Der „Anton Fink Wissenschaftspreis für Künstliche Intelligenz (KI)“, der dieses Jahr erstmals von der Technischen Hochschule Deggendorf (THD) verliehen wurde, geht 2023 in die zweite Runde. Gewinnen können Einzelpersonen, Startups, Hochschulen, Forschungsinstitute, Stiftungen oder auch Unternehmen. Voraussetzung sind bahnbrechende Leistungen bei der Erforschung, Entwicklung oder praktischen Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Der Hauptpreis ist mit 10.000 Euro dotiert, zudem gibt es 1.000 Euro für Abschlussarbeiten als Nachwuchspreis.
Markus Michel M.Sc., Absolvent des Master-Studiengangs „Automotive und Mechatronik“ an der Universität Bayreuth, ist vom Verein Deutscher Ingenieure (VDI) mit dem „VDI-Preis für die beste ingenieurwissenschaftliche Abschlussarbeit im Jahr 2022“ ausgezeichnet worden. In seiner Masterarbeit hat er ein Verfahren zur messtechnischen Überwachung von Autobahnbrücken entwickelt. Dieses Verfahren könnte in Zukunft dazu beitragen, schleichend entstehende Schäden frühzeitig zu erkennen und Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Die Übergabe des Preises findet am 22. Oktober 2022 im Rahmen des diesjährigen Absolvententags der Fakultät für Ingenieurwissenschaften auf dem Campus der Universität Bayreuth statt.
Ein internationales Team von Physikern unter Beteiligung der Universität Augsburg hat erstmals eine wichtige theoretische Vorhersage der Quantenphysik bestätigt. Die Berechnungen dazu sind so komplex, dass sie bislang selbst Supercomputer überforderten. Den Forschern gelang es jedoch, sie mit Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz deutlich zu vereinfachen. Die Studie verbessert das Verständnis fundamentaler Gesetzmäßigkeiten der Quantenwelt. Sie ist in der Zeitschrift Science Advances erschienen.
Künstliche Intelligenz (KI) hat neue Möglichkeiten für das Design von Proteinen geschaffen, die zur Lösung medizinischer oder ökologischer Probleme maßgeschneidert sind. Ein Forschungsteam der Universität Bayreuth unter der Leitung von Prof. Dr. Birte Höcker hat jetzt ein computerbasiertes Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprachen erfolgreich auf die Proteinforschung angewendet. Das Modell ProtGPT2 entwirft völlig selbständig neue Proteine, die zu stabilen Faltungen fähig sind und definierte Funktionen in größeren molekularen Zusammenhängen übernehmen könnten. In „Nature Communications“ werden das Modell und seine Potenziale wissenschaftlich beschrieben.
Maschinelles Lernen spielt eine immer wichtigere Rolle in der biomedizinischen Forschung. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Technischen Universität München (TUM) entwickelten nun eine neue Methode, um Subtypen von Krankheiten aus molekularen Daten zu extrahieren. Diese kann die Erforschung großer Patientengruppen in Zukunft unterstützen.
Deep-Learning-Algorithmen für die Diagnose von Rückenleiden, künstliche Enzyme für Anlagen zur Energieumwandlung und ein Wirkstoff zur Covid-19-Behandlung: Der Europäische Forschungsrat (ERC) fördert künftig Forschungsprojekte an der Technischen Universität München (TUM) mit zwei Consolidator Grants und einem Proof-of-Concept Grant. Die ERC Grants zählen zu den renommiertesten Forschungsförderpreisen in Europa.
Gemeinsam mit neun Partnern entwickelt die Hochschule Landshut ein datenbasiertes Konzept, um die Ladeinfrastruktur für Elektromobilität auszubauen und die europäischen Verkehrs- und Stromnetze zu entlasten. Das Bundesministerium für Digitales und Verkehr fördert das Vorhaben mit insgesamt knapp 4,2 Millionen Euro.
Die Universität Augsburg (UNIA), die Hochschule für Philosophie München (HFPH) und die Technische Universität München (TUM) haben mit der heutigen Unterzeichnung des Kooperationsvertrags den Grundstein für das gemeinsame „Center for Responsible AI Technologies“ gelegt, welches philosophische, ethische und sozialwissenschaftliche Fragen in einem integrierten Forschungsansatz in die Entwicklung von KI-Technologien einbringen wird.
Ein neues Kamerasystem ist an der Universität Würzburg in den Testbetrieb gegangen. Es soll mit Methoden der Künstlichen Intelligenz unbekannte Himmelsphänomene aufspüren.
Dr. Martin Weibelzahl ist Nachwuchsforscher an der Universität Bayreuth und leitet in der Projektgruppe Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT unter anderem das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Großprojekt SynErgie zur Gestaltung der Energiewende. Für seine herausragenden wissenschaftlichen Leistungen hat er einen Young Researchers Award der Gesellschaft für Operations Research e.V. (GOR) erhalten. Im Rahmen einer von der GOR veranstalteten internationalen Konferenz nahm er am 1. September 2021, zusammen mit den zwei weiteren diesjährigen Preisträgerinnen, die mit 2.000 Euro dotierte Auszeichnung entgegen.
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