Projekte
Im Jahr 2025 erzielte die USTP – University of Applied Sciences St. Pölten mit 168 Forschungsprojekten einen Umsatz von rund 6 Millionen EUR. Interdisziplinäre Projekte gewinnen seit einigen Jahren zunehmend an Bedeutung, um die Fragen unserer Zeit adäquat beantworten und passende Lösungen anbieten zu können.
LINK - Analyse und Nowcasting von Extremereignissen mithilfe von Richtfunkdaten
Bessere Vorhersage von Extremereignissen durch Nutzung von Daten aus Richtfunkstrecken
Comixplain
Comics, um Studierenden wissenschaftliche Konzepte näherzubringen.
RADIX- Lernsystem
Eine neuartige Lernplattform, die Kommunikation und Interaktion zwischen Studierenden und Lehrenden ermöglicht.
NITOB - Nachhaltige intermodale Transportketten durch Optimierung von Bahnabläufen
Untersucht, wo Optimierungen bei der Verlagerung des Gütertransports auf die Schiene möglich sind.
APOCRAT-ID
Eine rechtskonforme Lösung einer Consent Management Plattform für Smart Home Systeme.
IRS Cargo - Interoperabilität für IKT-Systeme im Schienengüterverkehr
Ausbau digitaler Lösungen im Bahnsektor, welche die nahtlose Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Systemen ermöglichen.
OpenDALICC
Ein Open Source Software-Framework zur Rechteklärung im Bereich Software- und Dataengineering.
DIRENE - Aufbau von Kompetenzen und Fähigkeiten für eine neue Ära der personenzentrierten und mobil gesteuerten digitalen Rehabilitation
Neue Wege in der Rehabilitation durch digitale Technologien.
Evaluierung der Bewegungsvariabilität mit Hilfe von tragbaren Beschleunigungssensoren
Untersuchung des menschlichen Gangbildes mit Hilfe eines tragbaren Messsystems (IMU)
GovMed - Governance offener Daten und digitaler Plattformen
Untersucht inwieweit und auf welche Weise die Geschäftstätigkeiten von Internetunternehmen der digitalisierten Wirtschaft reguliert werden sollen.
BeyondCoding - Software Entwicklung der Zukunft
Schulungsprogramm, das Programmierer*innen Schlüsselkompetenzen zu künftigen Technologien und Kenntnisse über sichere und resiliente IT-Systeme vermittelt.
Active deep learning for object detection
Entwicklung neuer Strategien zur Integration von Active Learning und Deep Learning für den Einsatz künstlicher Intelligenz