Gleich vier große Forschungsprojekte aus ganz unterschiedlichen Fachdisziplinen werden an der TU Wien nun durch Förderungen des österreichischen Wissenschaftsfonds FWF ermöglicht. Zwei Doktoratsprogramme werden neu gestartet – eines zum Thema „automated Reasoning“ und eines über künftige Terahertz-Kommunikation. Außerdem wird der Spezialforschungsbereich „TACO“ verlängert, in dem neue Materialien erforscht werden, insbesondere in Hinblick auf zukunftsweisende Energie-Technologien. Zusätzlich ist die TU Wien auch an einem Mathematik-Spezialforschungsbereich beteiligt, der von der Universität Graz koordiniert wird.

Mit Logik zu mehr Sicherheit in der AI

Elektronische Systeme und zunehmend auch Künstliche Intelligenz begleiten uns täglich – mit enormen gesellschaftlichen Auswirkungen. Wie können wir sicherstellen, dass selbstfahrende Autos oder KI-gestützte Entscheidungen in Justiz und Medizin zuverlässig, fehlerfrei und gerecht sind? Das Doktoratsprogramm "Automated Reasoning" soll mit Hilfe von Logik und maschinellem Beweisen und automatischen Analysen die Sicherheit von Software und Deep Learning gewährleisten. Es bietet Nachwuchsforscher_innen spannende Forschungsthemen an der Schnittstelle von IT-Sicherheit und Künstlicher Intelligenz, internationale Praktika in führenden Forschungslabors, und intensive Betreuung durch und Kollaborationen mit exzellenten Wissenschaftler_innen. 13 Doktoratsstellen werden an der TU Wien im Rahmen dieses Programms nun neu vergeben – 10 davon finanziert vom FWF. Geleitet wird es von Prof. Georg Weissenbacher (Institute of Logic and Computation).

Doktoratsprogramm „FutureTHz“

Die Terahertz (THz)-Technologie bietet großes Potenzial für zahlreiche Anwendungen in den Bereichen Medizintechnik, Sicherheitstechnik, Sensorik, Funkkommunikation und Erdbeobachtung. Eine wesentliche Hürde für ihre praktische Nutzung ist jedoch, dass es kaum kostengünstige und kompakte Strahlungsquellen mit ausreichend hoher Leistung gibt, die auch präzise in Phase und Frequenz steuerbar sind. Im Doktoratskolleg „FutureTHz“ wird an einer neuen Art von Strahlungsquellen geforscht, mit denen genau das möglich wird – sogenannte Resonanz-Tunneldioden-Oszillatoren.

Dazu werden unter der Leitung von Prof. Michael Feiginov (Institute of Electrodynamics, Microwave and Circuit Engineering) die erforderlichen Grundlagen systematisch untersucht, Modelle entwickelt und experimentell getestet. Das FWF-geförderte doc.funds.connect-Projekt schafft fünf Doktaratsstellen und wird gemeinsam mit dem Institute of Telecommunications und der FH OÖ (Campus Hagenberg) durchgeführt.

Neue Materialien für unsere Energie-Zukunft

Bereits vor vier Jahren begann man im Forschungsprojekt „TACO“, Machine Learning für die Materialforschung einzusetzen – eine Methode, für die dieses Jahr die Nobelpreise für Physik und Chemie vergeben wurden. Man versucht auf diese Weise, einer ganzen Reihe ungeklärter Fragen aus der Materialwissenschaft auf die Spur zu kommen, insbesondere im Bereich der Katalyse auf Materialoberflächen. Dabei werden unterschiedliche Größenskalen miteinander verbunden: Man muss sich oft auf die atomare Skala begeben, um die Phänomene verstehen zu können, möchte sie dann aber auch auf größerer Skala anwenden. Speziell für neue Energie-Technologien ist diese Forschungsdisziplin wichtig: Wenn wir etwa elektrische Energie gewinnen oder speichern wollen, dann brauchen wir spezielle, leistungsfähige Materialien. Das von Prof. Ulrike Diebold (Institut für Angewandte Physik) geleitete Projekt wurde nun mit einer neuen Finanzierung durch den FWF verlängert.

Bessere Bilder vom Inneren des Körpers

Viele moderne Messmethoden funktionieren nur dann gut, wenn man passende, hochkomplexe mathematische Modelle hat, mit denen man ihre Daten aufarbeiten und analysieren kann. Ein Beispiel dafür ist die Magnetresonanztomographie (MRT). Mit magnetischen Signalen wird der Körper untersucht, aus den dabei empfangenen Daten wird am Computer ein Bild berechnet. Sowohl für die passende Erzeugung der Signale als auch für die Berechnung der Bilddaten braucht man optimierte mathematische Methoden – etwa um störende Effekte wegzurechnen, die dadurch entstehen, dass sich die untersuchte Person während des Scans bewegt hat. An der Universität Graz wird daher nun der Spezialforschungsbereich (SFB) „Mathematics of Reconstruction in Dynamical and Active Models“ geleitet, die TU Wien ist mit dabei: Prof. Elisa Davoli (Institut für Analysis und Scientific Computing) ist mit ihrer Forschungsgruppe intensiv am Projekt beteiligt.