Podcasts about karlsruher institut

Anfang Juni beginnt jedes Jahr offiziell die Hurrikan-Saison. Laut Prognosen könnten dieses Jahr überdurchschnittlich viele und starke tropische Wirbelstürme entstehen. Woran das liegt das und welche Rolle spielt dabei der Klimawandel? Christine Langer im Gespräch mit Prof. Andreas Fink, Institut für Meteorologie und Klimaforschung am Karlsruher Institut für Technologie

Holz ist das Material, das sich der Herausforderung des nachhaltigen Bauens stellt und dort große Aufgaben erfüllen soll. Schon seit jeher ist es ein weit verbreitetes Baumaterial mit vielfältigen Qualitäten und Erscheinungen. Von einer handwerklichen Bearbeitung zu einer fast kompletten Digitalisierung der Bearbeitungsprozessen ist mit Holz vieles möglich. Der große Vorteil: Es ist ein nachwachsender Rohstoff und schnell im Bau einsetzbar. Für dieses Thema sind wir heute nach Stuttgart gereist. Mit uns am Tisch sitzt Florian Kaiser vom Architekturbüro Atelier Kaiser Shen. Das Büro wurde 2017 von ihm und Guobin Shen (+) gegründet. Heute führt Florian Kaiser das Büro gemeinsam mit Assoziierten fort. Das Büro bearbeitet Projekte in unterschiedlichen Maßstäben von der städtebaulichen Idee bis hin zum gebauten Detail. 2024 wurde Florian Kaiser zudem auf die Tenure-Track Professur „Kreislaufgerechter Holzbau“ am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) berufen. Wir möchte heute mit ihm diskutieren, was ein Holzbauprojekt ausmacht, über die Materialwahl hinaus. Auch über die Herausforderungen des Materials und seine Anwendbarkeit auf eine Vielzahl an Nutzungen werden wir sprechen – wir, das sind vom DBZ-Team Amina Ghisu und Heide Teschner.

Immer mehr Kinder in Baden-Württemberg sind übergewichtig. Dem sogenannten Fitnessbarometer der Kinderturnstiftung zu folge sind 15 Prozent zu dick und damit so viele, wie noch nie, seit es die Studie gibt. Klaus Bös hat an der Studie mitgearbeitet. Der Bewegungsforscher vom Karlsruher Institut für Sport und Sportwissenschaften hält das Ergebnis für alarmierend: „Vor allem von der Kita zur Grundschule nimmt das Übergewicht stark zu.“ Der Grund ist laut Bös in SWR Aktuell klar: "Outdoor und Toben ist in den Hintergrund gerückt." Stattdessen nehme die Smartphone-Nutzung unter Grundschülern stark zu. "Das ist eine plausible Erklärung für das Übergewicht, weil sich die Kinder immer weniger bewegen." Allerdings gebe es nicht nur schlechte Nachrichten: "Wir haben auch die positive Botschaft, dass der Knick, den wir seit Corona in den motorischen Fähigkeiten hatten, ein ganzes Stück weit wieder aufgeholt werden konnte." Das liege daran, "dass die Kinder inzwischen wieder in die Sportvereine gehen können", sagt Klaus Bös im Gespräch mit SWR Aktuell-Moderator Leon Vucemilovic.

In this episode Gudrun speaks with Nadja Klein and Moussa Kassem Sbeyti who work at the Scientific Computing Center (SCC) at KIT in Karlsruhe. Since August 2024, Nadja has been professor at KIT leading the research group Methods for Big Data (MBD) there. She is an Emmy Noether Research Group Leader, and a member of AcademiaNet, and Die Junge Akademie, among others. In 2025, Nadja was awarded the Committee of Presidents of Statistical Societies (COPSS) Emerging Leader Award (ELA). The COPSS ELA recognizes early career statistical scientists who show evidence of and potential for leadership and who will help shape and strengthen the field. She finished her doctoral studies in Mathematics at the Universität Göttingen before conducting a postdoc at the University of Melbourne as a Feodor-Lynen fellow by the Alexander von Humboldt Foundation. Afterwards she was a Professor for Statistics and Data Science at the Humboldt-Universität zu Berlin before joining KIT. Moussa joined Nadja's lab as an associated member in 2023 and later as a postdoctoral researcher in 2024. He pursued a PhD at the TU Berlin while working as an AI Research Scientist at the Continental AI Lab in Berlin. His research primarily focuses on deep learning, developing uncertainty-based automated labeling methods for 2D object detection in autonomous driving. Prior to this, Moussa earned his M.Sc. in Mechatronics Engineering from the TU Darmstadt in 2021. The research of Nadja and Moussa is at the intersection of statistics and machine learning. In Nadja's MBD Lab the research spans theoretical analysis, method development and real-world applications. One of their key focuses is Bayesian methods, which allow to incorporate prior knowledge, quantify uncertainties, and bring insights to the “black boxes” of machine learning. By fusing the precision and reliability of Bayesian statistics with the adaptability of machine and deep learning, these methods aim to leverage the best of both worlds. The KIT offers a strong research environment, making it an ideal place to continue their work. They bring new expertise that can be leveraged in various applications and on the other hand Helmholtz offers a great platform in that respect to explore new application areas. For example Moussa decided to join the group at KIT as part of the Helmholtz Pilot Program Core-Informatics at KIT (KiKIT), which is an initiative focused on advancing fundamental research in informatics within the Helmholtz Association. Vision models typically depend on large volumes of labeled data, but collecting and labeling this data is both expensive and prone to errors. During his PhD, his