Professur für Sicherheitskritische Systeme


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Sichere Computersysteme, die nicht unter Berücksichtigung der Bedürfnisse, Fähigkeiten und Ziele von Menschen entwickelt wurden, werden nicht akzeptiert und sind nicht sicher.

Prof. Dr. rer. nat. Tilo Mentler ist promovierter Informatiker und seit 2016 Juniorprofessor für Sicherheitskritische Mensch-Maschine-Systeme in Technik und Medizin an der Universität zu Lübeck.   Er ist Gründungsmitglied und stellvertretender Sprecher der Fachgruppe Mensch-Maschine-Interaktion in sicherheitskritischen Systemen (FG MMI-SKS) der Gesellschaft für Informatik (GI), Mitglied im IFIP-Beirat der GI und Vertreter der GI im IFIP Domain Committee on IT in Disaster Risk Reduction.

An der Professur wird zur Gebrauchstauglichkeit und zur User Experience im Kontext beanspruchender Tätigkeiten sowie zu systematischen Gestaltungsprozessen für sicherheitskritische Mensch-Maschine-Systeme geforscht. In diesem Zusammenhang stehen insbesondere die Anwendungsbereiche Medizin und Medizintechnik (z.B. mobile und am Körper tragbare interaktive Systeme), Energieversorgung (z.B. Big Data und Niederspannung in Leitstellen) sowie Krisenmanagement (z.B. Virtual Reality für Rettungskräfte). im Fokus.

Darüber hinaus beschäftigen wir uns mit der Zukunft menschzentrierter Gestaltungsprozesse in Zeiten von Ubiquitous Computing, Inclusive Design und gesellschaftlich relevanter Anwendungen, die von Millionen Menschen genutzt werden (müssen) oder diese beeinflussen (z.B. e-Health).


Forschungsthemen

Usable Safety & Security

Usable Safety & Security

eHealth & eCare

Mensch-Technik-Systeme für das Gesundheitswesen

Energie & Mobilität

Energiesysteme & Elektromobilität

Cross Reality

Cross Reality - zwischen physischen und digitalen Realitäten

Mobiles & Wearables

Mobiles & Wearables


Laufende Projekte


TaBeL

Tablet-basierte Erfassung funktioneller Beeinträchtigungen und Lebensqualität bei Patienten/innen mit Kopf-Hals-Tumoren – eine kontrollierte Versorgungsstudie


MANV

Mobile elektronische Datenerfassung bei einem Massenanfall von Verletzten



Abgeschlossene Projekte


NetzDatenStrom

Standardkonforme Integration quelloffener Big Data-Lösungen in existierende Netzleitsysteme