البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية
واحدة من أبرز الجامعات في مجال البحث العلمي والهندسي في أوروبا والعالم. تمتاز TUM بمشاركتها الفعّالة في العديد من مشاريع البحث الوطنية والدولية، وبإنجازاتها في مختلف التخصصات العلمية.
مجالات البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية
- الخوارزميات والتعقيد
- الاقتصاد الخوارزمي وبحوث العمليات
- الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- هندسة البيانات والأنظمة السحابية
- البيولوجيا الرقمية والطب الرقمي
- التحجيم الشديد
- الهندسة التي تركز على الإنسان
- نظم المعلومات وهندسة البرمجيات
- الروبوتات والأنظمة الذاتية
- الأمن والسلامة وإدارة المخاطر
- الحوسبة المرئية
الحوسبة المرئية في جامعة ميونخ التقنية
تعتبر الحوسبة المرئية من المجالات الرائدة التي تجمع بين الخبرات الواسعة في البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية. تركز هذه المجموعة على تطوير خوارزميات وأنظمة متقدمة لتحسين عمليات إعادة الإعمار باستخدام أجهزة الاستشعار، والتوليف بمساعدة الكمبيوتر، والتمثيل الرسومي التفاعلي للبيانات المرئية. تتنوع التحديات التي يواجهها الباحثون، منها زيادة حجم البيانات الذي يجب معالجته، والقيود الزمنية المفروضة غالبًا في التطبيقات العملية.
تعمل المجموعة بجد لتطوير تقنيات مبتكرة يمكن تطبيقها في مجالات متعددة، مما يساهم في دمج الأنشطة الحالية في الجامعة وتعزيزها.
بالإضافة إلى ذلك، تلعب دورًا حيويًا كواجهة بين معاهد وشركات البحوث الوطنية والدولية، مما يعزز من البحث والتطوير التعاوني.
تهدف هذه المبادرات إلى تقديم حلول فعالة وذات كفاءة عالية، ما يعكس التفوق العلمي والتقني لـ البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية.
تسعى المجموعة إلى دمج التقنيات المتقدمة في التطبيقات العملية، مما يفتح آفاقًا جديدة للتعاون والابتكار في عالم الحوسبة المرئية. يعتبر هذا التوجه جزءًا لا يتجزأ من السعي المستمر للجامعة لتحقيق التميز والإبداع في مجالات البحث المختلفة.
الأمن والسلامة وإدارة المخاطر في جامعة ميونخ التقنية
يتعامل الأمن والسلامة وإدارة المخاطر مع مجموعة معقدة من التقنيات والأساليب التي تهدف إلى تطوير الأنظمة الفيزيائية السيبرانية (CPS) والخدمات ذات الأمان والقوة العالية، مع الحفاظ على التفاعل الإنساني.
تجمع هذه المبادرات بين الأساليب النظرية والأساليب الموجهة نحو النماذج من الهندسة، مما يخلق توازنًا دقيقًا بين النظرية والتطبيق.
في البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية، يتم التركيز على استكشاف الأساليب النظرية لتسجيل ميزات الأمان الخاصة بـ CPS والتحقق منها بدقة.
يعتمد الباحثون على تصميم بنيات أمنية وخدمات نظام جديدة تعتمد على الأساليب الرياضية والهندسية لضمان حماية فعالة وشاملة. هذا النهج لا يضمن فقط الأمان ولكن أيضًا الحفاظ على الخصوصية عند جمع البيانات واستخدامها.
تتمثل إحدى أهم الميزات في القدرة على اكتشاف الحالات الشاذة في السلوك مبكرًا وبدقة أكبر. هذه القدرة التحليلية تساعد في منع الحوادث قبل وقوعها، وهو أمر حيوي في التطبيقات الحساسة مثل القيادة الذاتية والإنتاج الشبكي والرعاية الصحية الشبكية.
يهدف البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية إلى تطوير أساليب ونماذج تضمن أن تكون هذه البرامج محمية بشكل كافٍ من التهديدات المختلفة طوال فترة استخدامها.