research centered on data-efficient learning using uncertainty-based automated labeling techniques. That means estimating and using the uncertainty of models to select the helpful data samples to train the models to label the rest themselves. Now, within KiKIT, his work has evolved to include knowledge-based approaches in multi-task models, eg. detection and depth estimation — with the broader goal of enabling the development and deployment of reliable, accurate vision systems in real-world applications. Statistics and data science are fascinating fields, offering a wide variety of methods and applications that constantly lead to new insights. Within this domain, Bayesian methods are especially compelling, as they enable the quantification of uncertainty and the incorporation of prior knowledge. These capabilities contribute to making machine learning models more data-efficient, interpretable, and robust, which are essential qualities in safety-critical domains such as autonomous driving and personalized medicine. Nadja is also enthusiastic about the interdisciplinarity of the subject — repeatedly changing the focus from mathematics to economics to statistics to computer science. The combination of theoretical fundamentals and practical applications makes statistics an agile and important field of research in data science. From a deep learning perspective, the focus is on making models both more efficient and more reliable when dealing with large-scale data and complex dependencies. One way to do this is by reducing the need for extensive labeled data. They also work on developing self-aware models that can recognize when they're unsure and even reject their own predictions when necessary. Additionally, they explore model pruning techniques to improve computational efficiency, and specialize in Bayesian deep learning, allowing machine learning models to better handle uncertainty and complex dependencies. Beyond the methods themselves, they also contribute by publishing datasets that help push the development of next-generation, state-of-the-art models. The learning methods are applied across different domains such as object detection, depth estimation, semantic segmentation, and trajectory prediction — especially in the context of autonomous driving and agricultural applications. As deep learning technologies continue to evolve, they're also expanding into new application areas such as medical imaging. Unlike traditional deep learning, Bayesian deep learning provides uncertainty estimates alongside predictions, allowing for more principled decision-making and reducing catastrophic failures in safety-critical application. It has had a growing impact in several real-world domains where uncertainty really matters. Bayesian learning incorporates prior knowledge and updates beliefs as new data comes in, rather than relying purely on data-driven optimization. In healthcare, for example, Bayesian models help quantify uncertainty in medical diagnoses, which supports more risk-aware treatment decisions and can ultimately lead to better patient outcomes. In autonomous vehicles, Bayesian models play a key role in improving safety. By recognizing when the system is uncertain, they help capture edge cases more effectively, reduce false positives and negatives in object detection, and navigate complex, dynamic environments — like bad weather or unexpected road conditions — more reliably. In finance, Bayesian deep learning enhances both risk assessment and fraud detection by allowing the system to assess how confident it is in its predictions. That added layer of information supports more informed decision-making and helps reduce costly errors. Across all these areas, the key advantage is the ability to move beyond just accuracy and incorporate trust and reliability into AI systems. Bayesian methods are traditionally more expensive, but modern approximations (e.g., variational inference or last layer inference) make them feasible. Computational costs depend on the problem — sometimes Bayesian models require fewer data points to achieve better performance. The trade-off is between interpretability and computational efficiency, but hardware improvements are helping bridge this gap. Their research on uncertainty-based automated labeling is designed to make models not just safer and more reliable, but also more efficient. By reducing the need for extensive manual labeling, one improves the overall quality of the dataset while cutting down on human effort and potential labeling errors. Importantly, by selecting informative samples, the model learns from better data — which means it can reach higher performance with fewer training examples. This leads to faster training and better generalization without sacrificing accuracy. They also focus on developing lightweight uncertainty estimation techniques that are computationally efficient, so these benefits don't come with heavy resource demands. In short, this approach helps build models that are more robust, more adaptive to new data, and significantly more efficient to train and deploy — which is critical for real-world systems where both accuracy and speed matter. Statisticians and deep learning researchers often use distinct methodologies, vocabulary and frameworks, making communication and collaboration challenging. Unfortunately, there is a lack of Interdisciplinary education: Traditional