News articles

WWTF-Förderung: Sieben neue Projekte an der TU Wien

Erfolg für die TU Wien beim WWTF-Call für Informations- und Kommunikationstechnologie: Über vier Millionen Euro für sieben neue Forschungsprojekte.

Elektronik

Informations- und Kommunikationstechnologie: Einer der Forschungsschwerpunkte der TU Wien

Vom Smartphone, das uns morgens weckt, bis zum Algorithmus, der uns abends Fernsehserien vorschlägt, die uns gefallen könnten – mit Informations- und Kommunikationstechnologie haben wir heute fast rund um die Uhr zu tun. Der Wiener Wissenschafts-, Forschungs- und Technologiefonds (WWTF) fördert die Forschung in diesem Bereich mit einer hochdotierten Förderungsausschreibung. Dabei geht es nicht um die Anwendung von Informations- und Kommunikationstechnologie in anderen Bereichen, sondern um die Weiterentwicklung der Technologie selbst.

Nun wurden die Gewinner-Projekte des Calls bekanntgegeben, und sieben von neun Förderungen gehen an die TU Wien. Insgesamt fließen damit über 4 Millionen Euro in Forschungsprojekte der TU Wien.

Für Prof. Johannes Fröhlich, Vizerektor Forschung und Innovation ist das ein positives Signal: „Informations- und Kommunikationstechnologie ist einer der fünf Forschungsschwerpunkte der TU Wien. Der große Erfolg unserer Universität beim IKT-Call des WWTF zeigt, dass unsere Schwerpunktsetzung stimmig ist und dass die TU Wien in diesem Bereich ein exzellentes Forschungsniveau zu bieten hat. Wir sind dem WWTF sehr dankbar, dass er die Wissenschaft mit solchen hochdotierten Förderungen unterstützt.“

Der WWTF

Der Wiener Wissenschafts-, Forschungs- und Technologiefonds ist eine privat-gemeinnützige Förderorganisation für Wissenschaft und Forschung in Wien. Der diesjährige Informations- und Kommunikationstechnologie Call ist bereits der fünfte in dieser Forschungssparte. Insgesamt wurden 5,5 Millionen Euro ausgeschüttet.

Die geförderten Projekte an der TU Wien

  • Modelling the World at Scale – Stefan Ohrhallinger, Michael Wimmer
  • ProbInG: Distribution Recovery for Invariant Generation of Probabilistic Programs – Ezio Bartocci, Laura Kovacs, Efstathia Bura
  • Engineering Linear Ordering Algorithms for Optimizing Data Visualizations – Martin Nöllenburg
  • Guidance-Enriched Visual Analytics for Temporal Data (GuidedVA) – Silvia Miksch, Davide Ceneda
  • IoTIO: Analyzing and Understanding the Internet of Insecure Things – Martina Lindorfer, Kevin Borgolte
  • Learning to Solve Quantified Boolean Formulas – Friedrich Slivovsky, Stefan Szeider
  • Revealing and Utilizing the Hidden Structure for Solving Hard Problems in AI – Stefan Szeider, Stefan Woltran