Fakultät für Informatik

Forschung

Mit über 300 wissenschaftlichen und administrativen Mitarbeiter*innen ist unsere Fakultät an zahlreichen nationalen und internationalen Kooperationsprojekten mit wirtschaftlichen und wissenschaftlichen Partner*innen beteiligt. 

Neben der Behandlung aktueller Fragestellungen ermöglichen diese Kooperationen eine forschungsgeleitete Lehre und die Einbindung von fortgeschrittenen Studierenden in ein attraktives, internationales Forschungsklima.

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Unsere Forschungsschwerpunkte

Gemäß dem Entwicklungsplan der Universität Wien orientiert sich die wissenschaftliche Ausrichtung unserer Fakultät an den vier Forschungsschwerpunkten Algorithms, Data Science, Systems und Human-Centered Computing.

Forschung rund um den Globus

Die Forscher*innen unserer Fakultät sind weltweit vernetzt und in ständiger Zusammenarbeit mit Kolleg*innen aus der ganzen Welt. Eine grafische Visualisierung unserer Kooperationen auf Länder-/Gebietsebene zeigt die u:cris Forschungsdatenbank.

Kooperationskarte aufrufen

Wissenschaftliche Arbeit

Als zentrale Werkzeuge der wissenschaftlichen Arbeit fördern die Publikationen und Projekte unserer Forschenden den Wissensaustausch, dokumentieren Forschungsergebnisse und stärken die internationale Sichtbarkeit unserer Fakultät.

  • Projekte

Foundations and Applications of Resource-Restricted Cryptography (FARCry)

Azari, Karen (Projektleiter*in), Pietrzak, Krzysztof (Co-Projektleiter*in), Schröder, Dominique (Co-Projektleiter*in)
01/10/2026 30/09/2030
Laufend

Identifizierung und Behebung von Design-Schwachstellen

Zdun, Uwe (Projektleiter*in), Suman, Orwa (Wissenschaftliche*r Projektmitarbeiter*in), Ennsberger, Sylvia (Projektadministrator*in)
01/09/2026 31/08/2029
Laufend

Symbolische Zeitanalyse asynchroner Schaltungen

Ferdowsi, Arman (Projektleiter*in), Aral, Atakan (Mentor*in), Ennsberger, Sylvia (Projektadministrator*in)
01/08/2026 31/07/2029
Laufend

  • Publikationen

Distributed neuromorphic computing with temporal co-optimization of spiking dynamics. / Ferdowsi, Arman; Aral, Atakan.
in: Future Generation Computer Systems, Band 188, 108805, 03.2027.

Veröffentlichungen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Peer Reviewed

doi.org/10.1016/j.future.2026.108805
www.scopus.com/pages/publications/105051699760

From silicon to spikes: System-wide efficiency gains via exact event-driven training in neuromorphic computing. / Ferdowsi, Arman; Aral, Atakan.
in: Neurocomputing, Band 708, 135225, 07.01.2027.

Veröffentlichungen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Peer Reviewed

doi.org/10.1016/j.neucom.2026.135225
www.scopus.com/pages/publications/105052118887

CAR-MNAR: A Unified Factorial Framework for Robust Causal Discovery Under Self-masking MNAR. / Alinejad, Matin; Hlavackova-Schindler, Katerina.
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track. Hrsg. / Michelangelo Ceci; Dragi Kocev; Anna Monreale; Celine Vens; Peter Flach; Giuseppe Manco; Myra Spiliopoulou; Elio Masciari. Cham: Springer Nature Switzerland AG, 2027. S. 603-622.

Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed

www.researchgate.net/publication/413589992_CAR-MNAR_A_Unified_Factorial_Framework_for_Robust_Causal_Discovery_Under_Self-masking_MNAR#fullTextFileContent

Timed Lossy Trapdoor Functions and Their Applications. / Abusalah, Hamza; Azari, Karen; Consbruch, Maximilian von.
Asiacrypt 2026. 2026.

Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed

http://eprints.cs.univie.ac.at/8793/

Local drivers of anthropogenic forest fire ignition vulnerability in Austria. / Wimmer, Elisabeth (Korresp. Autor*in); Mallinger, Kevin (Korresp. Autor*in); Corpaci, Luiza et al.
in: Fire Ecology, Band 22, Nr. 1, 59, 12.2026.

Veröffentlichungen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Peer Reviewed

doi.org/10.1186/s42408-026-00496-2
www.scopus.com/pages/publications/105040394111