academic programs rarely integrate both fields. It is necessary to foster joint programs, workshops, and cross-disciplinary training can help bridge this gap. From Moussa's experience coming through an industrial PhD, he has seen how many industry settings tend to prioritize short-term gains — favoring quick wins in deep learning over deeper, more fundamental improvements. To overcome this, we need to build long-term research partnerships between academia and industry — ones that allow for foundational work to evolve alongside practical applications. That kind of collaboration can drive more sustainable, impactful innovation in the long run, something we do at methods for big data. Looking ahead, one of the major directions for deep learning in the next five to ten years is the shift toward trustworthy AI. We're already seeing growing attention on making models more explainable, fair, and robust — especially as AI systems are being deployed in critical areas like healthcare, mobility, and finance. The group also expect to see more hybrid models — combining deep learning with Bayesian methods, physics-based models, or symbolic reasoning. These approaches can help bridge the gap between raw performance and interpretability, and often lead to more data-efficient solutions. Another big trend is the rise of uncertainty-aware AI. As AI moves into more high-risk, real-world applications, it becomes essential that systems understand and communicate their own confidence. This is where uncertainty modeling will play a key role — helping to make AI not just more powerful, but also more safe and reliable. The lecture "Advanced Bayesian Data Analysis" covers fundamental concepts in Bayesian statistics, including parametric and non-parametric regression, computational techniques such as MCMC and variational inference, and Bayesian priors for handling high-dimensional data. Additionally, the lecturers offer a Research Seminar on Selected Topics in Statistical Learning and Data Science. The workgroup offers a variety of Master's thesis topics at the intersection of statistics and deep learning, focusing on Bayesian modeling, uncertainty quantification, and high-dimensional methods. Current topics include predictive information criteria for Bayesian models and uncertainty quantification in deep learning. Topics span theoretical, methodological, computational and applied projects. Students interested in rigorous theoretical and applied research are encouraged to explore our available projects and contact us for further details. The general advice of Nadja and Moussa for everybody interested to enter the field is: "Develop a strong foundation in statistical and mathematical principles, rather than focusing solely on the latest trends. Gain expertise in both theory and practical applications, as real-world impact requires a balance of both. Be open to interdisciplinary collaboration. Some of the most exciting and meaningful innovations happen at the intersection of fields — whether that's statistics and deep learning, or AI and domain-specific areas like medicine or mobility. So don't be afraid to step outside your comfort zone, ask questions across disciplines, and look for ways to connect different perspectives. That's often where real breakthroughs happen. With every new challenge comes an opportunity to innovate, and that's what keeps this work exciting. We're always pushing for more robust, efficient, and trustworthy AI. And we're also growing — so if you're a motivated researcher interested in this space, we'd love to hear from you." Literature and further information Webpage of the group G. Nuti, Lluis A.J. Rugama, A.-I. Cross: Efficient Bayesian Decision Tree Algorithm, arxiv Jan 2019 Wikipedia: Expected value of sample information C. Howson & P. Urbach: Scientific Reasoning: The Bayesian Approach (3rd ed.). Open Court Publishing Company. ISBN 978-0-8126-9578-6, 2005. A.Gelman e.a.: Bayesian Data Analysis Third Edition. Chapman and Hall/CRC. ISBN 978-1-4398-4095-5, 2013. Yu, Angela: Introduction to Bayesian Decision Theory cogsci.ucsd.edu, 2013. Devin Soni: Introduction to Bayesian Networks, 2015. G. Nuti, L. Rugama, A.-I. Cross: Efficient Bayesian Decision Tree Algorithm, arXiv:1901.03214 stat.ML, 2019. M. Carlan, T. Kneib and N. Klein: Bayesian conditional transformation models, Journal of the American Statistical Association, 119(546):1360-1373, 2024. N. Klein: Distributional regression for data analysis , Annual Review of Statistics and Its Application, 11:321-346, 2024 C.Hoffmann and N.Klein: Marginally calibrated response distributions for end-to-end learning in autonomous driving, Annals of Applied Statistics, 17(2):1740-1763, 2023 Kassem Sbeyti, M., Karg, M., Wirth, C., Klein, N., & Albayrak, S. (2024, September). Cost-Sensitive Uncertainty-Based Failure Recognition for Object Detection. In Uncertainty in Artificial Intelligence (pp. 1890-1900). PMLR. M. K. Sbeyti, N. Klein, A. Nowzad, F. Sivrikaya and S. Albayrak: Building Blocks for Robust and Effective Semi-Supervised Real-World Object Detection pdf. To appear in Transactions on Machine Learning Research, 2025 Podcasts Learning, Teaching, and Building in the Age of AI Ep 42 of Vanishing Gradient, Jan 2025. O. Beige, G. Thäter: Risikoentscheidungsprozesse, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 193, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2019.

