Computer Science - Large-scale Computing and Data Analysis (LSCA)

Organisaation profiili

Organisaation profiili

Large-scale Computing and Data Analysis
Department of Computer Science Research area

Large-scale distributed/parallel systems and big data analysis and management.

The area focuses on novel methods, techniques, algorithms, and tools both for computing with large-scale distributed/parallel systems, and for big data analysis and management. Another focus is on identifying, optimizing, engineering, and verifying computationally challenging parts of software systems, dealing with huge amounts of data and computing resources, used in various application domains.

Research topics:

  • Programming models, tools and runtime systems for large-scale computing
  • Data intensive computing
  • High performance/extreme-scale computing/quantum computing
  • Performance, reliability, and elasticity for large-scale systems
  • Big data platforms and management
  • Large-scale data analysis and visualization
  • Data science and machine learning in large-scale systems
  • Computational models/algorithms for astrophysics, biophysics, dynamical systems, space plasmas, fusion plasmas, geoscience/earth observation

Research area webpage: https://www.aalto.fi/en/department-of-computer-science/large-scale-computing-and-data-analysis

Tietotekniikan laitos

YK:n kestävän kehityksen tavoitteet

Vuonna 2015 YK:n jäsenvaltiot sopivat 17 maailmanlaajuisesta kestävän kehityksen tavoitteesta (Sustainable Development Goal, SDG) poistamaan köyhyyden, suojelemaan planeettaa ja takaamaan vaurauden kaikille. Työmme edistää seuraavia kestävän kehityksen tavoitteita:

  • SDG 3 – Hyvä terveys ja hyvinvointi
  • SDG 7 – Edullinen ja puhdas energia
  • SDG 13 – Ilmastotoimet

Yhteistyöt ja huippututkimusalueet viimeisiltä viideltä vuodelta

Viimeisin maa-/aluetasolla toteutettu yhteistyö. Saat tarkempia lisätietoja pisteitä napauttamalla, tai
  • Clustering students’ text form feedback data: comparison of eight vector space models

    Hämäläinen, W., Rybicki, J.-M., Malmi, L., Jung, A. & Pollari-Malmi, K., 24 tammik. 2025, ICBDE '24: Proceedings of the 2024 7th International Conference on Big Data and Education. New York: ACM, s. 57-64 8 Sivumäärä

    Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference article in proceedingsScientificvertaisarvioitu

    Open access
    Tiedosto
    8 Lataukset (Pure)
  • Local problems in trees across a wide range of distributed models

    Dhar, A., Kujawa, E., Lievonen, H., Modanese, A., Müftüoglu, M., Studený, J. & Suomela, J., 8 tammik. 2025, 28th International Conference on Principles of Distributed Systems (OPODIS 2024). Bonomi, S., Galletta, L., Rivière, E. & Schiavoni, V. (toim.). Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, s. 1-17 17 Sivumäärä 27. (Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs); Vuosikerta 324).

    Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference article in proceedingsScientificvertaisarvioitu

    Open access
    Tiedosto
    8 Lataukset (Pure)
  • MassSpecGym : A benchmark for the discovery and identification of molecules

    Bushuiev, R., Bushuiev, A., de Jonge, N. F., Young, A., Kretschmer, F., Samusevich, R., Heirman, J., Wang, F., Zhang, L., Dührkop, K., Ludwig, M., Haupt, N. A., Kalia, A., Brungs, C., Schmid, R., Greiner, R., Wang, B., Wishart, D. S., Liu, L. P. & Rousu, J. & 10 muuta, Bittremieux, W., Rost, H., Mak, T. D., Hassoun, S., Huber, F., van der Hooft, J. J. J., Stravs, M. A., Böcker, S., Sivic, J. & Pluskal, T., 2025, Advances in Neural Information Processing Systems 37 (NeurIPS 2024). Curran Associates Inc., s. 1-18 18 Sivumäärä (Advances in Neural Information Processing Systems).

    Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference article in proceedingsScientificvertaisarvioitu

    Open access