Forskning inom datavetenskap
Ämnet datavetenskap omfattar de teoretiska grunderna för informationsbehandling och beräkningar, samt praktiska tekniker för implementeringar och tillämpningar i datasystem. Forskningen i datavetenskap vid Högskolan Kristianstad är växande och bedrivs främst inom områdena maskininlärning, artificiell intelligens, kognitiva system, Internet of Things, samt datasäkerhet.
Forskare
Åke Arvidsson
Optimering av nätverksprestanda med speciellt fokus på transportprotokoll och edge computing. Avancerad analys av stora datamängder.
Eric Chen
Optimering och algoritmer inom kodning- och grafteori, datakommunikation, sakernas internet och e-hälsa.
Daniel Einarson
Distribuerade IoT-baserade system och AI-baserade system med utgångspunkt i maskininlärning och kognition.
Fredrik Frisk
E-hälsa, kroppsburna sensornät, mönsterigenkänning och sensorfusion.
Niklas Gador
Maskininlärning på mikrobiologi-tillämpningar med mål att förutspå, prognostisera och identifiera onormaliteter.
Magnus Johnsson
Artificiell intelligens, maskininlärning, kognitiva system, kognitionsvetenskap, kognitiv robotik, computational neuroscience. mm.
Fredrik Jönsson
Kryptologi och datasäkerhet. Algoritmer för tillämpad maskininlärning och kodningsteori.
Kamilla Klonowska
Algoritmteori, kodningsteori, tillämpad matematik, tillämpad datavetenskap.
Dawit Mengistu
Tillämpad matematik och distribuerade system.
Charlotte Sennersten
Data- och kognitionsforskning.
Ali Hasan Sodhro
IoT och 5G-aktiverad smart och bärbar hälsovårdsforskning.
Marijana Teljega
Computational neuroscience.
Qinghua Wang
Trådlösa sensornätverk, nätverkssäkerhet och sakernas internet.