Technologie

Scientific Informatics

Wir unterstützen Sie dabei, das Potenzial von Scientific Informatics für Ihre digitalen Produkte zu erkennen und auszuschöpfen. Wir sind Ihr Enticklungspartner, wenn es um ganz unterschiedliche Innovationen in der Medizin, der produzierenden Industrie, Consumer-Branche und vielen weiteren Hightech-Bereichen geht. Der Kern von Scientific Informatics ist die Anwendung von Konzepten und Technologien, die Daten und Informationen erfassen, verarbeiten, speichern und visualisieren. Dieses breite Gebiet umfasst sowohl Themen der Grundlagenforschung als auch Ingenieursdisziplinen. Scientific Informatics gewinnt zunehmend an Bedeutung für Anwendungen und Produkte in einer digitalisierten Welt.   

Data Science

Wir extrahieren Informationen aus Datensätzen und wenden dieses Wissen an, um Problemstellungen aus verschiedenen Anwendungsbereichen zu lösen. Dabei legen wir stets Wert auf einen ganzheitlichen Ansatz. Dieser umfasst das Verständnis der Datenquelle – sei es ein Geschäftsprozess oder ein physikalischer Sensor - und ihrer Bestimmung – sei es zur Information von Menschen oder zur Ermöglichung automatisierter Aktionen. Unsere Fachgebiete beinhalten:  

  • Machine Learning und Deep Learning (supervised, unsupervised und reinforced)
  • Regelbasierte Algorithmen
  • Statistik und Data Analytics
  • Datenvisualisierung

Modellieren & Simulieren

Wir modellieren und simulieren komplexe Systeme, um ihr Verhalten und ihre Grenzen zu verstehen. Nebst Theorie und Experiment bietet die rechnergestützte Modellierung und Simulation einen dritten und oft ergänzenden Ansatz, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und technologische Innovationen zu entwickeln. 

  • Toleranzanalyse
  • Finite-Elemente-Methoden
  • Multiphysik-Simulationen, inkl. Elektromagnetismus, Fluidik und Wärmeübertragung

Intelligente Sensor-Netzwerke

Sensoren sind eine wichtige Quelle der Informationsgewinnung. Wir entwickeln fortgeschrittene Sensoren und verbinden sie zu ausgeklügelten Netzwerken. Diese ermöglichen unter anderem Anwendungen im Bereich der Industrie 4.0,  des IOT oder der digitalen Gesundheit. 

  • Datengesteuerte End-to-End-Sensorkonzepte und Design
  • Edge Computing
  • Schnelle und energieeffiziente Berechnungsplattformen: Neuromorphic Computing / Analog Computing
  • Sensor Fusion

Computer Vision

Wir entwickeln Algorithmen, die es Computern ermöglichen, relevante Informationen aus digitalen Bildern oder Videos zu extrahieren. Ein breites Spektrum von Bereichen profitiert von der automatisierten Fähigkeit, visuellen Input sinnvoll zu nutzen: 

  • Autonome Navigation
  • Augmented Reality
  • Objekterkennung und -klassifizierung
  • Computergestützte Bildgebung
  • Medizinische Diagnostik
  • Qualitätskontrolle
  • Rekonstruktion

Konnektivität & Kommunikation

Durch Konnektivität bieten heute Produkte einen zusätzlichen Nutzen. Wir ermöglichen dadurch: 

  • Standardisierte Kommunikationsprotokolle
  • Kundenspezifische Kommunikationsverbindungen, z. B. Strom- und Datenübertragung für Geräte mit extrem geringen Ressourcen
  • Cloud-Plattformen
  • Cybersicherheit und Datenschutz

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Referenzprojekte

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Stefan Troller

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