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Session 2

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Liechtenstein-Hayek-Saal
Plenary / Panel
German and English language

Speakers

Professor, Institut für Informationssysteme, Technische Universität Wien Abstract
Viele aktuelle Herausforderungen in den Wissenschaften, insbesondere in den Naturwissenschaften, sind durch ihre starke gegenseitige Abhängigkeit und die steigende Komplexität der Interaktionen der beteiligten Bestandteile gekennzeichnet. In diesem Vortrag werden einige Herausforderungen und Strategien zur Meisterung der Komplexität und der Steigerung der Zuverlässigkeit von wissenschaftlichen Ergebnissen aus der Sicht der Informatik besprochen.
Stiftungsprofessor, Bioinformatik, Department für Biotechnologie, Universität für Bodenkultur, Wien Abstract
Molecular biology has transformed the life sciences through studies of individual key players  molecules. As in other sciences, this  reductionist approach has been extremely successful and we owe the majority of modern insights into cellular processes to molecular methods. Recent technological developments, however, now permit a quantitative assessment not just of individual molecules but allow genome wide profiling studies. Intriguingly, extracting insight from these seas of data increasingly requires the application of statistics and complex models. Getting the  Big Picture thus depends on training a new generation of biomedical researchers in mathematical methods. These research methods moreover yield results of direct relevance to the wider public, such as profiling tests predicting therapy response in  personalized medicine . For people to develop a justified trust in these advances (and support their further development), scientists and the general media need to meet the considerable challenge of improving the general appreciation of statistical concepts and random chance.
Professor, Computergestützte Materialphysik, Fakultät für Physik, Universität Wien Abstract
Die von Schrödinger formulierte Quantenmechanik beschreibt im Prinzip exakt wie sich Elektronen und Atome verhalten. Die numerische Lösung der Schrödingergleichung erlaubt es daher die Eigenschaften von Materialen beliebig genau vorherzusagen und gegebenenfalls auch für gewisse Anwendungen in der Mikroelektronik oder Katalyse zu optimieren. Diese Art des "electronic structure based engeneerings" erfährt durch die zunehmende Miniaturisierung und das enorme Anwachsen der Computerleistung gerade einen Boom. Wir planen durch geeignete Schwerpunktsetzung in diesem Bereich zu einem wichtigen Player in Europa werden, wobei die bereits formulierten Universitätsschwerpunkte Materialphysik und Computational Siences die Grundlage formen werden. In diesem Vortrag werden die Herausforderungen aber auch die Probleme, die solche Simulationen mit sich bringen können, diskutiert.
ao. Professor, Institut für Produktionsmanagement, Department Informationsverarbeitung und Prozessmanagement, Wirtschaftsuniversität Wien Abstract
Die Entwicklung und Vermarktung neuer Produkte und Dienstleistungen ist eine unternehmerische Kernaufgabe. Vertrauen spielt dabei eine wesentliche Rolle: es ist nicht nur das Vertrauen der Kunden in ein neuartiges Konzept zu gewinnen, auch der Innovator selbst, die eigenen Mitarbeiter, Geldgeber und Distributionspartner sind zu überzeugen. Dies wird immer schwieriger: Marktsättigung und Wettbewerb haben beispielsweise die Floprate von Produktinnovation im Konsumgüterbereich von 45,6 % im Jahr 1961 auf 93 % im Jahr 2001 hochschnellen lassen.
Die Betriebswirtschaftslehre kann den Neuproduktentwicklungsprozess insofern unterstützen als sie geeignete Formen der Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung zur Verfügung stellt um Hypothesen über das Kundenverhalten auch empirisch vor einem teuren Produktlaunch zu testen. Im Forschungsgebiet  Marketing Engineering wurde eine Vielzahl von mächtigen Verfahren zur Segmentierung (Aufteilung des Marktes in homogene Kundengruppen anhand der Präferenzen) und mehrdimensionalen Skalierung (datengetriebene Bestimmung der Positionierung von Angeboten) entwickelt, die eine Abstimmung von Produkteigenschaften mit den Kundenpräferenzen ermöglichen. In der Praxis waren diese Verfahren aber bislang kaum verbreitet: sie sind zu komplex, unverständlich, wenig robust  kurzum zu wenig  vertrauensbildend für einen Praktiker, der mit Signifikanztests wenig anfangen kann und dem es um eine Abstimmung zwischen robusten Modellaussagen und seinen Erfahrungen am Markt geht.
In diesem Beitrag stellen wir anhand von Beispielen eine bereits in der Praxis eingesetzte neuartige Marketing Engineering Methode vor, mit der auf Basis von Präferenzdaten automatisch Landkarten des Marktes gezeichnet werden, die von Managern intuitiv verstanden werden und mit denen simulativ rasch neue Produktideen evaluiert werden können. Die leichte Verständlichkeit fördert weiterhin den Vertrauensbildungsprozess innerhalb eines Produktentwicklungsteams und führt dadurch nicht nur zu besser abgesicherten Neuproduktentscheidungen sondern auch zu einer Verkürzung der Time to Market.
Vorstand, Institut für Computational Perception, Johannes Kepler Universität Linz Abstract
Computational Science in ihrer ganzen Vielfalt und Multi-Disziplinarität ist einer der großen Forschungsschwerpunkte der Johannes Kepler Universität Linz. Was Computational Science alles sein kann und wie innovative Computermethoden unser Bild von komplexen Phänomenen verändern können, wird in dieser Präsentation anhand eines für viele (immer noch) ungewöhnlichen
Anwendungsgebiets demonstriert werden. Es wird von intelligenten Computermethoden die Rede sein, die vermeintlich Ungreifbares und Subtiles wie musikalischen Ausdruck und individuellen künstlerischen Interpretationsstil in der Musik sichtbar machen, objektivieren,
klassifizieren, ja sogar mathematisch modellieren und vorhersagen. Das Publikum wird einige ganz neue Einblicke in die Kunst der
Musikinterpretation bekommen und dadurch erfahren, wie Computational Science zu tieferem Verständnis zutiefst menschlicher Verhaltensweisen beitragen kann, auf neue, quantitativ-objektive(?) Art. Es wird aber auch kurz gezeigt werden,
wie musikalisch intelligente Computer zu völlig neuartigen Anwendungen im digitalen Musikmarkt führen.
Vice Rector for Research, Johannes Kepler University Linz Chair

