Andreas Drollinger KIT

May 5, 2022

Für die Materialwissenschaften sind die Digitalisierung von Forschungsdaten und deren allgemeine Nutzung enorme Herausforderungen. Nur mit gut strukturierten Datenrepositorien lassen sich aus der Vielzahl von  Daten neue Materialien vorhersagen und leichter herstellen. Wie ein solcher über die Nationale Forschungsdateninfrastruktur organisierter (NFDI) Zugang aussehen kann, haben Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) in einer Kollaboration mit weiteren deutschen Universitäten und der Max-Planck-Gesellschaft in einem Perspektivartikel in der Zeitschrift Nature beschrieben.

Gabi Zachmann, KIT

March 17, 2022

Three researchers of Karlsruhe Institute of Technology (KIT) were very successful in the 2021 competition for the renowned Consolidator Grants of the European Research Council. One of them is Dr. Lars Heintke at KIT’s Institute of Functional Interfaces. “Our work using ionic liquids and films shows that mobile ions in pores of nanometer size have unprecedented functionalities,” Heinke says. His new approach is eventually aimed at improving electrochemical technologies for energy storage, sensors, and signal processing.

Amadeus Bramsiepe, KIT

March 8, 2022

Pascal Friederich, Tenure-track Professor at Karlsruhe Institute of Technology (KIT), is awarded the Heinz Maier-Leibnitz Prize of the German Research Foundation (DFG). The prize in the amount of EUR 20,000 is the most important recognition of early-career researchers in Germany. Pascal Friederich’s interdisciplinary work concentrates on the use of artificial intelligence for the simulation of materials, virtual materials design, and autonomous experimental platforms for automatic materials recognition.

Dr. Raphael Greifenstein, KIT

2. März 2022

Enzyme beschleunigen als Biokatalysatoren viele chemische Reaktionen. Am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) haben Forschende nun Enzyme in metallorganische Käfige (MOFs) eingelagert. Erstmals demonstrierten sie dann, dass die Stabilisierung durch diese Gerüststrukturen sogar für einen Einsatz der Enzyme in einem kontinuierlich betriebenen Reaktor ausreicht. Ebenfalls neu: Die in MOFs eingelagerten Enzyme lassen sich nicht nur in wässrigen, sondern auch in organischen Lösungsmitteln verwenden. Die Forschenden berichten in der Zeitschrift Angewandte Chemie (DOI: 10.1002/anie.202117144).

Andrea Fabry

1. März 2022

In der Zeitschrift Angewandte Chemie berichten die Forschenden nun, wie sich Maschinelles Lernen (ML) zur Rationalisierung der MOF-Entwicklung einsetzen lässt. „Dabei werden die Synthesebedingungen eines MOF direkt anhand der Kristallstruktur vorhergesagt“, erklärt Manuel Tsotsalas vom Institut für Funktionelle Grenzflächen des KIT, das die Studie zusammen mit dem Institut für Theoretische Informatik des KIT durchführte. Möglich wird die datengesteuerte Vorhersage dank der weltweit ersten MOF-Synthesedatenbank. Für deren Erstellung wurden aus der Fachliteratur die benötigten Parameter mithilfe von Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache extrahiert. Die auf der Datenbank basierenden, trainierten und optimierten ML-Algorithmen übertrafen schon in der Anfangsphase deutlich die Vorhersageleistung menschlicher Expertinnen und Experten.

Dennis Arslan, Universität Jena

December 22, 2021

Miniaturization of optical components is a challenge in photonics. Researchers of Karlsruhe Institute of Technology (KIT) and Friedrich Schiller University of Jena have now succeeded in developing a diffuser, a disk that scatters light, based on silicon nanoparticles. It can be used to specifically control the direction, color, and polarization of light. This novel technology may be used in transparent screens or augmented reality. The results are reported in Advanced Materials (DOI: 10.1002/adma.202105868).