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Dipl.-Inform. Steffen Bähr

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Gruppe: Prof. Becker
Raum: 127
CS 30.10

Tel.: +49 721 608-42509
Fax: +49 721 608-42511
steffen baehrPby8∂kit edu

Engesserstr. 5

76131 Karlsruhe



Dipl.-Inform. Steffen Bähr

Lebenslauf

Studium der Informatik (Diplom) am KIT

  • Vertiefungsfächer
    • Entwurf Eingebetteter Systeme und Rechnerarchitekturen
    • Softwaretechnik und Übersetzerbau
  • Ergänzungsfach
    • Systems Engineering
  • Diplomarbeit
    • Konzept und Implementierung einer Virtualisierungsünterstützung für Hardwarebeschleuniger

 

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ITIV seit 2013   

 

Lehre

 

Forschung

  • ARAMiS ARAMiS hat zum Ziel, durch den Einsatz von Multicore-Technologie in den Mobilitätsdomänen Automobil, Avionik und Bahn die technologische Basis zur weiteren Erhöhung von Sicherheit, Verkehrseffizienz und Komfort zu schaffen. Ein Forschungsthema ist hierbei die Untersuchung der effizienten Anbindung von Coprozessoren über PCI Express
  • Daten Reduktion für Belle-II : Der Belle-II Partikeldetektor ist ein Spektrometer für kommende Experimente am KEK, Tsukuba Japan. Der Detektor erfasst Positronen Elektronen Kollisionen die durch den SuperKEKB Beschleuniger erzeugt werden. Für den innersten Subdetektor ist auf Grund der hohen erwarteten Datenraten eine Datenreduktion notwendig. Hier werden FPGAs zu frühzeitigen Erkennung von wichtigen und unwichtigen Partikeln eingesetzt.
  • KSETA : Bei der Karlsruher Schule für Elementarteilchen- und Astroteilchenphysik: Wissenschaft und Technologie (KSETA) handelt es sich um die Graduiertenschule des KIT-Centrums für Elementarteilchen und Astroteilchenphysik KCETA  , das die theoretischen und experimentellen Forschungsaktivitäten des KIT im Bereich der Elementarteilchen- und Astroteilchenphysik bündelt.
  • Predictive Anlaytics auf FPGAs : Predictive Analystics beschreibt den einen datengetriebenen, objektiven Erkenntnisgewinn und eine Entscheidungsoptimierung mit Hilfe von wissenschaftlichen Methoden. Ein Einsatz ist vor allem bei Big Data Anwendungen, in denen Mehrwert nur mit viel Aufwand erzeugt werden kann, von nutzen. Kommen harte Echtzeitanforderungen hinzu bietet sich die Nutzung von FPGAs an.

 

Sonstiges

 

 

Studentische Arbeiten

Dipl.-Inform. Steffen Bähr
Titel Datum
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Betreute laufende studentische Arbeiten
Name Tätigkeit Aufgabengebiet
Diplomarbeit 03.11.2015 (Nr. 1993) Entwicklung und Evaluation einer flexiblen Architektur für Big-Data Anwendungen auf eingebetteten Plattformen;

Publikationen


2018
Proceedingsbeiträge
Forschungsberichte
2017
Zeitschriftenaufsätze
2016
Zeitschriftenaufsätze
2015
Zeitschriftenaufsätze
Proceedingsbeiträge
Forschungsberichte
2014
Proceedingsbeiträge