• Hard- und Softwareentwicklung für eingebettete Systeme und das Internet der Dinge (IoT), z. B.  LoRaWAN, NFC, Smart-Metering, MOS-Gassensorik.
• IoT²-Werkstatt zum Transfer der Themen IoT und KI in die Gesellschaft.
• Maschine Learning in cyberphysischen Systemen, z. B.  Anwendung zur Disaggregation von elektrischen Verbrauchen in Smart-Meter Daten, Energieverbrauchsprognose von Gebäuden oder Getränkeerkennung mittels MOS-Gassensorik.
• Entwicklung von Software zur Modellbildung und Simulation zur Regelung biotechnologischer Prozesse. Entwicklung eines prozessersetzenden online-Simulators für Bioprozesse (BIOSS).

Aktuelle Veröffentlichungen finden sich auf der Institutsseite

Bücher / Buchbeiträge

K.-U. Gollmer, S. Kreten, F. Stolz, G. Dartmann, G. Burger, IoT-Workshop: Blueprint for pupils education in IoT, Chapter in Big Data Analytics for Cyber-Physical Systems, Machine Learning for the Internet of Things, 1st Edition, Elsevier, Paperback ISBN: 9780128166376, 2019

K.-U. Gollmer, G. Burger, R. Krieger, M. Wahl, IoT-workshop: Application examples for adult education, Chapter in Big Data Analytics for Cyber-Physical Systems, Machine Learning for the Internet of Things, 1st Edition, Elsevier, Paperback ISBN: 9780128166376, 2019

J. Schneider, M. Dziubany, A. Schmeink, G. Dartmann, K.-U. Gollmer, S. Naumann, Predicting the heating energy consumption of a building for several subsequent days using machine learning methods, Chapter in Big Data Analytics for Cyber-Physical Systems, Machine Learning for the Internet of Things, 1st Edition, Elsevier, Paperback ISBN: 9780128166376, 2019

M. Dziubany, M. Garling, A. Schmeink, G. Burger, G. Dartmann, S. Naumann, K.-U. Gollmer, Machine Learning Based Artificial Nose on a Low-Cost IoT-Hardware, Chapter in Big Data Analytics for Cyber-Physical Systems, Machine Learning for the Internet of Things, 1st Edition, Elsevier, Paperback ISBN: 9780128166376, 2019

P. Fischer-Stabel and K.-U. Gollmer. Informatik für Ingenieure - Fit für das Internet der Dinge. UTB-Verlag, 2016.

Gollmer, K.-U., Beitrag Automatisierungstechnik, RÖMPP Lexikon Biotechnologie und Gentechnik, in Deckwer, Pühler, Schmid (Hrsg.), Kindle Edition, 2014.

Gollmer, K.-U., Modellbildung und Simulation, in: Fischer-Stabel (Hrsg.): Umweltinformationssysteme, Wichmann, 2013.

Sonstige Fachbeiträge

Gollmer, K.-U., Schmidt, M., Schröder, W. M.,  Wartha, M. Kompass: Künstliche Intelligenz – Plädoyer für einen aufgeklärten Umgang, Charta digitale Vernetzung e. V., 2018

Expertengruppe IoT, Positionspapier IoT-Werkstatt, 2017

Vorstandskommission Ausbildung in der Biotechnologie, Empfehlungen für grundständige Studiengänge Biotechnologie, 2017

Konferenzen 

M. Dziubany, R. Machhamer, H. Laux, A. Schmeink, K.-U. Gollmer, G. Burger, and G. Dartmann. Machine learning based indoor localization using a representative k-nearest-neighbor classifier on a low-cost iot-hardware. In Proceedings of European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2018. accepted for publication.

M. Dziubany, J. Schneider, G. Dartmann, A. Schmeink, K.-U. Gollmer and S. Naumann. Prognose von Wärmeverbräuchen: Stolpersteine und Lösungen. Umweltinformatik zwischen Nachhaltigkeit und Wandel, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, 2018. accepted for publication.

S. Naumann, A. Christian, K.-U. Göttert, , K.-U. Gollmer, R. Michels, and S. Rüffler. Energieeinsparungen im Gebäudebetrieb durch visualisiertes feedback an Nutzer: Datenerfassung und -visualisierung in nicht-wohngebäuden. In In Lecturen Notes in Informatics, August 2016.

R. Jonetzko, M. Detzler, K.-U. Gollmer, A. Guldner, M. Huber, R. Michels, and S. Naumann. High frequency non-intrusive electric device detection and diagnosis. In Proceedings of the 4th International Conference on Smart Cities and Green ICT Systems, August 2015.

Tsafack, I. W, Christian, A., Naumann, S., Gollmer, K.-U., Ebner, I., Michels, R., Koch, P., Guldner, A., Eigenstetter, M., Jähn, V., Arns, S, Groß, B., Resource Efficiency in Buildings through Automation and User Integration (REGENA), in Page, Fleischer, Göbel, Wohlgemuth (Eds.), 27th International Conference on Informatics for Environmental Protection, 2013.

Guldner, A., Arns, S., Schunk, T., Gollmer, K.-U., Michels, R., Naumann, S., Detecting Consumer Devices by Applying Pattern Recognition to Smart Meter Signals, in Page, Fleischer, Göbel, Wohlgemuth (Eds.), 27th International Conference on Informatics for Environmental Protection, 2013.

Verfügbare technische Infrastruktur (im Labor für Mikroprozessortechnik)
• Isolationsfräse, Platinenherstellung
• Div. Messtechnik Embedded Systems (Logic Analyzer, Debugger)
• Simulationssoftware (MATLAB®)

• Hochinstrumentierter Forschungsbioreaktor (im Labor Bioverfahrenstechnik)