Aktuelles

Aktuelle Meldungen vom Campus oder neue Forschungsergebnisse: alles, was die Menschen an der Technischen Universität München (TUM) bewegt.


  • Mann im Labor untersucht Proben
    • Covid-19, Termin
    • Lesezeit: 2 MIN

    Covid-19: Einblicke in die aktuelle Forschung

    Öffentliche Vorlesungsreihe im Live-Stream

    In der Pandemie hat sich gezeigt, wie zentral die Wissenschaft für viele Bereiche der Gesellschaft ist: Forschende schaffen neues Wissen über das Virus, sie entwickeln Impfstoffe und Behandlungsmöglichkeiten, beraten Politik und Wirtschaft. Führende Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der TUM und des Klinikums rechts der Isar geben in einer öffentlichen Online-Vorlesungsreihe jetzt Einblicke in ihre aktuelle Forschung zur Pandemie – und beleuchten dabei verschiedene Fachdisziplinen.

  • Hanno Renner, CEO von Personio
    • Entrepreneurship
    • Lesezeit: 2 MIN

    Milliardenbewertung für Start-up Personio

    Drittes "Einhorn" aus der TUM

    Zum dritten Mal ist eine Ausgründung der Technischen Universität München (TUM) mit mindestens einer Milliarde US-Dollar bewertet worden. Nach Celonis und Lilium gehört nun auch Personio zu diesen „Einhörnern“. Das Start-up bietet eine Software an, mit der kleine und mittelständische Unternehmen ihre Personalprozesse digitalisieren können.

  • SLAC Undulatorenhalle: Hier werden die kurzen Röntgenpulse erzeugt.
    • Forschung

    Elektronen-Bewegung in einem Atom messen

    Neue Technik liefert Verbesserung der Auflösung bei ultraschnellen Prozessen

    An der Technischen Universität München (TUM) wird ultraschnelle Wissenschaft betrieben. Ein seit einigen Jahren erfolgreiches internationales Konsortium von Wissenschaftlern, das der Professor für Laser- und Röntgenphysik Reinhard Kienberger maßgeblich mit initiiert hat, hat am amerikanischen Stanford Linear Accelerator Center (SLAC) bedeutende Messungen im Femtosekundenbereich gemacht.

  • Illustration eines Netzwerks
    • Forschung, Quantentechnologie
    • Lesezeit: 4 MIN

    Hochdotierte EU-Förderung für Forschung an der TUM

    ERC vergibt fünf renommierte Consolidator Grants

    Der Europäische Forschungsrat (ERC) hat fünf Consolidator Grants an Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Technischen Universität München (TUM) vergeben. Mit Hilfe der hochdotierten Auszeichnungen werden sie Quantencomputer, nachhaltige Aluminium-Anwendungen, die Regulation von Proteinfunktionen, Mechanismen bei Fettleibigkeit und die Veränderungen der Wälder erforschen.

  • Die Gründer des Munich Quantum Valleys (von links): Reimund Neugebauer (Präsident Fraunhofer-Gesellschaft), Bernd Huber (Präsident LMU), Thomas O. Höllmann (Präsident Bayerische Akademie der Wissenschaften), Markus Söder (Ministerpräsident), Martin Stratmann (Präsident Max-Planck-Gesellschaft), Thomas F. Hofmann (Präsident TUM), Bernd Sibler (Forschungsminister) und Hubert Aiwanger (Wirtschaftsminister).
    • Campus, Quantentechnologie
    • Lesezeit: 3 MIN

    Mit dem Munich Quantum Valley auf dem Weg in die Zukunft

    Bayern bündelt Kräfte zu Quantentechnologien

    Quantencomputer, die herkömmliche Rechner in den Schatten stellt, abhörsichere Kommunikationsverfahren und grundlegende Elemente der Quantentechnologie – das sind einige der Kernziele, die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler künftig im Munich Quantum Valley verfolgen werden. Der Bayerische Ministerpräsident Markus Söder, die Minister Hubert Aiwanger und Bernd Sibler und führende Münchner Forschungseinrichtungen, darunter die Technische Universität München (TUM), unterzeichneten eine entsprechende Absichtserklärung.

  • Graphen-Hybride (links) aus metallorganischen Netzwerken (metal organic frameworks, MOF) und Graphensäure ergeben eine hervorragende positive Elektrode für Superkondensatoren, die damit eine ähnliche Energiedichte erreichen, wie Nickel-Metallhydrid-Akkus.
    • Forschung
    • Lesezeit: 4 MIN

    Superkondensatoren statt Batterien

    Leistungsfähige Graphen-Verbindungen für hocheffiziente Superkondensatoren

    Einem Team um Roland Fischer, Professor für Anorganische und Metallorganische Chemie an der Technischen Universität München (TUM) ist es gelungen, einen hocheffizienten Superkondensator zu entwickeln. Basis des Energiespeichers ist ein neuartiges, leistungsfähiges und dabei nachhaltiges Graphen-Hybridmaterial, das vergleichbare Leistungsdaten aufweist wie aktuell verwendete Batterien und Akkus.

  • Künstliche Intelligenz hilft den Medizinerinnen und Medizinern bei der Analyse von Roentgenbildern.
    • Forschung, Covid-19, Künstliche Intelligenz, TUM in den Medien
    • Lesezeit: 51 MIN

    Große medizinische und technische Fortschritte erzielt

    Zweiteiliger TV-Bericht in Sat.1 Bayern über die Corona-Forschung der TUM

    Bei der Behandlung von COVID-19-Patienten haben Medizinerinnen und Mediziner sowie Forschende der Technischen Universität München (TUM) und des dazu gehörenden Uni-Klinikums rechts der Isar große Fortschritte gemacht. Das reicht von der Grundlagenforschung zur Entwicklung von Medikamenten über die Erforschung überlappender Gene bis hin zur automatischen Auswertung von Röntgenbildern mit Hilfe Künstlicher Intelligenz.

  • Fahnen wehen im Wind
    • Campus
    • Lesezeit: 1 MIN

    TUM stärkt Forschung zu grünem Wasserstoff und nachhaltiger Pflanzenproduktion

    Zukunftsförderung durch die Hightech Agenda Bayern

    Im wettbewerblichen Förderprogramm „Exzellenzverbünde und Universitätskooperationen“ der Hightech Agenda Bayern hat sich die Technische Universität München (TUM) gleich zweimal in zentralen Forschungsbereichen erfolgreich durchgesetzt. Dabei geht es einerseits um die Produktion, Speicherung und effiziente Nutzung von grünem Wasserstoff für die Mobilität von morgen und andererseits um die nachhaltige Produktion von pflanzlichen Proteinquellen.

  • Dank künstlicher Intelligenz ist die AIMOS-Software in der Lage, auf dreidimensionalen Graustufenbildern Knochen und Organe zu segmentieren, was die anschließende Auswertung erheblich erleichtert.
    • Forschung, Künstliche Intelligenz
    • Lesezeit: 3 MIN

    Schneller Blick unter die Haut

    Selbstlernende Algorithmen analysieren medizinische Bilddaten

    Bildgebende Verfahren ermöglichen einen detaillieren Blick ins Innere eines Organismus. Doch die Interpretation der Daten ist zeitaufwändig und erfordert viel Erfahrung. Neue Möglichkeiten eröffnen künstliche neuronale Netzwerke. Sie benötigen nur Sekunden, um Ganzkörperscans von Mäusen auszuwerten und die Organe, statt in verschiedenen Schattierungen von Grau, zu segmentieren und in Farbe darzustellen. Dies erleichtert die Auswertung erheblich.