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Year of election: | 2005 |
Section: | Informationswissenschaften |
City: | Lausanne |
Country: | Schweiz |
Forschungsschwerpunkte: Informatik, Verifikation und Synthese von parallelen Programmen, Stabilität für Echtzeit- und eingebettete Systeme, Modelle zur Prüfung biochemischer Netzwerke und für Prozesssteuerungssoftware
Thomas A. Henzinger ist ein österreichischer Informatiker. Seine Forschungsschwerpunkte sind Methoden für Programm- und Systemverifikation im Bereich der Informatik. Er will mit seiner Forschung die Zuverlässigkeit von Soft- und Hardware in parallelen und eingebetteten Systemen verbessern. In jüngsten Arbeiten hat er neue Programmiermodelle entwickelt und den Begriff der „Executable Biology“ geprägt.
Thomas A. Henzinger entwickelt mit seiner Arbeitsgruppe neuartige Theorien, Algorithmen und Werkzeuge, mit denen Softwarefehler entdeckt und verringert werden können. Denn die enorme Komplexität von Computerprogrammen bringt unweigerlich Fehler mit sich. Und ein kleiner Fehler kann in solchen Systemen erhebliche Auswirkungen haben und ganze Programme zum Absturz bringen. Besonders anfällig für Fehler sind parallele Systeme, bei denen viele Prozesse gleichzeitig ablaufen. Fehler können hier auch erst nach Jahren auftreten.
Die Herausforderung bei eingebetteten Softwaresystemen ist ihr Einfluss auf die physische Welt. Sie steuern kritische Prozesse, wie dies zum Beispiel bei einem Herzschrittmacher der Fall ist. Die Software muss hier die richtigen Ergebnisse in einer möglichst kurzen Zeit berechnen. Henzinger hat mit seinem Team grundlegende mathematische Modelle für Prozesssteuerungssoftware erarbeitet, die solche Systeme stabiler und sicherer macht. In jüngeren Arbeiten hat sich Thomas A. Henzinger mit der Spieltheorie und der Entwicklung neuer Programmiermodelle für die Biologie beschäftigt. Er hat den Begriff „Executable Biology“ geprägt. Biologische Phänomene wie die Interaktion von Zellen werden hierbei mathematisch beschrieben und können dadurch auch modelliert werden. Diese Modelle werden zur Analyse von Prozessen in lebenden Zellen und Organen eingesetzt. Ziel des Ansatzes ist es, einen vollständigen Organismus in Software abzubilden.