Gruppe Data Science für Innovation

Die Forschungsgruppe »Data Science für Innovation« entwickelt digitale Werkzeuge für den Wissenstransfer und unterstützt damit die Innovationsfähigkeit von Industrie und Forschung. Dafür bauen die Forschenden eine umfangreiche Datengrundlage auf und entwickeln darauf basierend intelligente Anwendungen mittels Maschinellem Lernen und Netzwerkanalysen. Mit ihren Kompetenzen im Bereich Data Science und Künstlicher Intelligenz unterstützen sie andere Forschende und Unternehmen und können wesentlich zum erfolgreichen Wandel der wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Strukturen beitragen.

Forschungsprojekte

Wissenschaftliche Infothek zur Regionalen Transformation

In dieser wissenschaftlichen Infothek finden Sie gebündelte Informationen, wie Forschung zu einem erfolgreichen Strukturwandel beiträgt. Wir berichten über wissenschaftliche Modelle, Instrumente und Verfahren für regionale Transformationsprozesse und die daraus resultierende Politikberatung. Diese Seite wird regelmäßig aktualisiert. Wenn Sie Anmerkungen haben, wenden Sie sich gerne an die Redaktion.

 

Wissenschaftliche Infothek zur Regionalen Transformation

Publikationen

JahrTitel/AutorDokumentart
2021Ausgründungen aus der außeruniversitären Forschung: Gründungsdynamik und Erfolgsbedingungen im Ost-West-Vergleich
Kahl, Julian; Dornbusch, Friedrich; Pohle, Anna; Trela, Karl; Weiße, Marlen; Druffel, Christina (Mitarb.)
Studie
2021How to Find New Industry Partners for Public Research: A Classification Approach
Trela, Karl; Campbell, Yuri; Dornbusch, Friedrich; Pohle, Anna
Zeitschriftenaufsatz
2020Too big to see: Exploring proxies of structure in a real large-scale university-industry cooperation network
Campbell, Yuri
Preprint
Diese Publikationsliste wurde aus der Publikationsdatenbank Fraunhofer-Publica erstellt.

Team

 

Team der Forschungsgruppe