In this episode Gudrun speaks with Nadja Klein and Moussa Kassem Sbeyti who work at the Scientific Computing Center (SCC) at KIT in Karlsruhe. Since August 2024, Nadja has been professor at KIT leading the research group Methods for Big Data (MBD) there. She is an Emmy Noether Research Group Leader, and a member of AcademiaNet, and Die Junge Akademie, among others. In 2025, Nadja was awarded the Committee of Presidents of Statistical Societies (COPSS) Emerging Leader Award (ELA). The COPSS ELA recognizes early career statistical scientists who show evidence of and potential for leadership and who will help shape and strengthen the field. She finished her doctoral studies in Mathematics at the Universität Göttingen before conducting a postdoc at the University of Melbourne as a Feodor-Lynen fellow by the Alexander von Humboldt Foundation. Afterwards she was a Professor for Statistics and Data Science at the Humboldt-Universität zu Berlin before joining KIT. Moussa joined Nadja's lab as an associated member in 2023 and later as a postdoctoral researcher in 2024. He pursued a PhD at the TU Berlin while working as an AI Research Scientist at the Continental AI Lab in Berlin. His research primarily focuses on deep learning, developing uncertainty-based automated labeling methods for 2D object detection in autonomous driving. Prior to this, Moussa earned his M.Sc. in Mechatronics Engineering from the TU Darmstadt in 2021. The research of Nadja and Moussa is at the intersection of statistics and machine learning. In Nadja's MBD Lab the research spans theoretical analysis, method development and real-world applications. One of their key focuses is Bayesian methods, which allow to incorporate prior knowledge, quantify uncertainties, and bring insights to the “black boxes” of machine learning. By fusing the precision and reliability of Bayesian statistics with the adaptability of machine and deep learning, these methods aim to leverage the best of both worlds. The KIT offers a strong research environment, making it an ideal place to continue their work. They bring new expertise that can be leveraged in various applications and on the other hand Helmholtz offers a great platform in that respect to explore new application areas. For example Moussa decided to join the group at KIT as part of the Helmholtz Pilot Program Core-Informatics at KIT (KiKIT), which is an initiative focused on advancing fundamental research in informatics within the Helmholtz Association. Vision models typically depend on large volumes of labeled data, but collecting and labeling this data is both expensive and prone to errors. During his PhD, his research centered on data-efficient learning using uncertainty-based automated labeling techniques. That means estimating and using the uncertainty of models to select the helpful data samples to train the models to label the rest themselves. Now, within KiKIT, his work has evolved to include knowledge-based approaches in multi-task models, eg. detection and depth estimation — with the broader goal of enabling the development and deployment of reliable, accurate vision systems in real-world applications. Statistics and data science are fascinating fields, offering a wide variety of methods and applications that constantly lead to new insights. Within this domain, Bayesian methods are especially compelling, as they enable the quantification of uncertainty and the incorporation of prior knowledge. These capabilities contribute to making machine learning models more data-efficient, interpretable, and robust, which are essential qualities in safety-critical domains such as autonomous driving and personalized medicine. Nadja is also enthusiastic about the interdisciplinarity of the subject — repeatedly changing the focus from mathematics to economics to statistics to computer science. The combination of theoretical fundamentals and practical applications makes statistics an agile and important field of research in data science. From a deep learning perspective, the focus is on making models both more efficient and more reliable when dealing with large-scale data and complex dependencies. One way to do this is by reducing the need for extensive labeled data. They also work on developing self-aware models that can recognize when they're unsure and even reject their own predictions when necessary. Additionally, they explore model pruning techniques to improve computational efficiency, and specialize in Bayesian deep learning, allowing machine learning models to better handle uncertainty and complex dependencies. Beyond the methods themselves, they also contribute by publishing datasets that help push the development of next-generation, state-of-the-art models. The learning methods are applied across different domains such as object detection, depth estimation, semantic segmentation, and trajectory prediction — especially in the context of autonomous driving and agricultural applications. As deep learning technologies continue to evolve, they're also expanding into new application areas such as medical imaging. Unlike traditional deep learning, Bayesian deep learning provides uncertainty estimates alongside predictions, allowing for more principled decision-making and reducing catastrophic failures in safety-critical application. It has had a growing impact in several real-world domains where uncertainty really matters. Bayesian learning incorporates prior knowledge and updates beliefs as new data comes in, rather than relying purely on data-driven optimization. In healthcare, for example, Bayesian models help quantify uncertainty in medical diagnoses, which supports more risk-aware treatment decisions and can ultimately lead to better patient outcomes. In autonomous vehicles, Bayesian models play a key role in improving safety. By recognizing when the system is uncertain, they help capture edge cases more effectively, reduce false positives and negatives in object detection, and navigate complex, dynamic environments — like bad weather or unexpected road conditions — more reliably. In finance, Bayesian deep learning enhances both risk assessment and fraud detection by allowing the system to assess how confident it is in its predictions. That added layer of information supports more informed decision-making and helps reduce costly errors. Across all these areas, the key advantage is the ability to move beyond just accuracy and incorporate trust and reliability into AI systems. Bayesian methods are traditionally more expensive, but modern approximations (e.g., variational inference or last layer inference) make them feasible. Computational costs depend on the problem — sometimes Bayesian models require fewer data points to