الهدف النهائي من هذه الجهود هو جعل النتائج قابلة للاستخدام في مجالات التطبيقات ذات الصلة بالسلامة، مثل القيادة الذاتية، حيث يعتبر الأمان من الأولويات القصوى. بالإضافة إلى ذلك، يتم التركيز على الرعاية الصحية الشبكية، حيث يمكن أن تؤدي أي اختراقات أمنية إلى عواقب وخيمة على صحة المرضى وسلامتهم.
الروبوتات والأنظمة المستقلة
تعد الروبوتات والأنظمة المستقلة جزءًا من التحولات التكنولوجية الهامة التي نعيشها اليوم. فهي توفر حلولًا متعددة في مجالات متنوعة، مثل تنظيم الروبوتات، والهندسة العصبية، والميكانيكا الحيوية.
هذه الأنظمة لا تقدم فقط إمكانيات هائلة لتحسين الإنتاجية والكفاءة، بل تلعب أيضًا دورًا حيويًا في تحسين جودة الحياة والصحة الذاتية.
تطور الروبوتات والأنظمة المستقلة
تشهد الروبوتات والأنظمة المستقلة تطورًا ملحوظًا، حيث يتم تزويدها بتخصصات متداخلة عبر الانضمام إلى كليات مثل كلية الطب والهندسة الكهربائية والمعلوماتية. هذا التكامل يسهم في تطوير تقنيات متقدمة تعزز من قدرات الروبوتات وتجعلها أكثر كفاءة وفعالية في أداء المهام المعقدة.
التطبيقات الطبية والهندسية
في البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية، يتم التركيز على استخدام تكنولوجيا Schlüsseltechnologie لتطوير الروبوتات والأنظمة المستقلة. هذه التكنولوجيا المبتكرة تساعد في حل مشاكل استبدال الموارد في مجال الطب، حيث تُستخدم الأنظمة المساعدة البديلة لتحسين الصحة الذاتية (AAL). يعد هذا تقدمًا كبيرًا في مجال الرعاية الصحية، حيث يمكن للروبوتات مساعدة المرضى وكبار السن في إدارة حياتهم اليومية بشكل أكثر استقلالية وفعالية.
التفاعل بين البشر والروبوتات
واحدة من الجوانب الأكثر إثارة في تطوير الروبوتات هي القدرة على التفاعل المتبادل بين البشر والروبوتات. هذه القدرة تعني أن الروبوتات يمكنها أن تتعلم وتتكيف مع سلوكيات البشر، مما يجعلها أكثر فعالية في توفير الدعم والمساعدة. في البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية، يتم تطوير هذه الأنظمة التفاعلية لضمان أن تكون الروبوتات قادرة على تقديم الدعم اللازم بطرق مبتكرة وآمنة.
الأنظمة التقنية المستقلة
تتضمن الأنظمة التقنية المستقلة مجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل السيارات الذاتية القيادة، وأنظمة النقل الذكية، والروبوتات المساعدة لـ AAL، وإنتاج الطاقة، والإعلان.
كل هذه التطبيقات تمثل مزايا رائدة في مجال التكنولوجيا، حيث توفر حلولًا عملية للمشاكل اليومية التي نواجهها.
السيارات الذاتية القيادة، على سبيل المثال، تعد واحدة من الابتكارات الكبرى في هذا المجال، حيث يمكنها تحسين السلامة على الطرق وتقليل الحوادث المرورية. أنظمة النقل الذكية تسهم في تحسين تدفق المرور وتقليل الازدحام، مما يؤدي إلى تحسين جودة الحياة في المدن الكبيرة.
المستقبل الواعد
مستقبل الروبوتات والأنظمة المستقلة يبدو واعدًا بشكل كبير. مع التقدم المستمر في البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية، نتوقع رؤية المزيد من الابتكارات التي ستغير حياتنا بطرق لم نكن نتخيلها من قبل.
من خلال الاستفادة من التقنيات المتقدمة والتكامل بين التخصصات المختلفة، يمكن للروبوتات والأنظمة المستقلة أن تقدم حلولًا فعالة ومستدامة للتحديات التي نواجهها اليوم وفي المستقبل.
هندسة البيانات والأنظمة السحابية في جامعة ميونيخ التقنية
تعد جامعة ميونيخ التقنية (TUM) مركزًا عالميًا للتميز في مجال هندسة قواعد البيانات والأنظمة السحابية. تتجلى سمعة الجامعة من خلال العديد من الجوائز العلمية المرموقة والتعاون المثمر مع الشركاء الصناعيين والأكاديميين الرائدين.
