfolgsfaktor dar.

Das SCCH betreibt als ein COMET-Kompetenzzentrum Spitzenforschung auf internationalem Niveau. Gemeinsam mit seinen wissenschaftlichen Partnern, vor allem von der Johannes Kepler Universität Linz, hat sich das SCCH zum Ziel gesetzt, führend in den Zukunftsthemen  Digitalisierung und Künstliche Intelligenz zu sein.

Information Security

Damoklesschwert - Schutz kritischer Infrastrukturen

Am 8. Februar findet die Auftaktveranstaltung der Softwarepark Hagenberg IT-ExpertInnenreihe statt. Warum Unternehmen dem Thema Information Security und Datenschutz besondere Aufmerksamkeit schenken sollten? 2018 tritt das neue Datenschutzgesetzt in Kraft und auch das Netzwerk- und Informationssicherheit-/NIS/Cyber-Security-Gesetz. Zu beiden Themengebieten referieren bei der Veranstaltung hochkarätige Experten.

Kick-Off-Event - IoT4CPS

Österreichweites Leitprojekt

Das Projekt IoT4CPS hat sich zum Ziel gesetzt Leitlinien, Methoden und Werkzeuge für sichere IoT-basierte Anwendungen in den Bereichen Connected & Autonomous Vehicles und Industry 4.0 zu entwickeln. Der Schwerpunkt von IoT4CPS liegt dabei auf der Entwicklung, Produktion und dem Betrieb von sicheren Komponenten und Anwendungen für vernetzte und autonome Fahrzeuge. Am 1. Februar findet in Wien der Kick-Off-Workshop statt.

Junior-Entwicklungsingenieur/in Computer Vision

Job-Angebot

Für unser Computer Vision Team suchen wir eine/n (Junior) Entwicklungsingenieur/in (mit Kompetenz in der Software-Entwicklung, in Machine (und Deep) Learning sowie in mathematischer Modellierung oder Embedded Vision.

Neues gefördertes Projekt VISIOMICS

Analyseplattform zur besseren Rückfallvorhersage bei Kinderkrebs

Das SCCH ist Teil eines Konsortiums zur Analyse von „OMICS“ Datensätzen sowie von Bilddaten mittels Methoden des maschinellen Lernens bzw. der künstlichen Intelligenz im Rahmen der FFG geförderten COIN-Programmlinie „Netzwerke". Die Datensätze stammen aus der Forschung zu Neuroblastomen (Tumore des Säuglings- und Kleinkinderalters).

Details zum Projekt

(Junior) Data Scientist (w/m)

Job-Angebot

Zur Verstärkung unseres Teams im Schwerpunkt „Data Analysis Systems“ suchen wir einen (Junior) Data Scientist (w/m) zur Arbeit an forschungsintensiven Themen im Bereich Machine Learning und Datenanalyse. Haben Sie schon Berufserfahrung in diesem Gebiet, so würden wir Sie ebenfalls gerne kennenlernen.

Praxisforum

Virtual, Augumented & Mixed Reality

Virtual, Augmented oder Mixed Reality ziehen immer stärker in den Unternehmens-Alltag ein. Ihre Anwendungen reichen von der Produktenwicklung über Konstruktion bis hin zu Service, Wartung, Vertrieb und Marketing.
Beim TIM Praxisforum erfahren Sie am 27. November mehr über dieses spannende Thema.

VST 2018

2nd Workshop on Validation, Analysis and Evolution of Software Tests

In vielen Softwareprojekten sind Unmengen von automatischen und manuellen Testfällen entstanden, die oft mehrere Mannjahre an wertvollem Expertenwissen umfassen. Durch die laufende Weiterentwicklung der getesteten Systeme ist jedoch auch eine laufende Anpassung und Wartung der Testfälle notwendig, da diese zunehmend von den implementierten Anforderungen abweichen, nur noch schwer zu verstehen sind und unzuverlässige bzw. falsche Ergebnisse liefern.

Automotive Computing

Welche Herausforderungen stellt die Mobilität der Zukunft an die Sicherheit?

Die 3. Veranstaltung zum Thema Automotive Computing findet im 14. November im  Softwarepark Hagenberg statt. Moderne Fahrzeuge entwickeln sich zunehmend zu hochkomplexen, mobilen IT-Systemen. Immer neue, smarte Features führen Schritt für Schritt zum autonomen Fahrzeug. Lernen Sie bei der Veranstaltung sicherheitsrelevante Aspekte kennen.

Neue COMET-Partner

Im Projekt proKNOW

Greiner Packaging und P&T Connected  sind die neuen Partner im Projekt proKNOW, in dem es  um die Wissensgewinnung aus industriellen Prozessen geht.  Das Ziel ist die Entwicklung und Adaptierung von Methoden zur Fusion und Evaluierung von Daten aus verschiedenen Quellen (Sensoren, Rohstoffparameter, etc.) und die Unterstützung detaillierter Prozessanalyse und -optimierung in industriellen Anwendungen.

International Conference on Learning Representations

Gemeinsames Paper vorgestellt

Bei Dissertationen kooperieren der Bereich Data Analysis Systems (DAS) und das FLLL von der Johannes Kepler Universität Linz. Aus dieser Kooperation stammt das Paper zu Machine Learing/Deep Learning, welches bei der ICLR 2017 vorgestellt wurde.

Maschinelles Lernen - der Einstieg

Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts

Google, Facebook, Netflix oder Amazon setzen bereits auf maschinelles Lernen. Auch im industriellen Umfeld sind die Einsatzmöglichkeiten dieser Technologien in einem breiten Ausmaß möglich – doch die Unternehmen zögern. Dabei gilt es, keine Zeit zu verlieren, wie ein Blick auf den Stand der Technik verrät. Worauf es ankommt erklären die Experten des SCCH  und ein COMET-Partner in der aktuellen Ausgabe des  „Computer & Automation“.

Erfolgreich im Ziel!

SCCH Team beim M8000

Der Mannschaftsbewerb "Mühlviertel 8000" versammelte Sportlerinnen und Sportler aus acht Nationen. 151 Teams hatten sich heuer angemeldet, das sind 1208 Starter für jeweils eine der acht Etappen. Herzlichen Glückwunsch - In 11 Stunden und 13 Minuten erreichte das SCCH Team das Ziel in Freistadt.

SCCH beim Forum Mechatronik

Digitale Transformation in der Produktion

Von 27.-28. September 2017 findet in Linz, Österreich, das Internationale Forum Mechatronik statt. Im Mittelpunkt stehen aktuelle Trends und Herausforderungen in einer digitalisierten Produktion der Zukunft sowie die Bedeutung der Mechatronik zur Entwicklung und Realisierung von innovativen Maschinen- und Anlagen beziehungsweise automatisierten Produktionssystemen. Das SCCH präsentiert Augmented Reality Anwendungen und Einsatzbereiche von Predictive Maintenance.