achieve better performance. The trade-off is between interpretability and computational efficiency, but hardware improvements are helping bridge this gap. Their research on uncertainty-based automated labeling is designed to make models not just safer and more reliable, but also more efficient. By reducing the need for extensive manual labeling, one improves the overall quality of the dataset while cutting down on human effort and potential labeling errors. Importantly, by selecting informative samples, the model learns from better data — which means it can reach higher performance with fewer training examples. This leads to faster training and better generalization without sacrificing accuracy. They also focus on developing lightweight uncertainty estimation techniques that are computationally efficient, so these benefits don't come with heavy resource demands. In short, this approach helps build models that are more robust, more adaptive to new data, and significantly more efficient to train and deploy — which is critical for real-world systems where both accuracy and speed matter. Statisticians and deep learning researchers often use distinct methodologies, vocabulary and frameworks, making communication and collaboration challenging. Unfortunately, there is a lack of Interdisciplinary education: Traditional academic programs rarely integrate both fields. It is necessary to foster joint programs, workshops, and cross-disciplinary training can help bridge this gap. From Moussa's experience coming through an industrial PhD, he has seen how many industry settings tend to prioritize short-term gains — favoring quick wins in deep learning over deeper, more fundamental improvements. To overcome this, we need to build long-term research partnerships between academia and industry — ones that allow for foundational work to evolve alongside practical applications. That kind of collaboration can drive more sustainable, impactful innovation in the long run, something we do at methods for big data. Looking ahead, one of the major directions for deep learning in the next five to ten years is the shift toward trustworthy AI. We're already seeing growing attention on making models more explainable, fair, and robust — especially as AI systems are being deployed in critical areas like healthcare, mobility, and finance. The group also expect to see more hybrid models — combining deep learning with Bayesian methods, physics-based models, or symbolic reasoning. These approaches can help bridge the gap between raw performance and interpretability, and often lead to more data-efficient solutions. Another big trend is the rise of uncertainty-aware AI. As AI moves into more high-risk, real-world applications, it becomes essential that systems understand and communicate their own confidence. This is where uncertainty modeling will play a key role — helping to make AI not just more powerful, but also more safe and reliable. The lecture "Advanced Bayesian Data Analysis" covers fundamental concepts in Bayesian statistics, including parametric and non-parametric regression, computational techniques such as MCMC and variational inference, and Bayesian priors for handling high-dimensional data. Additionally, the lecturers offer a Research Seminar on Selected Topics in Statistical Learning and Data Science. The workgroup offers a variety of Master's thesis topics at the intersection of statistics and deep learning, focusing on Bayesian modeling, uncertainty quantification, and high-dimensional methods. Current topics include predictive information criteria for Bayesian models and uncertainty quantification in deep learning. Topics span theoretical, methodological, computational and applied projects. Students interested in rigorous theoretical and applied research are encouraged to explore our available projects and contact us for further details. The general advice of Nadja and Moussa for everybody interested to enter the field is: "Develop a strong foundation in statistical and mathematical principles, rather than focusing solely on the latest trends. Gain expertise in both theory and practical applications, as real-world impact requires a balance of both. Be open to interdisciplinary collaboration. Some of the most exciting and meaningful innovations happen at the intersection of fields — whether that's statistics and deep learning, or AI and domain-specific areas like medicine or mobility. So don't be afraid to step outside your comfort zone, ask questions across disciplines, and look for ways to connect different perspectives. That's often where real breakthroughs happen. With every new challenge comes an opportunity to innovate, and that's what keeps this work exciting. We're always pushing for more robust, efficient, and trustworthy AI. And we're also growing — so if you're a motivated researcher interested in this space, we'd love to hear from you." Literature and further information Webpage of the group G. Nuti, Lluis A.J. Rugama, A.-I. Cross: Efficient Bayesian Decision Tree Algorithm, arxiv Jan 2019 Wikipedia: Expected value of sample information C. Howson & P. Urbach: Scientific Reasoning: The Bayesian Approach (3rd ed.). Open Court Publishing Company. ISBN 978-0-8126-9578-6, 2005. A.Gelman e.a.: Bayesian Data Analysis Third Edition. Chapman and Hall/CRC. ISBN 978-1-4398-4095-5, 2013. Yu, Angela: Introduction to Bayesian Decision Theory cogsci.ucsd.edu, 2013. Devin Soni: Introduction to Bayesian Networks, 2015. G. Nuti, L. Rugama, A.-I. Cross: Efficient Bayesian Decision Tree Algorithm, arXiv:1901.03214 stat.ML, 2019. M. Carlan, T. Kneib and N. Klein: Bayesian conditional transformation models, Journal of the American Statistical Association, 119(546):1360-1373, 2024. N. Klein: Distributional regression for data analysis , Annual Review of Statistics and Its Application, 11:321-346, 2024 C.Hoffmann and N.Klein: Marginally calibrated response distributions for end-to-end learning in autonomous driving, Annals of Applied Statistics, 17(2):1740-1763, 2023 Kassem Sbeyti, M., Karg, M., Wirth, C., Klein, N., & Albayrak, S. (2024, September). Cost-Sensitive Uncertainty-Based Failure Recognition for Object Detection. In Uncertainty in Artificial Intelligence (pp. 1890-1900). PMLR. M. K. Sbeyti, N. Klein, A. Nowzad, F. Sivrikaya and S. Albayrak: Building Blocks for Robust and Effective Semi-Supervised Real-World Object Detection pdf. To appear in Transactions on Machine Learning Research, 2025 Podcasts Learning, Teaching, and Building in the Age of AI Ep 42 of Vanishing Gradient, Jan 2025. O. Beige, G. Thäter: Risikoentscheidungsprozesse, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 193, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2019.