هذا التميز ليس وليد اللحظة بل هو نتاج سنوات من العمل الدؤوب والبحث المكثف.
قوة المنهجية الموجهة بالأنظمة
تتميز جامعة ميونيخ التقنية بنهجها المبتكر الموجه بالأنظمة في تطوير وإدارة قواعد البيانات. من أبرز إنجازاتها تطوير أنظمة إدارة البيانات المستخدمة على نطاق واسع مثل HyPer وUmbra. يُعتبر نظام HyPer أحد الأمثلة البارزة على النجاح الأكاديمي الذي تحول إلى منتج تجاري ناجح، حيث تم تسويقه بنجاح واستحوذت عليه لاحقًا شركة Tableau/Salesforce.
هذا الإنجاز يعكس القوة الابتكارية والقدرة على تحقيق تكامل فعال بين البحث العلمي والتطبيق الصناعي.
Umbra: الجيل الجديد من إدارة البيانات
بعد نجاح HyPer، استمرت جامعة ميونيخ التقنية في تطوير خليفته الروحية، Umbra، الذي يمثل الآن الأساس للبحث والتدريس في إدارة البيانات عالية الأداء في TUM. يعد Umbra مثالًا حيًا على التزام الجامعة بالابتكار المستمر وتطوير التقنيات التي تلبي احتياجات العصر الرقمي.
من خلال البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية، يسعى الباحثون إلى تحسين أداء وكفاءة نظم إدارة البيانات، وضمان موثوقيتها وأمانها في البيئات السحابية المتطورة.
البحث المتطور في الأنظمة السحابية
تقوم جامعة ميونيخ التقنية بإجراء أبحاث متطورة حول جوانب مختلفة من برامج الأنظمة السحابية. تشمل هذه الأبحاث تصميم أنظمة فعالة وقابلة للتوسع وموثوقة وآمنة، مما يجعلها قادرة على تلبية متطلبات البيئات السحابية الحديثة. يركز الباحثون على تحسين تقنيات التخزين والاسترجاع والمعالجة في قواعد البيانات السحابية، مما يساهم في تقديم حلول مبتكرة للشركات والمؤسسات التي تعتمد على البيانات في عملياتها اليومية.
التعاون والشراكات
تعتبر الشراكات والتعاون مع الجهات الصناعية والأكاديمية الأخرى من العوامل الرئيسية في نجاح البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية. يعمل الباحثون في TUM بالتعاون مع شركاء عالميين لتطوير تقنيات جديدة ومبتكرة في مجال هندسة البيانات والأنظمة السحابية. هذه الشراكات تسهم في تبادل المعرفة والخبرات، وتعزز من قدرة الجامعة على تقديم حلول رائدة تلبي احتياجات السوق العالمية.
الالتزام بالتعليم والابتكار
إلى جانب الأبحاث المتقدمة، تلتزم جامعة ميونيخ التقنية بتوفير تعليم متميز في مجال هندسة البيانات والأنظمة السحابية.
يتم تدريب الطلاب على استخدام أحدث التقنيات والأدوات، مما يمكنهم من المشاركة بفعالية في تطوير حلول مبتكرة في هذا المجال الحيوي. يسهم هذا النهج في إعداد جيل جديد من المهندسين والباحثين الذين يمتلكون المهارات والمعرفة اللازمة لمواجهة تحديات المستقبل.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في جامعة ميونخ التقنية
يمثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مجالًا رئيسيًا يجمع بين الخبرات المتنوعة في جامعة ميونخ التقنية (TUM). يركز هذا المجال على أحدث الأبحاث في خوارزميات التعلم الآلي، ممتدًا عبر العديد من مجالات البحث التي تشمل رؤية الكمبيوتر، والتصور، وتحليل الشبكات، والمحاكاة القائمة على الفيزياء.
يُعتبر البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية في هذا المجال من بين الأهم عالميًا.