Mag. Dr. Schahram DUSTDAR

Professor, Institut für Informationssysteme, Technische Universität Wien

1987 Software developer at CVS Software GmbH Linz
1986-1990 Part-time lecturer for Software at the Austrian Chamber of Commerce in Linz
1987-1988 Research Assistant (Studienassistent), Institut für Wirtschaftsinformatik, University of Linz
1987-1989 Dustdar & Fuchs OEG Software Entwicklung
1989-1991 Management Consultant at Management Consulting Group Dr. Kribitz (MCG) in the area of Information Systems and Organization Redesign, Vienna
1993-1994 Visiting post-doctoral research fellow, Information Systems Department, London School of Economics, UK
1998 Visiting senior research scientist, NTT Multimedia Research Labs, Palo Alto, USA
1991-1999 University of Art and Industrial Design, Head of the Center for Informatics Services (ZID)
1999-2001 Caramba Labs Software AG, co-founder and Vorstand (CEO and CTO)
2001-2007 Chief scientist Caramba Labs Software AG
2001-2003 Assistant Professor, Vienna University of Technology, Distributed Systems Group
2003-2005 Associate Professor, Vienna University of Technology, Distributed Systems Group
since 2005 Full Professor, Vienna University of Technology, Distributed Systems Group
since 2004 Honorary Professor, University of Groningen, NL

Dr. David P. KREIL

Stiftungsprofessor, Bioinformatik, Department für Biotechnologie, Universität für Bodenkultur, Wien

1991-1996 Allgemeine Physik (5 years) and Informatik (2 years) at the Technical University of Munich
1997-2001 Pre-doctoral Fellow at the European Bioinformatics Institute EMBL-EBI, University of Cambridge
2001-2004 Research Fellow at the University of Cambridge, Dept of Genetics. Associate at the Inference Group of the Cavendish Laboratory
2004-2006 Elected Public Governor of the Cambridge University Hospital NHS Foundation Trust
seit 2005 Chair of Bioinformatics at Boku University Vienna

Dipl.-Ing. Dr. Georg KRESSE

Professor, Computergestützte Materialphysik, Fakultät für Physik, Universität Wien

1985-1990 Dipl.-Ing. (Technische Physik), Vienna University of Technology (TUW)
1990-1993 Dr. techn., TUW
1993-1996 Assistant, Institut für Theoretische Physik, TUW
1996-1997 Postdoc, Keele, University of Staffordshire, UK
1997-1998 Assistant, Institut für Theoretische Physik, TUW
1998-1999 Postdoc, Inst. für Techn. Elektrochemie, TUW
1999-2001 Assistant Professor, Inst. f. Materialphysik, Univ. of Vienna
2001-2007 Associate (Ao.) Professor, Inst. f. Materialphysik, UV
since 2007 Univ.-Professor, Computational Quantum Physics, UV

Dr. Andreas MILD

ao. Professor, Institut für Produktionsmanagement, Department Informationsverarbeitung und Prozessmanagement, Wirtschaftsuniversität Wien

 Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Wirtschaftsuniversität Wien, Promotion 2000 und Habilitation 2003 für das Fach Betriebswirtschaft

Dipl.-Ing. Dr. Gerhard WIDMER

Vorstand, Institut für Computational Perception, Johannes Kepler Universität Linz

1979-1984 Studium der Informatik, TU Wien
1984-1986 Studien der Computer Science und Music an der University of Wisconsin, Madison (Fulbright-Stipendium), Abschluss mit M.Sc
1986-1989 Doktoratsstudium an der TU Wien
1988-2004 Institut für Medizinische Kybernetik & AI, Univ. Wien (Univ.-Ass, Dozent)
1995 Habilitation für Artificial Intelligence, TU Wien
seit 1992 Aufbau und Leitung einer Abteilung am Österreichischen Forschungsinst. für AI (OFAI), Wien; Leiter der Abteilung für Machine Learning & Intelligent Music Processing am Österreichischen Forschungsinst, für Artificial Intelligence (OFAI), Wien

Mag. Dr. Gabriele KOTSIS

Vice Rector for Research, Johannes Kepler University Linz

1991 Sponsion und 1995 Promotion, Universität Wien
2000 Habilitation im Fach Informatik, Universität Wien
1991-2001 Universitätsassistentin, Institut für Angewandte Informatik und Informationssysteme, Universität Wien
2001-2002 Gastprofessuren an der Wirtschaftsuniversität Wien und der Copenhagen Business School
seit 2002 Professorin für Informatik und Leiterin des Instituts für Telekooperation, Johannes Kepler Universität Linz
seit 2007 Vizerektorin für Forschung, Johannes Kepler Universität Linz
seit 2001 Vorsitzende des Forum Forschung und Erschließung der Künste der uniko