Autonomer KI-Assistent soll Nanostrukturen bauen

Durch die gezielte Anordnung einzelner Moleküle macht sich eine interdisziplinäre Forschungsgruppe an der TU Graz daran, logische Schaltungen zu konstruieren. Künstliche Intelligenz soll den Prozess…
Durch die gezielte Anordnung einzelner Moleküle macht sich eine interdisziplinäre Forschungsgruppe an der TU Graz daran, logische Schaltungen zu konstruieren. Künstliche Intelligenz soll den Prozess…
Bei der BioTechMed-Graz Nobel Lecture 2024 sprach Physiker Ferenc Krausz über die Attosekundenphysik und wie sie für die Gesundheitsvorsorge eingesetzt werden kann.
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.
Mit energie- und ressourcensparenden Methoden will ein Forschungsteam am Institut für anorganische Chemie der TU Graz hochwertige dotierte Siliziumschichten für die Elektronik- und Solarbranche…
Forschenden der TU Graz gelang es mittels 3D-Drucktechnik und Ultraschall, den nachwachsenden Rohstoff Holz mit Metall und Kunststoff-Verbundwerkstoffen extrem fest zu verbinden.
Marcus Ossiander beschäftigt sich mit extrem kurzen Zeiteinheiten - den Attosekunden - und versucht, Reaktionen in diesen ultra kurzen Zeiträumen zu beobachten.
Akkus unterbieten ihre theoretische Kapazität in der Praxis zum Teil deutlich. In einer Lithium-Eisenphosphat-Kathode konnten Forschende der TU Graz nun genau beobachten, wo der Kapazitätsverlust…
Der Chemiker forscht am Institut für Chemische Technologie von Materialien der TU Graz an der nächsten Generation organischer Solarzellen. Die alpha+ Stiftung des Wissenschaftsfonds FWF fördert seine…
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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