الأبحاث الحديثة في خوارزميات التعلم الآلي
تستثمر TUM في تطوير خوارزميات تعلم آلي جديدة لتحسين الأداء وزيادة الكفاءة في معالجة البيانات. تتنوع هذه الخوارزميات بين التعلم العميق والتعلم المعزز والتقنيات العامة القائمة على التعلم الإحصائي. يسعى الباحثون إلى تحسين نماذج التعلم لتتمكن من التعامل مع البيانات واسعة النطاق بفعالية، مما يساهم في تحقيق نتائج دقيقة وموثوقة في التطبيقات المختلفة.
يهدف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في TUM إلى تجميع الأنشطة الحالية وجلب التقنيات المتقدمة إلى مجالات التطبيق.
تلعب الجامعة دورًا هامًا كواجهة بين معاهد البحث والشركات الوطنية والدولية، مما يتيح فرصًا واسعة للتعاون والتطوير المشترك. من خلال هذا التعاون، تسعى TUM إلى تعزيز الابتكار وتطبيق التقنيات الحديثة في مجالات متعددة مثل الطب، والهندسة، والصناعة.
تسعى الجامعة إلى تقديم حلول تقنية متقدمة تسهم في تحسين جودة الحياة وتعزيز الكفاءة في مختلف القطاعات. يمثل هذا المجال نقطة التقاء بين النظرية والتطبيق، حيث يجمع بين الأبحاث الرائدة والتطبيقات العملية لتحقيق نتائج متميزة على المستوى العالمي.
الاقتصاد الخوارزمي وبحوث العمليات في جامعة ميونيخ التقنية
أصبح التفاعل بين الأنظمة الحسابية والاقتصادية والاجتماعية اليوم ضروريًا لتطوير مجموعة واسعة من الخدمات والأسواق الجديدة. تشمل هذه الأنظمة منصات نقل الركاب عبر الإنترنت، والشبكات الاجتماعية، وأنظمة التصويت، وأسواق الكهرباء. تصميم مثل هذه الأنظمة يتطلب النظر في الرغبات الاقتصادية بالإضافة إلى الأهداف التقليدية لتصميم الخوارزمية التي تركز على التكاليف الحسابية.
يعتمد الاقتصاد الخوارزمي على تصميم الخوارزميات، ونظرية التعقيد، ونظرية الألعاب، والتحسين الرياضي، ونظرية الاختيار الاجتماعي، ويرتبط ارتباطًا وثيقًا بأبحاث العمليات.
تصميم الخوارزميات والتعقيد
تغطي الخوارزميات والتعقيد مجموعة واسعة من الاتجاهات الأساسية والتطبيقية في أبحاث الخوارزميات. يسعى الباحثون في البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية إلى تطوير الخوارزميات وتحليل أدائها بناءً على مقياس الجودة المطلوب. تشمل محاور البحث الأساسية تطوير خوارزميات التقريب والخوارزميات عبر الإنترنت، والتي تهدف إلى تقديم حلول تقريبية للمشكلات التي يصعب حلها بدقة.
الخوارزميات العشوائية والمتوازية
في كثير من الحالات، تكون الخوارزميات العشوائية أسهل في الفهم والتنفيذ، وأكثر كفاءة من الخوارزميات الحتمية لنفس المشكلة. يقوم الباحثون في البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية بتطوير وتحليل الخوارزميات العشوائية لمشاكل التحسين الأساسية.
يتم دراسة الخوارزميات المتوازية، حيث تُستخدم هذه الخوارزميات لتحسين العمليات في مجالات متعددة مثل شبكات الكمبيوتر والرسم البياني.
نظرية اللعبة الخوارزمية
يعد هذا المجال البحثي من أكثر المجالات حيوية وحداثة في واجهة علوم الكمبيوتر النظرية والرياضيات وإدارة الأعمال، حيث يتعامل مع السلوك الاستراتيجي الأمثل في المواقف التفاعلية.
تسعى الأبحاث في هذا المجال إلى تطوير نماذج حسابية تستطيع تحليل وتنبؤ السلوك الاقتصادي والاجتماعي بشكل أكثر دقة.
هندسة الخوارزميات وخوارزميات موفرة للطاقة
ساهمت الأبحاث في هندسة الخوارزميات بشكل كبير في سد الفجوة بين النظرية والتطبيق. من الأمثلة على ذلك التقدم السريع في خوارزميات تخطيط الطرق ووظائف البحث في النصوص. بالإضافة إلى ذلك، يركز الباحثون على تطوير خوارزميات موفرة للطاقة لتقليل متطلبات الطاقة في أنظمة الكمبيوتر، خصوصًا مع الارتفاع المستمر في تكاليف الطاقة.
