Vi använder kakor på vår webbplats för att webbplatsen ska fungera på ett bra sätt för dig. Läs mer om kakor.
-
- Forskning
- Forskning
-
- Forskarutbildning
- Forskarutbildning
- Forskarutbildningskurser
-
- Forskarskolor
- Forskarskolor
- Utbildning, lärande och globalisering
- Forskarskola för yrkesverksamma inom socialtjänsten
- Lärande i mångkulturella samhällskontexter
- Lekresponsiv undervisning i förskolan
- Forskarskola: ComBine
- Forskarskolan i naturvetenskapernas och teknikens didaktik
- Forskarskola: Relevancing Mathematics and Science Education
- Forskarskola: Hållbar rörelse i skolor och förskolor
- Finna vägar i en tid av stora framtidsutmaningar (FinnFram)
- Forskarskola: ROCIT
- Forskarskola: Pedagogik och yrkeskunnande (YRK)
- Kulturellt möjliggörande undervisning genom språk och litteratur (CuEEd-LL)
- Forskningsämnen
-
- Forskningsmiljöer
- Forskningsmiljöer
-
- Forskningspublikationer
- Forskningspublikationer
- Sök publikationer
- Malmö University Press
- Forskningsevenemang
- Deltagare sökes
- Poddar om forskning
- Bildningsquiz
På sidan -
På sidan
-
- Om oss
- Om oss
-
- Fakulteter och institutioner
- Fakulteter och institutioner
-
- Fakulteten för lärande och samhälle
- Fakulteten för lärande och samhälle
- Institutionen för barndom, utbildning och samhälle
- Institutionen för idrottsvetenskap
- Institutionen för naturvetenskap, matematik och samhälle
- Institutionen för skolutveckling och ledarskap
- Institutionen för kultur, språk och medier
- Institutionen för samhälle, kultur och identitet
-
- Fakulteten för teknik och samhälle
- Fakulteten för teknik och samhälle
- Institutionen för datavetenskap och medieteknik
- Institutionen för materialvetenskap och tillämpad matematik
- Odontologiska fakulteten
- Ledning och beslutsvägar
-
- Vision, mål och strategi 2025
- Vision, mål och strategi 2025
- Globalt engagemang
- Hållbarhet
- Breddad rekrytering och breddat deltagande
- Kvalitetsarbete vid universitetet
-
- Musikverksamhet
- Musikverksamhet
- Studentarbeten – videoverk
- Alumni & vänner
- Universitetet i en orolig värld
På sidan
Datavetenskap
Datavetenskap är analys och utveckling av begrepp, metoder och verktyg som syftar till att göra utveckling och användning av digitala system enkel, tillförlitlig och effektiv.
Datavetenskap är en bred disciplin som täcker en rad områden från teoretiska studier av algoritmer till praktiska frågor om implementering av digitala system i hårdvara och programvara.
Huvudämnet som studeras vid Malmö universitet är olika aspekter av Artificiell Intelligens (AI), som syftar till att i datorer implementera processer, såsom beslutsfattande, adaptering, planering och inlärning, som normalt finns hos människor och djur. I synnerhet fokuserar vi på maskininlärning, multi-agentsystem, autonoma system, procedurell innehållsgenerering och människocentrerad AI. Relaterat till AI undersöker vi också frågor som systemens trovärdighet och användarupplevelsen.
Andra forskningsämnen vid MAU inkluderar studiet av algoritmer, huvudsakligen inom två områden, rekommendationssystem och beräkningsgeometri. Dessutom forskar vi inom informationssäkerhet, särskilt med avseende på integritetsfrågor, och systemteknik, t.ex. med avseende på ”edge computing” och interaktionsteknologi. Slutligen bedriver vi forskning inom modellering, optimering och simulering för beslutsstöd.
Ofta studerar vi forskningsområdena ovan inom olika applikationsområden, såsom sakernas internet, sensornätverk, fastighetsautomation och övervakning, datorspel, e-handel, e-hälsa, energisystem, smarta hem, smarta städer, ”supply chain management”, teknikstött lärande, folkhälsa och transport.
