Eva Weig and her team are building mechanical quantum sensors large enough to be seen under an electron microscope. One day, they could become fundamental components of a new quantum technology.
How can automated driving in severe weather be made more safe? Doctoral candidate Mohamed Mofeed Chaar is using machine learning to achieve the vision of accident-free road traffic.
How do artificial neural networks and the algorithms derived from them reach correct decisions? And how can this be understood? Gitta Kutyniok, a mathematician, explores the mystery of artificial intelligence.
Eine Forschungsgruppe an der Universität Würzburg will grundlegende Methoden zur Musikanalyse mit Hilfe des Maschinellen Lernens weiterentwickeln. Geleitet wird das Projekt von Professor Christof Weiß am Center for Artificial Intelligence and Data Science (CAIDAS).
Die Jugendlichen in Deutschland schneiden in Mathematik, im Lesen und in Naturwissenschaften deutlich schlechter ab als noch 2018. Dies zeigt die neue PISA-Studie, die heute in Berlin vorgestellt wurde. Rund ein Drittel der getesteten 15-Jährigen hat in mindestens einem der drei Bereiche nur sehr geringe Kompetenzen. Die Ergebnisse bestätigen einen Abwärtstrend, der sich in den vorherigen PISA-Studien bereits angedeutet hatte. Die Schüler:innen erreichen in Mathematik und Lesen nur noch das Durchschnittsniveau der OECD-Staaten. Lediglich in den Naturwissenschaften liegen ihre Ergebnisse weiterhin darüber.
Sensoren elektronischer Geräte arbeiten mit hochfrequenten Signalen. Damit dabei die Messungen möglichst präzise sind, wird der Effekt der parametrischen Verstärkung genutzt. Forschende der Technischen Universität München (TUM) untersuchen, wie mithilfe der parametrischen Verstärkung die Funktionalität von Sensoren deutlich erweitert werden kann. Mögliche Anwendungen sind die verbesserte Standortbestimmung mit mikroelektromechanischen Sensoren, wie sie etwa in Smartphones eingesetzt werden.
Aufgrund ihrer speziellen Funktionsweise wird es für Quantencomputer möglich sein, die derzeit verwendeten Verschlüsselungsmethoden zu knacken. Ein Wettbewerb der US-Bundesbehörde NIST soll das ändern. Gesucht werden Algorithmen, die Cyberangriffen von Quantencomputern standhalten. Bisher zeigt sich allerdings, dass es gar nicht so einfach ist, solche Schemata zu entwickeln. Forschende der Technischen Universität München (TUM) beteiligen sich mit zwei Verfahren am Wettbewerb und sind optimistisch.
Wer in seinem Garten mit dem Spaten ein Stück Boden freilegt, sieht mit bloßem Auge eine scheinbar unspektakuläre krümelige Struktur. „Doch der Boden befindet sich in einem ständigen Wandel – mit unmittelbaren Folgen für Fragen von Ernährungssicherheit oder Klimawandel“, erklärt Prof. Dr. Nadja Ray. Sie hat an der Katholischen Universität Eichstätt-Ingolstadt (KU) den Lehrstuhl für Geomatik und Geomathematik inne. Im Verbund mit Forschenden aus Bodenkunde, Biophysik, Geochemie, Mikrobiologie, Hydrogeologie konzentriert sich die Mathematikerin in mehreren von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projekten auf die bislang wenig untersuchten kleinsten Strukturen des Bodens.
Die Physik-Forschungsgruppen von Prof. Dr. Christoph Strunk / Dr. Nicola Paradiso und Prof. Dr. Jaroslav Fabian an der Universität Regensburg entdecken Aufregendes: In ihrer eben in Nature Nanotechnology erschienenen Publikation weisen die Forschungsteams experimentell einen dramatischen Vorzeichenwechsel des Superstromdioden-Effekts nach. Die entsprechenden experimentellen Daten stimmen quantitativ mit der Theorie von Dr. Andreas Costa, ebenfalls Physiker an der Universität Regensburg, überein.
Prof. Dr. Agnes Koschmider von der Universität Bayreuth ist Sprecherin der neuen, von der DFG eingerichteten Forschungsgruppe 5495 „SOURCED – Process-Mining auf verteilten Ereignisquellen“. Process Mining ist ein bewährtes Verfahren, das zur Rekonstruktion, Analyse und Evaluation von Geschäftsprozessen entwickelt wurde. Immer häufiger aber stammen die beim Process Mining verwendeten Daten aus verteilten, sensorbasierten Systemen im Kontext des „Internet der Dinge“ und sind verteilt gespeichert. Ziel der neuen Forschungsgruppe SOURCED ist es deshalb, die methodischen Grundlagen neuartiger Process-Mining-Techniken für Daten des „Internet der Dinge“ bereitzustellen.
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