Übersicht Projekte

Hier finden Sie einen Überblick über die von uns aktuell geförderten Projekte. Es sind durchschnittlich 240 Projekte in Förderung. Kleine Förderungen sind teilweise nicht einzeln beschrieben.

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laufende Projekte

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    222 Projektbeschreibungen verfügbar

    3D Designer Materialien MINT Impulse - Große Einzelprojekte – CZS Grundlagenwissenschaften mit Anwendungsbezug

    Kurzbeschreibung

    Auf dem Gebiet der 3D Metamaterialien werden im Clusters 3D Matter Made to Order maßgeschneiderte künstliche Materialien entwickelt, die ein breites Spektrum an so in der Natur nicht vorkommenden Eigenschaften aufweisen.

    A novel adapter-programmable hydrogel matrix for integrated CAR T cell manufacturing (CAR-AdMATRIX) MINT Impulse - Personenförderprogramme – CZS Forschungsstart

    Kurzbeschreibung

    Prof. Dr. Jörg Mittelstät, Professor für Pharmazeutische Biotechnologie an der Hochschule Reutlingen, erforscht im Projekt „CAR-AdMATRIX“ programmierbare Biomaterialien, um eine bessere und kostengünstigere Krebstherapie zu ermöglichen.

    Accelerating Einsum Computations through Tensor Engines Künstliche Intelligenz - Personenförderprogramme

    Kurzbeschreibung

    Die Prisma-Förderung ermöglicht es Prof. Dr. Alexander Breuer, Professor für Skalierbare daten- und rechenintensive Analysen an der Universität Jena, seine Kompetenzen vom Server auf den Mobile & Embedded-Bereich zu erweitern.

    Adsorptionswärmespeicher für die gewerbliche Wärmewende RessourcenEffizienz - Projektförderprogramme – CZS Transfer

    Kurzbeschreibung

    Ziel des Projektes ist es, einen Adsorptionswärmespeicher zu entwickeln, der regenerative Wärme speichern und Temperaturen über 100 °C bereitstellen kann, wie sie beispielsweise im Gewerbe- und Dienstleistungssektor benötigt werden.

    Ageing Smart – Räume intelligent gestalten Künstliche Intelligenz - Projektförderprogramme – CZS Durchbrüche

    Kurzbeschreibung

    Wie sieht der optimale Wohnstandort für die Generation der Babyboomer aus? Zur Klärung dieser Frage werden mathematische Verfahren und KI-Technologien analysiert, die Entscheidungsprozesse in den Kommunen unterstützen können.

    Agile Systementwicklung (mit Fokus auf regulierte Domänen) Künstliche Intelligenz - Personenförderprogramme – CZS Stiftungsprofessuren

    Kurzbeschreibung

    Prof. Dr. Marco Kuhrmann wurde zum Wintersemester 2021 als Stiftungsprofessor für Agile Systementwicklung (mit Fokus auf regulierte Domänen) an der Hochschule Reutlingen berufen.

    AI-based microbiome analysis in aging Künstliche Intelligenz - Große Einzelprojekte – CZS Einzelförderung

    Kurzbeschreibung

    Wie kann Künstlicher Intelligenz in der Mikrobiomforschung zu besseren Früherkennung von Alzheimer oder Typ-2-Diabetes führen? Erforscht werden neuartige KI-Modelle, die die Mikrobiomzusammensetzung bei physiologischen Änderungen vorhersagen sollen.

    Aktive Steuerung der Oberflächeneigenschaften von Implantaten (AKTIO) Life Science Technologies - Projektförderprogramme – CZS Transfer

    Kurzbeschreibung

    Um ein besseres Einheilen bei Implantaten zu erzielen, wird im Projekt eine aktive Steuerung der Oberflächen von Implantaten erforscht. In Abhängigkeit der Phasen der Wundheilung werden dazu schaltbare Makromoleküle eingesetzt.

    Aktivierter Transport und dynamische heterogene Katalyse in molekularen Fabriken MINT Impulse - Personenförderprogramme – CZS Nexus

    Kurzbeschreibung

    Dr. Simon Krause ist Chemiker und Materialwissenschaftler und arbeitet auf dem Gebiet der dynamischen nanoporösen Gerüstmaterialien. Er studierte Chemie an der University of Nottingham und der TU Dresden. Seit 2021 ist er Gruppenleiter am Max-Planck-Institut für Festkörperforschung in Stuttgart.

    Algorithmische Intelligenz als emergentes Phänomen Künstliche Intelligenz - Projektförderprogramme – CZS Durchbrüche

    Kurzbeschreibung

    Im interdisziplinären Forschungszentrum sollen die strukturellen Grundlagen von algorithmischer Intelligenz tiefergehend verstanden, und so Grenzen und Möglichkeiten bekannter Verfahren des maschinellen Lernens besser erfasst werden.