Institutt for Informatikk har flere store forskningsprosjekter finansiert av Norges Forskningsråd. Instituttet deltar blant annet i to Senter for Forskningsdrevet Innovasjon (SFI).
Forskningsaktiviteten ved instituttet retter seg primært mot systemaspekter av distribuerte og parallelle systemer og applikasjoner. Fokuset er på utvikling, anvendelse og eksperimentell testing av modeller, arkitekturer og mekanismer for distribuerte og parallelle applikasjoner. Skalering, ytelse, storskala datasett, heterogenitet og autonomi er eksempler på problemstillinger det forskes på.
Applikasjonsområdene inkluderer høyytelses beregninger, visualisering, verktøy for genomforskning, søk og informasjonsfiltrering, samt telemedisin. Plattformene inkluderer klynger, grids, displayvegger og mobile systemer. Forskerne har sterke internasjonale bånd, og samarbeider med respekterte kolleger innen fagfeltet og tilbringer forskningsterminer internasjonalt på anerkjente forskningsinstitusjoner.
Se alle registreringer i Cristin
Masteroppgaver:
Løvås, Sondre Elvebakken : AI Chatbots in Health: Implementing an LLM-Based Solution to Promote Physical Activity Nohr, Øyvind Arne Moen : Evaluating Continuous End-to-End Communication at Sea with Multi-Hop MANET Routing, Using AIS Data Eide, Thomas Vatne : Integration of programming in Norwegian schools: The effects of prior programming experience on students in a university-level programming courseArtikler og rapporter:
Jha, Debesh / Sharma, Vanshali / Banik, Debapriya / Bhattacharya, Debayan / Roy, Kaushiki / Hicks, Steven / Tomar, Nikhil Kumar / Thambawita, Vajira L B / Krenzer, Adrian / Ji, Ge-Peng / Poudel, Sahadev / Batchkala, George / Alam, Saruar / Ahmed, Awadelrahman M.A. / Trinh, Quoc-Huy / Khan, Zeshan / Nguyen, Tien-Phat / Shrestha, Shruti / Nathan, Sabari / Gwak, Jeonghwan Gwak / Jha, Ritika Kumari / Zhang, Zheyuan / Schlaefer, Alexander / Bhattacharjee, Debotosh / Bhuyan, M.K. / Das, Pradip K. / Fan, Deng-Ping / Parasa, Sravanthi / Ali, Sharib / Riegler, Michael Alexander / Halvorsen, Pål / de Lange, Thomas / Bagci, Ulas : Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges Karapetyan, Siranush / Zeileis, Achim / Henriksen, André / Hapfelmeier, Alexander : Tree models for assessing covariate-dependent method agreement with an application to physical activity measurements Kanti, Praveen Kumar / Paramasivam, Prabhu / Wanatasanappan, V. Vicki / Dhanasekaran, Seshathiri / Sharma, Prabhakar : Experimental and explainable machine learning approach on thermal conductivity and viscosity of water based graphene oxide based mono and hybrid nanofluidsSe alle oppføringer i Munin – Open research archive