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
Mit Explainable AI-Methoden werden zwei einander ergänzende Tools für die Stahlindustrie entwickelt: Der MicroGrapher analysiert das Gefüge von bestehendem Stahl. Der SteelDesigner berechnet die Zusammensetzung von Stahllegierungen vor der Produktion.
Zur Teilnahme an den Lindauer Nobelpreisträgertagungen vergibt die Carl-Zeiss-Stiftung Stipendien an herausragende Nachwuchswissenschaftler:innen aus dem MINT-Bereich.
Erforscht wird, wie mithilfe von Virtual und Augmented Reality ein Transformationsprozess mit den verschiedenen Stakeholdern in der Energieversorgung gestaltet werden kann. Dazu wird u. a. ein digitaler Zwilling urbaner Bestandsquartiere entwickelt.
Dr. Mario Chemnitz ist promovierter Physiker. Er verfolgt einen hochgradig anwendungsbezogenen Forschungsansatz, der die Grenzen der Nichtlinearer Optik ergründet, um Innovationen auf den fachlichen Schnittstellen zwischen Biophotonik, Physik, und Informationswissenschaften zu schaffen.
Prof. Dr. Lena Barra besetzt die Professur für Systemische Chemische Biologie an der Universität Konstanz seit 1. Mai 2022. Zuvor forschte sie an der Universität Tokio.
Prof. Dr. Ivano Amelio besetzt die Professur für Systems Toxicology an der Universität Konstanz seit 1. März 2022. Er forschte zuvor an der Universität Rom.
Prof. Dr. Ivano Amelio wurde zum 1. März 2022 als Stiftungsprofessor für Systems Toxicology an der Universität Konstanz berufen.
Prof. Dr. Frank Pothen, Professor für Volkswirtschaftslehre an der EAH Jena, analysiert die Verfügbarkeit von Stahlschrott als Rohstoff u. a. um bestehende Ressourcen zu schonen. Sein Marktmodell bezieht dabei die Wirkung von Klima- und Handelspolitik ein.
Das Forschungs- und Transferzentrum bündelt als Schnittstelle zwischen Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und Wirtschaft Kompetenzen im Bereich Lernende Systeme wie Big Data, Data Science, Maschinelles Lernen/KI und Robotik.
Das Projekt zielt auf die Herstellung von Darmwand analogem Gewebe aus Muskel- und Nervenzellen durch gezielte Beeinflussung mit elektrischen und magnetischen Feldern ab. Das Gewebe könnte beispielsweise für Medikamententests eingesetzt werden.