Die weltweit genauste Waage steht am KIT, wiegt 200 Tonnen und hat eine der wichtigsten Aufgaben der Physik gelöst: Sie hat das Gewicht der Neutrinos bestimmt – kleine Geisterteilchen, die im Universum wahrscheinlich am häufigsten vorkommen. Lange dachte man, dass die Teilchen gar keine Masse haben. Stefan Troendle im Gespräch mit Prof. Kathrin Valerius, Karlsruher Institut für Technologie (KIT).

Ein starkes Erdbeben mit Epizentrum in Myanmar hat mehrere Länder Südostasiens erschüttert und Menschenleben gefordert. Das Deutsche Geoforschungsinstitut in Potsdam meldete ein Beben der Stärke 7,6 in einer Tiefe von circa 20 Kilometern. In der Region kommt es immer wieder zu starken Beben. Martin Gramlich im Gespräch mit Prof. Andreas Rietbrock, Leiter des Geophysikalischen Instituts am Karlsruher Institut für Technologie.

Zurzeit läuft Europas größte Bildungsmesse Didacta in Stuttgart. Ein Thema: Digitale Hilfsmittel im Unterricht wie Tablets und digitale Tafeln. Und auch die Künstliche Intelligenz spielt auf der Didacta eine große Rolle. Aber wie viel Digitalisierung im Unterricht ist sinnvoll? Stefan Troendle im Gespräch mit Schulpädagogin Prof. Dr. Britta Klopsch, Karlsruher Institut für Technologie (KIT).

Ronja von Wurmb-Seibel studierte Politikwissenschaft und arbeitete als Journalistin im Politikressort der ZEIT. Sie ist mehrfach ausgezeichnete Journalistin, Autorin und Filmemacherin. Knapp zwei Jahre hat sie als Reporterin in Kabul gelebt und dort – umgeben von schlechten Nachrichten – gelernt, Geschichten so zu erzählen, dass sie Mut machen. Darüber hat sie mit "Wie wir die Welt sehen" einen Bestseller geschrieben. Wurmb-Seibel lehrt am Karlsruher Institut für Technologie sowie am ifp in München. Aufgenommen im Bildungshaus St. Arbogast. Die Podcast begleitet die Sendung "Focus", ORF Radio Vorarlberg am 08.02.2025.

Ein Vortrag des Politikwissenschaftlers Richard TraunmüllerModeration: Katrin Ohlendorf**********Viele Menschen in Deutschland haben das Gefühl, ihre Meinung nicht frei äußern zu können, sagt der Politikwissenschaftler Richard Traunmüller. Das sollten wir ernst nehmen, mahnt er, und plädiert für eine neue Perspektive auf Meinungsfreiheit.Richard Traunmüller ist Professor für Politikwissenschaft und Empirische Demokratieforschung an der Uni Mannheim. Meinungsfreiheit und Zensur gehören zu seinen Forschungsschwerpunkten.Richard Traunmüller ist Professor für Politikwissenschaft und Empirische Demokratieforschung an der Uni Mannheim. Meinungsfreiheit und Zensur gehören zu seinen Forschungsschwerpunkten. Er ist Mitglied im Netzwerk Wissenschaftsfreiheit, einem Zusammenschluss von Wissenschaftler*innen, die die Wissenschaftsfreiheit durch ideologische Einschränkungen in Gefahr sehen, das aber auch in der Kritik steht aus verschiedenen Gründen. 2020 entzündete sich an einer Studie zur Meinungsfreiheit an Unis, an der Traunmüller beteiligt war, eine öffentliche Debatte, der er sich offen stellte. Seinen Vortrag mit dem Titel "Wie steht es um die Meinungsfreiheit?" hielt Richard Traunmüller am 27. Juni 2024 am Karlsruher Institut für Technologie in der Reihe Colloquium Fundamentale. Im Sommersemester 2024 stand diese Reihe unter dem Titel Was ist Freiheit?. Veranstalter dieser Reihe ist stets das Zentrum für Angewandte Kulturwissenschaft (ZAK) am KIT, das im Oktober 2024 in Studium Generale. Forum Wissenschaft und Gesellschaft (FORUM) umbenannt wurde.