Geförderte Projekte ab Juli 2023

Untersuchung des Klientenprotein-Transfers zwischen dem Hsp70 und Hsp90 Chaperonsystemen

Prof. Dr. Johannes Buchner
Technische Universität München
TUM School of natural Science

Prof. Dr. Judith Frydman
Stanford University
School of Humanities and Science


Entwicklung und Anwendung eines neuartigen Kopplungsansatzes von zwei open-source öko-hydrologischen Modellen zur Verbesserung des Wasserressourcenmanagements

Prof. Dr.-Ing. Markus Disse
Technische Universität München
Lehrstuhl für Hydrologie und Flussgebietsmanagement

Ph.D. Scott E. Boyce
US Geological Survey (USGS)
California Water Survey


Personalisierte Medizin und Vorhersage der Behandlungsreaktion bei Rheumatoider Arthritis mithilfe von maschinellen Lernverfahren

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

Prof. Dr. Benjamin Smarr
University of California, San Diego
Smarr Lab, Department of Bioengineering in Medicine


Erforschung von Deep-Learning-basierten Rekonstruktionsalgorithmen für die Gammaastronomie

Prof. Dr. Stefan Funk
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
ECAP- Erlangen Centre for Astroparticle Physics

Dr. Benjamin Nachman
University of California, Berkeley
Berkeley Institute for Data Science


Funktionalisierung von bakteriellen Proteomen mittels quantitativer Massenspektrometrie

Dr. Christina Ludwig
Technische Universität München
BayBioMS

Prof. Dr. Terence Hwa
University of California, San Diego
Department of Physics, M/C 0374


Integration bekannter Operatoren in ein tiefes neuronales Netzwerk zur Verbesserung der HR-pQCT Knochendarstellung

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

Prof. Dr. Andrew Burghardt
University of California, San Francisco
School of Medicine


BRAIN-Gen: Gehirnrepräsentationen Lernen mit Generativen Modellen

Prof. Dr. Nassir Navab
Technische Universität München
Fakultät für Informatik

Prof. Dr. Ehsan Adeli
Stanford University
Department of Psychiatry and Behavioral Science


KI-gesteuerter robotergestützter volumetrischer Ultraschall mit synthetischer Apertur für die Brustkrebsdiagnose mit molekularer Bildgebung

Prof. Dr. Nassir Navab
Technische Universität München
Fakultät für Informatik

Prof. Dr. Jeremy Dahl
Stanford University
Department of Radiology


Schnelles Timing für innovative PET/PG-Überwachung der Protonen- und Leicht-Ionen-Therapie

Prof. Dr. Katia Parodi
Ludwig-Maximilians-Universität München
Fakultät für Physik - Experimentalphysik/Medizinische Physik

Prof. Dr. Kai Vetter
University of California, Berkeley
Vice Chair, Department of Nuclear engineering


Reinforcement learning für adaptive Ausführung von Quantengattern

Dr. Markus Schmitt
Universität Regensburg
Fakultät für Informatik & Data Science

Prof. Dr. K. Brigitta Whaley
University of California, Berkeley
Berkeley Quantum Information and Computaion Center


Verständnis und Kontrolle der Photospannungserzeugung in grenzflächenmodifizierten Photokathoden zur CO2-Reduktion

Prof. Dr. Ian Sharp
Technische Universität München
Walter Schottky Institut

Dr. Adam Schwartzberg
University of California, Berkeley
Laurence Berkeley National Laborator, Molecular Foundry


Analyse von geothermischen Großkollektoranlagen mit Kalten Nahwärmenetzen zum regenerativen Heizen und Kühlen in Kalifornien

Prof. Dr. Volker Stockinger
Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm
Institut für Energie und Gebäude (ieg)

Dr. Tianzhen Hong
Lawrence Berkeley National Laboratory
Building Technology & Urban System Division