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
-
- Forskningscentrum
- Forskningscentrum
- Biofilms Research Centre for Biointerfaces
- Citizen Health
- Centrum för samskapade framtider
- Institute for Urban Research
- Malmö Institute for Migration Studies (MIM)
- Literacy and Inclusive Teaching (LIT)
- Centrum för tillämpad arbetslivsforskning (CTA)
- Sustainable Digitalisation Research Centre
- Centrum för sexologi och sexualitetsstudier
-
- Forskningspublikationer
- Forskningspublikationer
- Sök publikationer
- Malmö University Press
- Forskningsevenemang
- Deltagare sökes
- Poddar om forskning
- Bildningsquiz
På sidan -
- Samverkan och innovation
- Samverkan och innovation
- Innovation och nyttiggörande
-
- Samarbeta med studenter
- Samarbeta med studenter
- Unga Talanger till Skånsk Industri för Cirkulär Tillväxt
- Samarbeta med forskare
- Kultursamverkan
- Stöd Malmö universitet
- Alumni & vänner
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
-
- Universitetstandvården
- Universitetstandvården
- Tandvård för barn och ungdomar
- Akuttandvård
- Specialisttandvård
- Om Universitetstandvården
- 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
- 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
-
2025 | Artikel i tidskrift
Guarding Polyominoes Under k-Hop Visibility
Omrit Filtser, Erik Krohn, Bengt J. Nilsson, Christian Rieck, Christiane Schmidt
-
2025 | Artikel i tidskrift
An empirical evaluation of deep semi-supervised learning
Teodor Fredriksson, Jan Bosch, Helena H. Olsson
-
2025 | Doktorsavhandling, sammanläggning
Towards continuous development of MLOps practices
Meenu Mary John
-
2025 | Licentiatavhandling, sammanläggning
Agent-based Social Simulation & Policy-Modelling: Facilitating Realistic and Credible Decision-making Support
Michael Belfrage
-
2025 | Artikel i tidskrift
Deep Reinforcement Learning-Based Multirestricted Dynamic-Request Transportation Framework
Erdal Akin
-
2024 | Konferensbidrag
Guidelines for Responsible Smart Home Development
Joseph Bugeja, Andreas Jacobsson
-
2024 | Konferensbidrag
A Fault Forecasting Approach Using Two-Dimensional Optimization
Mohsen Tajgardan, Reza Khoshkangini, Abbas Orand, Mahdi Rabbani
-
2024 | Konferensbidrag
Message from the General Co-Chairs of the IEEE 10th World Forum on Internet of Things
Burak Kantarci, Jelena Misic, Reza Malekian
-
2024 | Konferensbidrag
Privacy-aware Hydra (PA-Hydra) for 3D Scene Graph Construction
Erdal Akin, Kayode S. Adewole, Hector Caltenco, Reza Malekian, Jan A. Persson
-
2024 | Artikel i tidskrift
Parallel fault diagnosis using hierarchical fuzzy Petri net by reversible and dynamic decomposition mechanism
Yinhong Xiang, Kaiqing Zhou, Arezoo Sarkheyli-Hägele, Yusliza Yusoff, Diwen Kang, Azlan Mohd Zain
-
Forskningsprojekt
Kollaborativ människa-robot inlärning för ultralätta elektriska nyttofordon
paul.davidsson@mau.se -
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
Förbättra provrörsbefruktning med miljöoptimering med hjälp av artificiell intelligens (EIVF-AI)
reza.khoshkangini@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
Utveckla ett ramverk för att utnyttja kunskapsdiagram och djupinlärning i mobilitetstransporter
reza.khoshkangini@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
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.