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.

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.

Dieses Projekt untersucht, wie schwefelhaltige Aminosäuren die Thiolierung von tRNAs in Endothelzellen beeinflussen und somit die Proteinsynthese während des Gefäßwachstums regulieren. Die Erforschung des humanen endothelialen tRNA-Thioepitranskriptoms soll neue Mechanismen der Translationskontrolle aufdecken und Ansätze für therapeutische Interventionen bei pathologischer Angiogenese eröffnen.

Das Projekt untersucht den Mutualismus zwischen Vachellia Bäumen und Pseudomyrmex Ameisen, mit Fokus auf ihre Rolle in der Wundpflege. Durch chemische Ökologie, Proteomik, Mikrobiologie und Verhaltensforschung sollen relevante Wundheilungsstoffe sowie die evolutionären Mechanismen identifiziert werden, die zwischenartliche Wundversorgung ermöglicht haben. Diese Forschung erweitert das Konzept sozialer Immunität auf den Ameisenwirt in dieser einzigartigen Beziehung.

Das Ziel dieses Projektes ist es, zur Entwicklung von Methoden beizutragen, die aussagekräftige und interpretierbare Merkmale aus hochdimensionalen Datensätzen extrahieren, wobei der Schwerpunkt auf der Entdeckung übergeordneter, kausal verbundener Faktoren liegt, die eine sinnvolle Semantik der Daten beschreiben. Dies wiederum kann uns helfen, tiefere Einblicke in die Repräsentationen zu gewinnen, die in fortgeschrittenen generativen Modellen zu finden sind, insbesondere in Basismodellen und LLMs, mit dem Ziel, deren Effizienz und Sicherheit zu verbessern.

Zu den weltweit führenden Ursachen für erblich bedingten Sehverlust zählt Retinitis pigmentosa, oft verursacht durch Spließ-Varianten im USH2A-Gen. Das Projekt zielt darauf ab, eine sichere gentherapeutische Strategie zur Korrektur solcher Spleiß-Defekte zu entwickeln. Durch den Einsatz von enhanced-deletion Nukleasen können die pathogenen Sequenzen eliminiert werden, um korrekte Proteinsynthese zu ermöglichen. Der Fokus liegt auf Sicherheitsaspekten sowie der Entwicklung eines induzierbaren viralen Transportsystems für die klinische Anwendung.

Das Forschungsprojekt untersucht den Einfluss sterisch anspruchsvoller NHC-Gold(I)-Komplexe auf die Zyklisierung von Diinderivaten. Im Fokus stehen die Synthese verschiedener sterisch anspruchsvoller NHC-Gold(I)-Komplexe und deren Anwendung in Diinzyklisierungen, insbesondere die Untersuchung der Reaktivität und Selektivität in goldkatalysierten Reaktionen. Weiterführende Untersuchungen umfassen theoretische Berechnungen und praktische Anwendungen der synthetisierten Zyklisierungsprodukte für Pharmazeutika oder organische Materialien.

Dieses Projekt zielt darauf ab, die Klassifizierung seltener Krankheiten mithilfe neuronaler Netzwerke zu verbessern und zentrale Herausforderungen wie begrenzte Datenverfügbarkeit und hohe Heterogenität anzugehen. Wir wollen bestehende Modelle und deren Repräsentationen untersuchen, ihre Sensitivität auf technische Varianzen korrigieren und Eigenschaften identifizieren, die für die Klassifizierung von Vorteil sind.

Unser Ziel ist es, künstliche neuronale Netzwerke durch Gehirn ähnliche Schaltkreise zu entwickeln. Wie im Gehirn werden künstliche Neuronen und Synapsen mit neuartigen Memristoren gebildet und in einem Crossbar-Array angeordnet. Kombiniert mit ultraschneller Photonik wollen wir Signalverarbeitung und Matrix-Vektor-Multiplikationen optimieren, um Limits konventioneller Technologien zu überwinden. Damit sollen Energieverbrauch, Rechenzeit und Systemkomplexität in Rechensystemen verbessert werden.

Mein Promotionsprojekt konzentriert sich auf die Identifizierung lichtempfindlicher Proteine, die als Photorezeptoren bezeichnet werden, im Modellorganismus Chlamydomonas reinhardtii. Ich möchte klären, wie diese Rezeptoren die innere biologische Uhr, den zirkadianen Rhythmus, regulieren. Ich fokussiere mich darauf, die Eigenschaften eines unbekannten, rotlichtempfindlichen Photorezeptors zu bestimmen und herauszufinden, wie dieser Rezeptor die innere Uhr reguliert. Diese Erkenntnisse können verwendet werden, um zu verstehen, wie Pflanzen im Allgemeinen Lichtinformationen verarbeiten.