Hier finden Sie einen Überblick über die von uns aktuell geförderten Projekte. Es sind durchschnittlich rund 200 Projekte in Förderung. Kleine Förderungen sind teilweise nicht einzeln beschrieben.
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laufende Projekte
An der Ilmenau School of Green Electronics (ISGE) arbeiten Nachwuchswissenschaftler:innen interdisziplinär an einer grünen Mikroelektronik. Diese ist nicht nur im Betrieb, sondern auch entlang der gesamten Wertschöpfungskette und im gesamten Materialkreislauf nachhaltig und klimaneutral.
Mit der Förderung der Carl-Zeiss-Stiftung werden an der TU Ilmenau offene Räume und Werkstätten aufgebaut – sogenannte FabLabs. Darin fertigen und testen Gründungsinteressierte ihre Prototypen.
Prof. Dr. Andreas Walter, Professor für biomedizinische Bildgebung & Biophotonik, erforscht die Implementierung von superauflösender Kryo-Fluoreszenzmikroskopie und deren Kombination mit Rasterelektronenmikroskopie.
Prof. Dr. Christina Zielinski wurde zum Sommersemester 2021 als Stiftungsprofessorin für Infektionsimmunologie an die Universität Jena berufen.
INTACT erforscht ein miniaturisiertes Transportsystem mit intelligenter ultraschall- und photonik-basierter Sensorik, das erstmals einen kontinuierlichen Transport und eine Echtzeit-Analyse des über ein Stoma ausgeleiteten Darminhalts bei Neu- und Frühgeborenen realisiert
Prof. Dr. Christian Rabeling besetzt die Professur für Integrative Taxonomie der Insekten an der Universität Hohenheim ab 1. Juli 2022. Er forschte zuvor an der Arizona State University, USA.
Ob und wie sind abbaubare Werkstoffe möglich? Zur Klärung dieser Frage werden intelligente Werkstoffe mit eingelagerten Mikrophasen erforscht, die in Gewässern eine Besiedelung durch Mikroorganismen fördern und so ihren vollständigen Abbau auslösen.
Das Projektteam erforscht programmierbare Materialien, die Grenzflächen zwischen organischer und anorganischer oder belebter und unbelebter Materie gezielt schaltbar machen. Sie können beispielsweise als intelligente Wundauflagen eingesetzt werden.
Ein Graduiertenkolleg erforscht, wie bei Maschinellem Lernen unter Berücksichtigung der damit verbundenen Unsicherheiten Schlussfolgerungen gezogen werden.
Neuartige technische Materialien sollen auf wechselnde Umgebungsbedingungen mit einer zuvor in das Material selbst einprogrammierten Antwort reagieren. Wie biologische Materialien können sie sich damit an veränderte Umgebungsbedingungen anpassen.