Kernfusion: Futuristisches Forschungsfeld mit Zukunft

Markus Markl beschäftigt sich an der TU Graz als theoretischer Physiker mit der Kernfusion – einer sauberen Energieform, die wir von der Sonne kopieren wollen.
Markus Markl beschäftigt sich an der TU Graz als theoretischer Physiker mit der Kernfusion – einer sauberen Energieform, die wir von der Sonne kopieren wollen.
Wenn es darum geht, die Potenziale und Risiken von KI zu verstehen, müssen die sozialen Zusammenhänge und deren komplexe Wechselwirkungen berücksichtigt werden, betonen Wissenschafter*innen in einem…
Ein Thema, viele Blickwinkel und Perspektiven:
Stromspeicher werden immer wichtiger, leistungsstärker und verbreiteter. Umso größer werden damit allerdings die Anforderungen an deren Sicherheit und Langlebigkeit
Forschenden der TU Graz gelingt es mithilfe raffiniert trainierter neuronaler Netze, aus nur wenigen MRT-Messdaten präzise Echtzeitbilder des schlagenden Herzens zu erzeugen. Das Verfahren kann auch…
Zwei TU Graz-Informatikerinnen erhalten den renommierten EU-Förderpreis in Höhe von je knapp 1,5 Millionen Euro für die Erforschung effizienterer Verschlüsselungssysteme und den Einfluss Künstlicher…
Wie lassen sich Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems entdecken, bevor Symptome auftreten? Forschende der TU Graz haben einen Weg gefunden, ihnen frühzeitig auf die Schliche zu kommen.
Fehler in Programmcodes zu finden und zu beheben, verschlingt nach wie vor viel Entwickler*innen-Zeit. Ein Team der TU Graz hat nun eine Lösung erarbeitet, die den größten Zeitfressern zu Leibe rückt.
Basierend auf den Kernfächern Informatik, Mathematik und Statistik bietet das englischsprachige NAWI Graz-Masterprogramm eine fundierte, praxisnahe Ausbildung in Datenanalyse, Optimierung und…
Physiker der TU Graz haben berechnet, wie sich geeignete Moleküle durch Infrarot-Lichtimpulse zur Bildung winziger Magnetfelder anregen lassen. Gelingt dies auch im Experiment, könnte das Prinzip in…
Aufgrund der komplexen Strukturen der als MOFs bekannten mikroporösen Kristalle waren zuverlässige Simulationen ihrer Eigenschaften bislang schwierig. Die Lösung dafür liefert Machine Learning.
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