الخلاصة
من خلال البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية، يتم تطوير خوارزميات وأنظمة جديدة تلبي احتياجات العصر الرقمي وتساهم في تحسين الكفاءة الاقتصادية والاجتماعية. إن العمل المستمر في هذا المجال يضمن تقديم حلول مبتكرة للتحديات المعقدة، مما يعزز من مكانة الجامعة كواحدة من المؤسسات الرائدة عالميًا في مجال الاقتصاد الخوارزمي وبحوث العمليات.
متطلبات التوظيف في جامعة ميونخ التقنية
نحن نقدر تنوع المواهب ووجهات النظر والخبرات لكل فرد، ونستمد الإلهام والتحفيز والطاقة الإبداعية من بعضنا البعض كأعضاء في مجتمع جامعي مفعم بالحيوية.
البروفيسور توماس ف. هوفمان
متطلبات التقديم لمنصب أستاذ في جامعة ميونخ التقنية
للتقديم على منصب أستاذ مساعد بتتبع الزمالة (Tenure Track Assistant Professorship) في البحث العلمي في جامعة ميونخ التقنية، يجب على المتقدمين أن يكونوا قد أظهروا إنجازات علمية أولية مثل النجاح في مرحلة ما بعد الدكتوراه (عادة لمدة لا تتجاوز 6 سنوات) والقدرة على إجراء أبحاث مستقلة على أعلى مستوى دولي.
أما المتقدمون لمنصب أستاذ مشارك (Associate Professorship)، فيجب أن يكون لديهم إمكانيات عالية وخبرة علمية متميزة، ويتضح ذلك من خلال الإنجازات في البحث والتدريس على أعلى مستوى دولي.
بالنسبة لمنصب الأستاذ الكامل (Full Professorship)، يجب على المتقدمين أن يتمتعوا بسمعة بحثية وتعليمية دولية استثنائية وسجل أكاديمي راسخ من خلال برنامج بحثي معترف به دوليًا.
يتيح النظام الحديث لتوظيف أعضاء هيئة التدريس والتوظيف للباحثين المتميزين في بداية حياتهم المهنية فرصة الترقية من أستاذ مساعد إلى أستاذ مشارك إلى أستاذ كامل.
في حال كنت تبحث عن وظيفة في جامعة ميونخ التقنية كعضو للتدريس, اضغط هنا.
المتطلبات الأكاديمية والشخصية
بغض النظر عن مستوى المسار الوظيفي، ووفقًا للمادة 57 والمادة 60 (3) من متطلبات توظيف الأساتذة في جامعات ولاية بافاريا الحرة (BayHIG)، يجب على المتقدمين الحصول على درجة جامعية أو مؤهل معترف به من كلية تقنية، ومهارات تدريس مناسبة، ودرجة دكتوراه، وتأهيل محاضر أو تقديم دليل على إنجازات أكاديمية معادلة. بالإضافة إلى ذلك، يُتوقع من المتقدمين أن يكون لديهم خبرة بحثية كبيرة في الخارج لمدة لا تقل عن سنة واحدة (خلال أو بعد الدكتوراه). يجب ألا يتجاوز عمر المتقدمين 51 عامًا عند التعيين، مع إمكانية الاستثناءات في حالات مبررة.
الوثائق المطلوبة للتقديم
يجب على المتقدمين لجميع مناصب الأستاذية في جامعة ميونخ التقنية تقديم الوثائق التالية باللغة الإنجليزية:
- السيرة الذاتية والشهادات والمؤهلات
- قائمة المنشورات
- ثلاثة منشورات مختارة مع ملخص (بحد أقصى 1000 حرف لكل منها) يوضح تأثيرها على ملفك البحثي
- عرض استراتيجي للبحث
- قائمة الدورات التي تم تدريسها
- بيان وصفي حول استراتيجية التدريس والفلسفة التعليمية
- تفاصيل التمويل من الأطراف الثالثة
سيقوم خبراء دوليون بتقييم طلبك، لذا نطلب منك تقديم جميع مستندات التقديم باللغة الإنجليزية.
