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Jungakademiker suchen mit KI-Hilfe nach neuen Werkstoffen

Prof. Giovanni Cuniberti  (rechts) analysiert mit jungen Akademikern Messdaten. Foto: Thomas Lehmann für die TU Dresden

Prof. Giovanni Cuniberti (rechts) analysiert mit jungen Akademikern Messdaten. Foto: Thomas Lehmann für die TU Dresden

Sommerschule der TU Dresden schlägt ab 2020 chinesische Pfade ein

Dresden, 19. August 2019. Wie künstliche Intelligenz neuartige Werkstoffe in bekannten Materialdaten entdecken kann, ist ein Thema einer internationalen Sommerschule „Materials 4.0 – Deep Mechanics“ vom 18. bis zum 23. August 2019 an der TU Dresden. Darauf hat der Dresdner Nanotechnologe Prof. Giovanni Cuniberti hingewiesen.

Veranstaltung soll Top-Forscher von morgen fit machen

„An den Universitäten weltweit forschen heute Doktoranden, die Wissenschaft und Technik in den nächsten 50 Jahre prägen werden. Und dafür müssen sie fit und flexibel für kommende Entwicklungen sein“, betonte Mitorganisator Cuniberti. „Dazu gehört es auch, frühzeitig über das eigene Thema hinaus zu denken und über zukünftige Trends eingehend informiert zu sein. Und Dresden als Europas Hauptstadt der Materialforschung ist der ideale Ort dafür.“

30 junge Wissenschaftler aus 12 Ländern

An der akademischen Sommerschule an der Uni Dresden beteiligen sich diesmal über 30 junge Wissenschaftler aus zwölf Ländern. Sie fokussieren sich darauf, in den Datenfluten moderner Analysegeräte neue Materialien zu finden und vorherzusagen, wie fest, biegsam, steif oder hart diese Werkstoffe sein werden, wenn man sie synthetisiert. Referenten vom „Georgia Institute of Technology“ (Georgia Tech) aus den USA, von der „Aalto University“ in Finnland und aus den IBM-Forschungslaboratorien in der Schweiz werden die jungen Akademiker in den neuesten Forschungsstand einführen.

In Zukunft wollen die Dresdner Materialwissenschaftler ihre Nachwuchs-Aktivitäten noch internationaler ausrichten: Ab 2020 planen sie eine gemeinsame Sommerschulreihe mit der „Shanghai Jiao Tong University“ in China.

Autor: hw

Quelle: TUD