← Alle ForschendenHU-FIS · Rev 13.10.2026

Birgit Heene

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät · Institut für Informatik · Softwaretechnik (S)

Projekte

Themen

Annotation Automatisierung Computerlinguistik Datenanalyse Deep Learning Digitalisierung Inverse Probleme Künstliche Intelligenz Large Language Models Machine Learning Modellierung Numerische Simulation

Zusammenfassung

Das Projekt EMPEROR entwickelt automatische Verfahren zur Ursachenanalyse von Programmverhalten, insbesondere zur Identifikation von Eingaben, die Programmfehler auslösen. Es nutzt Grammatiken zur Zerlegung von Eingaben und statistisches Lernen, um Beziehungen zwischen Eingabeelementen und Programmzuständen zu modellieren. Der Fokus liegt auf der Erzeugung maschinenlesbarer Erklärungen für komplexe Softwareabläufe durch den Einsatz von KI-Methoden.

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Stammdaten

Identität, Organisation und Kontakt aus HU-FIS.

Birgit Heene

HU-FIS-Profil ↗

Fakultät: Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut: Institut für Informatik
Arbeitsgruppe: Softwaretechnik (S)
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Wissenschaftliche Kooperationspartner

1Wissenschaftliche Partner — zum Ausklappen.

CISPA – Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit
EMPEROR: Lernen der Ursachen von Programmverhalten
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Forschungsprojekte

EMPEROR: Lernen der Ursachen von Programmverhalten
Quelle ↗
Förderer: DFG Sachbeihilfe Zeitraum: 02/2022 - 10/2026 Projektleitung: Prof. Dr. Lars Grunske, Birgit Heene

Publikationen

0Auswahl der wichtigsten Publikationen — Quelle: OpenAlex.

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