**********+++ Deutschlandfunk Nova +++ Hörsaal +++ Vortrag +++ Wissenschaft +++ Politikwissenschaft +++ Politik +++ Verfassung +++ Grundgesetz +++ Meinungsfreiheit +++ Zensur +++ Tabu +++ Cancel Culture +++ Debattenkultur +++ Diskussionskultur +++ Diskussionsklima +++ Bundestagswahl +++ Gesellschaft +++ Gesellschaftliches Klima +++ Demokratie +++ Widerspruch +++ Streit +++**********Ihr hört in diesem Hörsaal:00:00:00 - Einführung00:04:19 - Vortragsbeginn00:07:51 - Grundlagen: Wie wird Meinungsfreiheit definiert?00:12:46 - Vorschlag eines Alternativmodells: Meinungsfreiheit als graduelles Phänomen00:21:01 - Zahlen: Empirische Ergebnisse zur (gefühlten) Meinungsfreiheit00:41:20 - Fazit**********Quellen aus der Folge:Subjective Freedom of Speech: Why Do Citizens Think They Cannot Speak Freely?, Jan Menzner und Richard Traunmüller, 11. August 2022, Politische Vierteljahresschrift (2023) 64:155–181.Meinungsfreiheit an der UniversitätFreedom of Expression at the University: Unschärfen und Strohmänner (Antwort auf Lars Meier)Inaccuracies and Straw Men (Response to Lars Meier), Richard Traunmüller und Matthias Revers, KZfSS Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie (2021) 73(2).**********Mehr zum Thema bei Deutschlandfunk Nova:Literaturwissenschaft: Was den Diskurs um Cancel-Culture so erfolgreich machtSprachkampf: Warum Gendern so emotionalisiertKlimaschutz und Freiheitsrechte: (Wie) lassen sie sich vereinen?**********Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: TikTok auf&ab , TikTok wie_geht und Instagram .

Ein Vortrag der Rechtswissenschaftlerin Greta ReehModeration: Katrin Ohlendorf**********Heißt mehr Klimaschutz weniger Freiheit? Oder ist Klimaschutz die Voraussetzung für Freiheit? Beides trifft irgendwie zu – und das stellt unser Rechtssystem auf eine harte Probe. Ein Vortrag der Juristin Greta Reeh. Greta Reeh ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Deutschen Institut für Menschenrechte (DIMR) und hat zum Abschiebeschutz im Menschenrechtsschutzsystem der Vereinten Nationen promoviert. Ihren Vortrag "Freiheitsrechte und Klimaschutz in Deutschland" hielt sie am 16. Mai 2024 im Rahmen der Vortragsreihe Colloquium Fundamentale am Karlsruher Institut für Technologie. Im Sommersemester 2024 stand die Reihe unter dem Titel "Was ist Freiheit?".**********Stichworte: +++ Klimaschutz +++ Klimawandel +++ Grundrechte +++ Freiheitsrecht +++ Recht auf Freiheit +++ Recht auf Versammlung +++ Versammlungsfreiheit +++ Demo +++ Demonstration +++ Klimakleber +++ Protest +++ Klimaprotest +++ Verfassung +++ Grundgesetzt +++ Verfassungsgericht +++ Umwelt +++ Natur +++ Umweltrecht +++ Rechtswissenschaft +++ Jura +++**********Ihr hört in diesem Hörsaal:00:00:01 - Einführung00:03:12 - Beginn des Vortrags: Überblick00:05:09 - Was sind Freiheitsrechte?00:07:32 - Geschichte des internationalen Klimarechts00:12:54 - Einschränkungen der Freiheitsrechte durch den Klimawandel00:18:50 - Klima und Freiheitsrechte im deutschen Verfassungsrecht00:25:44 - Aktuelle Konflikte, z.B. Meinungs- und Versammlungsfreiheit00:36:31 - Resümee**********Mehr zum Thema bei Deutschlandfunk Nova:Ziviler Ungehorsam: Wie radikal darf Protest in der Klimakatastrophe sein? Extremwetter: Treiben Katastrophen die Klimakonferenz voran?Alltag: Wie Klimaschutz in unser Leben passt**********Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: TikTok auf&ab , TikTok wie_geht und Instagram .

