Geförderte Projekte ab Januar 2024

Maschinelles Lernen zum Schließen der Wissenslücke in der Genotyp-Phänotyp Assoziation und der Genomevolution

Prof. Dr. Claude Becker
Ludwig-Maximilians-Universität München
Genetik

Prof. Dr. Daniel Koenig
University of California, Riverside
Department of Botany and Plant Sciences


Untersuchung der Anwendungen von Spatial Computing für das Gesundheitswesen und Barrierefreiheit

Prof. Dr. Pramod Bhatotia
Technische Universität München
Chair of Distributed Systems and Operating Systems at the TUM School of Computin

Prof. Dr. Joshua Makower
Stanford University
Stanford Schools of Medicine and Bioengineering


Tetraedrisches BP3 - eine Bor-zentrierte, molekulare Lewis-Supersäure

Prof. Dr. Holger Braunschweig
Universität Würzburg
Institut für Anorganische Chemie

Prof. Dr. Joshua S. Figueroa
University of California, San Diego
Department of Chemistry and Biochemistry


Video-basierte Identifikation und Verhaltensanalyse für Tiere

Prof. Dr. Björn Eskofier
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Machine Learning and Data Analytics Lab

Dr. Mathias Tobler
San Diego Zoo Wildlife Alliance
Conservation Science and Wildlife Health


Entschlüsselung genetischer Ursachen seltener Krankheiten mithilfe von maschinellem Lernen

Prof. Dr. Julien Gagneur
Technische Universität München
School of Computation, Information and Technology

Prof. Dr. Stephen B. Montgomery
Stanford University
Department of Pathology


Anwendung alchemistischer Freie-Energie-Methoden zur Entwicklung neuer G-Protein-selektiver µ-Opioidrezeptor-Agonisten

Prof. Dr. Peter Gmeiner
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Department Chemie und Pharmazie

Prof. Dr. Michael K. Gilson
University of California, San Diego
Skaggs School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences


Fog Computing-basierter Einsatz von großen Sprachmodellen für digitale Gesundheit und Bildung

Prof. Dr. Stefan Krusche
Technische Universität München
Informatics 1 – Chair of Distributed Systems & Operating Systems

Prof. Dr. Oliver Oppers Aalami
Stanford University
Byers Center for Biodesign


Automatisierte, lernbasierte Vorhersage der Bildqualität von Cone-Beam-CT-Rekonstruktionen aus wenigen Scout-Bildern zur Vermeidung von Metallartefakten

Prof. Dr. Andreas Maier
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)

Prof. Dr. Adam Wang
Stanford University
Radiological Sciences Laboratory


KI-unterstützende und datenbasierte Vorhersage zum klimaneutralen Gebäudebetrieb

Prof. Dr. Tobias Maile
Hochschule Augsburg
Faculty of Architecture and Civil Engineering

Prof. Dr. Martin A. Fischer
Stanford University
Department of Civil and Environmental Engineering


Untersuchung komplexer Stimulationsmuster unter Verwendung verschiedener räumlicher Konfigurationen von Ultraschallwandlern für die Neuromodulation

Dr. Alexander Paulus
Technische Universität München
Lehrstuhl für Hochfrequenztechnik

Prof. Dr. Kim Butts Pauly
Stanford University
Department: Rad/Radiological Sciences Laboratory


Nachhaltig hergestellte, keramische Hochleistungsbremsscheiben für schwere Fahrzeuge unter extremen Umweltbedingungen

Prof. Dr. Stefan Schafföner
Universität Bayreuth
Chair of Ceramic Materials Engineering

Prof. Dr. Steven Nutt
University of Southern California, Los Angeles
Department of Chemical Engineering and Materials Science