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Das Archiv bietet Ihnen ältere Ausgaben aus den Jahrgängen 2003 bis 2017 der Zeitschrift Wissenschaftsmanagement im PDF-Format kostenlos zum Download.

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Aktuelle Ausgaben

Die Publikation kommt zum September 2019 mit einem Relaunch neu heraus. Print und Online werden eng verknüpft. Heute möchten wir Ihnen schon einmal die Neuerungen der Zeitschrift zusammenstellen; die Publikation erscheint künftig zweimal jährlich in sehr umfangreicher Form, erreicht das bisherige Seitenvolumen eines Jahres und wird broschiert verarbeitet. Das Online-Angebot wird zwischen den Erscheinungsterminen beider Ausgaben fortlaufend mit neuen und auch aktualisierten Artikeln ergänzt.

Ziel des Relaunchs ist es, die bewährte Linie im 24. Jahrgang der Zeitschrift „Aus der Praxis für die Praxis des Wissenschaftsmanagements“ durch Ergänzungen zu stärken: Wir möchten das Profil des Fachmagazins dadurch zusätzlich schärfen, indem wir den (1) traditionellen Management-Berichten wie bisher umfassende (2) Case-Beschreibungen (= Hilfe zur Selbsthilfe), fachliche (3) Überblicke aus den wissenschaftlichen Teildisziplinen des Managements für die Wissenschaft (= Review wissenschaftlicher Ergebnisse und Rechtsprechung) sowie ein (4) Peer-Beratungsangebot (= Experten beraten im Peer Consulting Institutionen und Einzelne) hinzufügen.

Unser Motto lautet, nun leicht modifiziert: „Wissenschaftsmanagement – Entscheiden.Führen.Gestalten“.

Die Redaktionsplanung der ersten Ausgabe in Auszügen entnehmen Sie bitte der nebenstehenden News-Meldung.

Ihre Redaktion

Wissenschaftsmanagement Ausgabe 5/6/2017
Schwerpunkt:
Leaderschip in Science
Wissenschaftsmanagement Ausgabe 4/2017
Schwerpunkt:
Precision Medicine
Wissenschaftsmanagement Ausgabe 3/2017
Schwerpunkt:
Hochschulmanagement & Hochschulforschung
Wissenschaftsmanagement Ausgabe 2/2017
Schwerpunkt:
Ausgründung und Transfer in Deutschland
Wissenschaftsmanagement Ausgabe 1/2017
Schwerpunkt:
Optimierung der Rahmenbedingungen für F&E-Projekte
Wissenschaftsmanagement Ausgabe 6/2016
Schwerpunkt:
Change: Chancen und Grenzen des Einzelnen
special

State of the Art - Wissenschaftsmanagement für Institute, Hochschulen und Forschung

Wissenschaftsmanagement special Ausgabe 2/2013

Schneller rechnen mit Quasi-Teilchen +++ Lichtbasierter Computerchip funktioniert ähnlich wie das Gehirn +++ 3D-Kameras und Neuronale Netze für die Produktion der Zukunft +++ Quanten-Cloud-Computing mit Selbstcheck

news

Oleg Rudometkin

Neues aus der Forschung

Schneller rechnen mit Quasi-Teilchen +++ Lichtbasierter Computerchip funktioniert ähnlich wie das Gehirn +++ 3D-Kameras und Neuronale Netze für die Produktion der Zukunft +++ Quanten-Cloud-Computing mit Selbstcheck

Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und Universität Innsbruck

Mit Quasi-Teilchen, lichtbasierten Computerships und einem Quanten-Coprozessor auf dem Weg in Richtung eines hirnähnlichen Computers. Technologie, die wie ein menschliches Gehirn funktioniert? In Zeiten von Künstlicher Intelligenz scheint das durchaus im Bereich des Möglichen zu liegen. Wir haben für Sie einige Pressemitteilungen zum Thema zusammengefasst und wünschen eine informative Lektüre. Kommen Sie gut in die neue Woche.

Bild: www.pixabay.com

Schneller rechnen mit Quasi-Teilchen
Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Physikern der Universität Würzburg ist ein wichtiger Fortschritt auf dem Weg zu topologischen Quantencomputern, die mit sog. „Majorana-Teilchen“ arbeiten, gelungen. Majorana-Teilchen sind äußerst spezielle Mitglieder in der Familie der Elementarteilchen, die im Jahr 1937 vom italienischen Physiker Ettore Majorana vorhergesagt worden sind. Sie gehören wie Elektronen, Neutronen und Protonen zur Gruppe der sogenannten Fermionen. Zudem sind sie elektrisch neutral – und somit identisch mit ihren Antiteilchen. Die exotischen Teilchen können beispielsweise als Quasi-Teilchen in topologischen Supraleitern auftreten und bilden damit ideale Bausteine für topologische Quantencomputer. Auf dem Weg zu solch einem topologischen Quantencomputer, der mit Majorana-Teilchen arbeitet, haben Physiker der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) gemeinsam mit Kollegen der Harvard University (USA) jetzt einen Erfolg erzielt: Während bisherige Experimente auf diesem Gebiet bisher im eindimensionalen Raum stattfanden, ist ihnen der Sprung in die Zweidimensionalität gelungen.

