The Young Investigator Network is the platform and democratic representation of interests for independent junior research group leaders and junior professors at the Karlsruhe Institut of Technology.
An der Grenze zwischen Quantentechnologie und Nanowissenschaft entwickelt Philip Willke eine Architektur für Quanteninformationsverarbeitung und magnetische Sensorik auf atomarer Ebene. Dabei ermöglichen Spins als elementaren Einheiten von Magneten die quantenmechanischen Eigenschaften einzelner Atome und Moleküle individuell zu vermessen. Sind Spins auf Nanoskala ausreichend isoliert, können sie ihre Quanten-Eigenschaften lange beibehalten - also lange in eine vorgegebene Richtung ausgerichtet bleiben. In ATOMQUANT (On-Surface Atomic Spins with Outstanding Quantum Coherence) möchte Willke, diese magnetischen Quantenzustände auf Oberflächen um mehrere Größenordnungen verbessern. Im YIN ist er der 20. ERC Preisträger.
KIT Presseinfo
Städtische und stadtnahe Wälder spielen eine wichtige Rolle für die physische und mentale Gesundheit der Menschen vor Ort. Eine Erhöhung der Baumartenvielfalt und der Biodiversität städtischer Grünflächen könnte eine Möglichkeit sein, diese gegen Klimaveränderungen und Extremwetterereignisse zu wappnen. Doch wie reagiert das menschliche Gehirn auf städtische Wälder mit unterschiedlichem Grad an Diversität? Welchen Einfluss hat die Zusammensetzung der Baumarten auf deren Fähigkeit, Hitze zu mindern? Und welche negativen Auswirkungen, wie beispielsweise ein erhöhtes Allergierisiko könnten mit einer Umgestaltung einhergehen? Damit beschäftigt sich das vom BMBF geförderte Projekt FutureBioCity unter Leitung von Somidh Saha.
FutureBioCity
Zusätzliche Herzschläge können mit schnellen Herzrhythmusstörungen zusammenhängen und insbesondere bei bestehender Herzschwäche lebensbedrohlich werden. Auslöser sind elektrische Signalquellen, die anders als beim normalen Herzschlag nicht aus dem Sinusknoten stammen. Sie lassen sich über einen Spezialkatheter mit Hochfrequenzstrom veröden. Um den Ursprungsort nicht invasiv zu bestimmen, setzen Forschende am KIT künstliche neuronale Netze ein, die auf Daten aus einem realistischen Simulationsmodell trainiert sind. „Nach weiterer Optimierung anhand von klinischen Daten besitzt unsere Methode das Potenzial, medizinische Eingriffe zu beschleunigen, Risiken zu verringern und die Ergebnisse zu verbessern“, so Co-Autor Axel Loewe.
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