Forskare, publikationer och projekt
-
2024 | Konferensbidrag
Promising AI Applications in Power Systems: Explainable AI (XAI), Transformers, LLMs
Oleh Lukianykhin, Vira Shendryk, Sergii Shendryk, Reza Malekian
-
2024 | Konferensbidrag
Conceptual Design of Multimodal Learning Analytics for Spoken Language Acquisition
Hamza Ouhaichi, Daniel Spikol, Zaibei Li, Bahtijar Vogel
-
2024 | Konferensbidrag
EdgeFL: A Lightweight Decentralized Federated Learning Framework
Hongyi Zhang, Jan Bosch, Helena Holmström Olsson
-
2024 | Licentiatavhandling, sammanläggning
Machine Learning-Driven Analysis of Sensor Data for Objective Assessment of Parkinson's Disease Motor Symptoms in Home Environments
Gent Ymeri
-
2024 | Konferensbidrag
Improving Online Bin Covering with Little Advice
Andrej Brodnik, Bengt J. Nilsson, Gordana Vujovic
-
2024 | Konferensbidrag
Blueprinting Organ Donation: A ‘Policy-first’ Approach for Developing Agent-based Models
Michael Belfrage, Christopher Frantz, Bertilla Fabris, Fabian Lorig
-
2024 | Artikel i tidskrift
Artificial Intelligence, Datafication and Exploring the Minimum Content of Nationality
Jason Tucker
-
2024 | Konferensbidrag
HOMEFUS: A Privacy and Security-Aware Model for IoT Data Fusion in Smart Connected Homes
Kayode Sakariyah Adewole, Andreas Jacobsson
-
2024 | Artikel i tidskrift
Energy disaggregation risk resilience through microaggregation and discrete Fourier transform
Kayode Sakariyah Adewole, Vicenç Torra
-
2024 | Konferensbidrag
LPM: A Lightweight Privacy-Aware Model for IoT Data Fusion in Smart Connected Homes
Kayode Sakariyah Adewole, Andreas Jacobsson
-
Forskningsprojekt
Multistakeholder-perspektiv och erfarenhet av tillit till digital hälsa och AI
michael.strange@mau.se -
Forskningsprojekt
Agentbaserad socialsimulering av organdonationspolicyer
fabian.lorig@mau.se -
Forskningsprojekt
Digitalt när det är möjligt, fysiskt när det är nödvändigt: En utforskning av Ängelholms sjukhus digifysiska värld
carljohan.orre@mau.se -
Forskningsprojekt
Framtidens arbete från digitaliseringens utkanter. Förväntningar i den globala södern och från osynliga plattforms-arbetare
jakob.svensson@mau.se -
Forskningsprojekt
Anpassat resestöd för resenärer med särskilda behov
johan.holmberg@mau.se -
Forskningsprojekt
Framtidens samhälle och demokrati i Europa
michael.strange@mau.se -
Forskningsprojekt
Artificiell intelligens som en fråga för den globala politiska ekonomin – aktörer, strukturer, begränsningar och möjligheter
michael.strange@mau.se -
Forskningsprojekt
Evacuation Assistance System
arezoo.sarkheyli-haegele@mau.se -
Forskningsprojekt
Multi-objective optimization and optimal integration of hybrid energy systems
reza.malekian@mau.se -
Forskningsprojekt
Sveriges Riksdag 1867–2022: Ett ekosystem av länkad öppen data
fredrik.noren@mau.se -
Forskningsprojekt
Facilitators and barriers to the use of agent-based social simulation in organ donation
fabian.lorig@mau.se -
Forskningsprojekt
Climate-Induced Migration in Africa and Beyond: Big Data and Predictive Analytics (CLIMB)
haodong.qi@mau.se -
Forskningsprojekt
DigIT Hub Sweden
paul.davidsson@mau.se -
Forskningsprojekt
Intelligenta och trovärdiga IoT-system
paul.davidsson@mau.se -
Forskningsprojekt
Intelligent styrning av hybrida energisystem
reza.malekian@mau.se -
Forskningsprojekt
Sjyst data!
sara.leckner@mau.se -
Forskningsprojekt | DOKTORANDPROJEKT
Autonomous transport and connected vehicles
reza.malekian@mau.se -
Forskningsprojekt
Förverkligande av potentialen i agentbaserad social simulering
paul.davidsson@mau.se
Forskningsmiljöer
Forskarutbildning inom datavetenskap
Malmö universitet har forskarutbildning inom datavetenskap.
Datavetenskap omfattar utveckling och analys av begrepp, metoder och verktyg, som syftar till att göra utveckling av programvara och användning av datorer enklare, tillförlitligare och effektivare.