Die Zukunft mitgestalten
Projekte

Machine Learning Metho­den für die Analyse von Gravitationswellen

Maximilian Dax – Hector Fellow Bernhard Schölkopf

Der Nachweis von Gravitationswellen (GW) hat ein neues Fenster zum Universum geöffnet, durch das wir die Physik der Verschmelzung von Schwarzen Löchern und Neutronensternen studieren können. Durch die Analyse von GW können wir auf Eigenschaften der entsprechenden astrophysikalischen Systeme schließen. Die derzeitigen Analysemethoden sind jedoch rechnerisch zu teuer, um mit der wachsenden Datenmenge umgehen zu können. Meine Forschung befasst sich daher mit der Entwicklung effizienter Methoden des maschinellen Lernens für die GW-Analyse.

Machine Learning Methoden für die Analyse von Gravitationswellen© Stephen R. Green

Quanten­si­mu­la­tion von starker Licht-Materie-Wechselwirkung

Valentin Klüsener – Hector Fellow Immanuel Bloch

Die Absorption und Emission von Strahlung durch Quantenemitter stellt das zentrale Paradigma der Quantenoptik dar. Wenn eine starke Kopplung zwischen einem Emitter und seiner Umgebung herrscht, können faszinierende Strahlungseffekte realisiert werden, wie eine gerichtete Emission oder modifizierte Zerfallsraten. In diesem Projekt sollen derartige Effekte in einem System ultrakalter Atome in optischen Gittern untersucht werden, die Materiewellen anstelle von optischer Strahlung emittieren.

Quantensimulation von starker Licht-Materie-Wechselwirkung© Valentin Klüsener

Wissen­schafts­abend 2025 im Rückblick

Aufzeichnung der Veranstaltung jetzt auf YouTube Der 10. Wissenschaftsabend der Hector Fellow Academy fand am 10. Juli 2025 unter dem Titel „Gehirn, Computer und KI – bald nicht mehr zu unterscheiden?“ im K20 Museum in Düsseldorf sowie via Livestream statt. Die...

Modulare Synthese stick­stoff­sta­bi­li­sier­ter Carbenkomplexe

Vanessa Vethake - Hector Fellow A. Stephen K. Hashmi

Dieses Projekt befasste sich mit der Entwicklung einer modularen Synthese, die den Zugang zu einer Vielzahl von Katalysatoren ermöglicht, deren Eigenschaften gezielt an die Anforderungen der zu katalysierenden Reaktionen angepasst werden können. Die Synthese erlaubt die direkte Konstruktion verschiedener N-heteroacyclischer und N-heterocyclischer Carbenliganden mit einer breiten Palette an elektronischen und sterischen Eigenschaften am Metallzentrum.

© Vanessa Vethake

Entwick­lung adapti­ver Plasti­zi­tät beim visuel­len Wahrnehmungslernen

Markus Becker - Hector RCD Sebastian Frank

In diesem Projekt werden neuronale Mechanismen untersucht, die für visuelles perzeptuelles Lernen (VPL) bei der Verarbeitung aufgabenrelevanter und aufgabenirrelevanter visueller Information eine wichtige Rolle spielen. Hierbei interessiert vor allem, wie sich Mechanismen von VPL von der Kindheit zum Erwachsenenalter verändern und wie man das Auftreten von VPL in verschiedenen Altersgruppen unterstützen kann.

© Markus Becker

Thermi­scher Aktor für präzise Positio­nie­rung ohne Elektrizität

Athira Kattiparambil Sivaprasad - Hector RCD Jingyuan Xu

Nicht-elektrische Aktoren stellen eine vielversprechende Alternative für nachhaltige und abgelegene Anwendungen dar. Das Forschungsvorhaben befasst sich mit der Entwicklung thermischer Mikroaktoren auf Basis thermomagnetischer Dünnfilme, welche die materialspezifische Eigenschaft des Magnetisierungsverlustes bei Überschreiten der Curie-Temperatur ausnutzen, um eine kontrollierte mechanische Bewegung zu erzeugen. Im Gegensatz zu konventionellen Aktoren, die elektrisch angeregt werden, erfolgt die Ansteuerung dieser Systeme rein thermisch. Dadurch entfällt der Bedarf an kontinuierlicher elektrischer Energiezufuhr, was den Energieverbrauch erheblich reduziert.

© Athira Kattiparambil Sivaprasad