Das Projekt entwickelt ein Machine‑Learning‑Framework zur genauen Vorhersage angeregter Zustände von Rhodopsinen. Dafür wird ein Datensatz aus quantenchemischen Berechnungen an Retinal‑Derivaten in proteinähnlichen Umgebungen erstellt und zum Modelltraining verwendet. Durch wiederholte Synthese und spektroskopische Analyse gezielt entworfener Rhodopsin‑Varianten werden die Modelle geprüft und verbessert. Ziel ist eine datengetriebene Plattform für das rationale Design lichtempfindlicher Proteine und die beschleunigte Entwicklung neuer Photorezeptoren.

Moderne photonische Systeme benötigen eine präzise Temperaturkontrolle, um Stabilität und Leistungsfähigkeit sicherzustellen. Dieses interdisziplinäre Projekt entwickelt ein neuartiges elastokalorisches Mikro-Kühlsystem, das mehr als eine Million Betriebszyklen erreichen soll. Durch die Kombination von Materialforschung an Formgedächtnislegierungen, innovativem Gerätedesign und Integration in photonische Systeme entsteht eine energieeffiziente Festkörper-Kühltechnologie. Die Zusammenarbeit von KIT, ETH Zürich und Fraunhofer IWM adressiert zentrale Herausforderungen hinsichtlich Lebensdauer und Zuverlässigkeit zukünftiger Mikro-Kühllösungen für photonische und neuromorphe Technologien.

Das Projekt entwickelt kovalent verknüpfte Porphyrin Spin Ketten auf ultradünnen Isolatoren, um Designer Quanten Modellsysteme zu realisieren. Mit Low‑Energy‑Electrospray‑Ion‑Beam‑Deposition (LEIBD) werden massenselektierte Metall‑Tetraphenyl‑Porphyrin‑Fragmente gezielt auf MgO/Ag(100) bzw. NaCl/Au(111) abgeschieden und zu kurzen 1‑D‑Ketten (2–6 Einheiten) verbunden. Durch ESR‑STM und gepulste ESR‑Techniken (Rabi, Ramsey, Echo) werden g‑Faktor, Austausch‑ und Dipol‑Kopplungen bestimmt und die Spins kohärent gesteuert, wodurch eine vielseitige Plattform für molekulare Quantensimulatoren entsteht.

PRECISE CRC entwickelt ein embedding‑basiertes System, das Lebensstil‑ und Versorgungsdaten aus Biobanken mit einem kontextspezifischen Large Language Model (LLM) kombiniert. Die Daten werden in latente Vektoren umgewandelt und anschließend mittels fortschrittlicher kausaler Verfahren wahre Risikofaktoren für das Kolorektalkarzinom identifiziert.