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Lichtbasierter Computerchip funktioniert ähnlich wie das Gehirn
Westfälische Wilhelms-Universität Münster

Eine Technologie, die wie ein menschliches Gehirn funktioniert? In Zeiten von Künstlicher Intelligenz scheint das durchaus im Bereich des Möglichen zu liegen. Bei komplexeren Anwendungen stoßen Computer jedoch nach wie vor schnell an ihre Grenzen, was unter anderem daran liegt, dass ihre Recheneinheiten und Datenspeicher traditionell voneinander getrennt sind. Die Folge: Alle Daten müssen hin- und hergeschickt werden. In diesem Punkt ist das Gehirn selbst den modernsten Computern viele Schritte voraus, denn es verarbeitet und speichert Informationen an derselben Stelle: an den Synapsen, Verbindungen von Nervenzellen, von denen es im Gehirn etwa 100 Billionen gibt. Einem internationalen Forscherteam der Universitäten Münster, Oxford und Exeter ist nun die Entwicklung einer Hardware gelungen, die den Weg in Richtung hirnähnliche Computer ebnen könnte: Die Nanowissenschaftler stellten einen Chip her, auf dem sich ein Netz aus künstlichen Neuronen erstreckt, das mit Licht arbeitet und das Verhalten von Nervenzellen im Gehirn nachahmen kann.

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3D-Kameras und Neuronale Netze für die Produktion der Zukunft
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)

Die industrielle Produktion der Zukunft ist nachhaltig, flexibel und vernetzt. Intelligente Systeme agieren autonom oder gemeinsam mit den Menschen und unterstützen ihn bei schwierigen und gefährlichen Arbeiten. Sie nutzen Sensoren als Sinnesorgane, um ihre Umgebung wahrzunehmen und sicher mit dem Menschen zusammenzuarbeiten. Besonders optische Sensoren lassen sich vielseitig zur Erfassung von Arbeitsprozessen und -umgebungen einsetzen. Im Projekt „ENNOS – Eingebettete Neuronale Netze für Optische Sensoren zur flexiblen und vernetzen Produktion“ wird momentan ein kompaktes Kamerasystem entwickelt, das die Farb- und Tiefeninformationen einer 3D-Kamera direkt auf einem integrierten Prozessor mit tiefen neuronalen Netzwerken (Deep Neuronal Networks) analysiert und verarbeitet. Die eingesetzten Verfahren des maschinellen Lernens sollen eine leistungsfähigere Interpretation der Kameradaten ermöglichen und haben sehr großes Potenzial, Maschinen in Zukunft anpassungsfähiger zu gestalten. Das neuronale Netz dient dabei als „künstliches Gehirn“ zur Entscheidungsfindung für vordefinierte Fragestellungen und wird auf einem sogenannten FPGA-Chip ausgewertet.

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Quanten-Cloud-Computing mit Selbstcheck
Universität Innsbruck

Aktuell befassen sich viele Wissenschaftler weltweit mit der Frage, wie die „Quantenüberlegenheit“ auf heute schon verfügbarer Hardware genutzt werden kann. Vor drei Jahren haben Physiker erstmals die spontane Entstehung eines Elementarteilchen-Paares mit einem digitalen Quantencomputer an der Universität Innsbruck simuliert. Aufgrund der Fehlerrate wären für komplexere Simulationen aber sehr viele Quantenbits nötig, die in heutigen Quantencomputern noch nicht verfügbar sind. Auch der analogen Nachbildung von Quantensystemen in einem Quantencomputer sind enge Grenzen gesetzt. Mit einer neuen Methode haben Forscher am Institut für Quantenoptik und Quanteninformation (IQOQI) der Österreichischen Akademie der Wissenschaften diese Grenzen nun gesprengt. Sie nutzen einen programmierbaren Ionenfallen-Quantencomputer mit 20 Quantenbits als Quanten-Coprozessor, in dem quantenmechanische Berechnungen, die an die Grenze klassischer Computer stoßen, ausgelagert werden. Mit einem Quanten-Coprozessor in der Cloud stoßen die Innsbrucker Wissenschaftler damit die Tür zur Simulation von bisher kaum lösbaren Fragestellungen in der Chemie, Materialforschung oder Hochenergiephysik auf.

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Bild: www.pixabay.com