In dieser Interviewfolge der Sportfamilie spricht Max mit Professor Dr. Ingo Wagner über das Thema Schulsport und wie dieser durch interdisziplinäre Ansätze bereichert werden kann. Gemeinsam diskutieren sie, warum der Sportunterricht weit mehr ist als nur Bewegung und welche Rolle er für die ganzheitliche Bildung von Kindern und Jugendlichen spielt. Von den Herausforderungen eines modernen Schulsports bis hin zu innovativen Konzepten wie der Verknüpfung mit MINT-Fächern (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik): Diese Folge bietet spannende Einblicke für Lehrkräfte, Eltern und alle, die sich für die Zukunft des Schulsports und der Schule in Deutschland interessieren. Ingo Wagner ist Professor für Sportpädagogik, Sportsoziologie und Gesundheitsbildung an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Nach seinem Studium der Fächer Sport, Mathematik, Philosophie und Pädagogik für das gymnasiale Lehramt an der Universität zu Köln, der Deutschen Sporthochschule Köln und der Sorbonne Université (Paris), sammelte er wertvolle Erfahrungen als Gastdozent an der University of Brighton (UK) und als Lehrer an verschiedenen Schulformen. Seine Promotion schloss er 2015 an der Deutschen Sporthochschule Köln ab. Bis 2024 war er Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), wo er die Abteilung für Interdisziplinäre Didaktik der MINT-Fächer und des Sports leitete. Die Forschungsschwerpunkte von Professor Wagner liegen in der Verbindung von MINT-Fächern und Sport, mit einem besonderen Fokus auf didaktische, pädagogische und soziale Fragestellungen. Für seine Arbeit wurde er mehrfach ausgezeichnet, darunter mit dem dvs-Nachwuchspreis und dem Karl-Hofmann-Preis. Darüber hinaus engagiert er sich aktiv für die Nachwuchsförderung in der Sportwissenschaft. Im Podcast **Die Sportfamilie** präsentieren wir – Maximilian Breboeck und Dr. Leon Brudy – jeden Mittwoch Interviews mit inspirierenden Persönlichkeiten aus der Welt des Sports sowie Wissensfolgen zur Verbesserung der körperlichen, geistigen und emotionalen Fitness, begleitet von unserer großartigen Sprecherin Stephanie Fehr. Unser Ziel ist es, dir wertvolle Einsichten und neue Perspektiven zu vermitteln, die dir und deiner Familie helfen, gemeinsam fitter und gesünder zu werden, während ihr eure sportlichen und persönlichen Ziele verfolgt. Maximilian Breböck ist ehemaliger Leistungssportler (Tennis), Sportökonom (ebs), Diplom-Kaufmann und Experte für Persönlichkeitsentwicklung. Mit seiner Leidenschaft für Fitness und lebenslanges Lernen inspiriert er als Autor und Coach Menschen, ihre sportlichen und persönlichen Ziele zu erreichen. Dr. Leon Brudy ist Sport- und Gesundheitsexperte mit einem Master und Doktortitel in Gesundheitswissenschaften. Als ehemaliger Leistungssportler (Fußball), Autor und Forscher interessiert er sich besonders für Prävention, mentale Stärke und digitale Gesundheit.

5.30 Überblick e-Fuels11:25 Aktueller Stand e-Fuels18:42 CO2-Vermeidungskosten25:49 Wo werden e-Fuels in der Zukunft herkommen?35:55 Wie werden sie hergestellt und was kosten sie?42:20 Zukunft und Regulatorik Im Oktober schlug der damalige Finanzminister Lindner vor, Verbrennungsmotoren, die ausschließlich mit E-Fuels betrieben werden, ab 2030 steuerlich zu begünstigen. Ein Vorschlag, der immer wieder für Diskussionen sorgt – vielleicht auch, weil er die Illusion vermittelt, wir könnten einfach so weitermachen wie bisher und unsere Verbrenner behalten. Doch was genau sind E-Fuels, wie unterscheiden sie sich von Benzin und Diesel, und können sie wirklich dazu beitragen, Emissionen im Straßenverkehr zu senken? Oder war das alles nur ein Luftschloss eines Porsche fahrenden Ministers?In dieser Folge beleuchten wir die Hintergründe, Chancen und Kritikpunkte rund um synthetische Kraftstoffe. Wo könnten sie in Zukunft gebraucht werden – und wo scheitern sie an simplen ökonomischen Fakten?Unser Gast für die Folge ist Prof. Martin Wietschel, Leiter des Competence Center Energietechnologien und Energiesysteme am Fraunhofer ISI und apl. Professor am Karlsruher Institut für Technologie.Der enPower Podcast ist ein Projekt von Markus Fritz und Julius Wesche. Für Folgen-Ideen oder Kollaborationsanfragen gerne via email an hallo(at)enpower-podcast.de.

Haus abreißen, entsorgen, neu bauen - so läuft das in Deutschland in der Regel. Pro Jahr werden hierzulande mindestens 14.000 Gebäude abgerissen, schätzt die Deutsche Umwelthilfe. Mit diesem Kreislauf aus Zerstörung und Neubau ist die Baubranche für massive CO2-Emissionen verantwortlich. Dabei stecken in alten Häusern viele wertvolle Teile und Rohstoffe, die man “abbauen” und wiederverwenden könnte. Sie sind sozusagen “urbane Minen”. Und wie immer gibt es Menschen, die als Erste vorangehen - und das Thema Bauen ganz neu denken: Jürgen Odszuck ist einer von ihnen. Er ist Erster Bürgermeister in Heidelberg – und seine Stadt setzt gerade das größte Urban Mining-Projekt Europas um: die Wiederverwendung eines ganzen Stadtteils. Jedenfalls fast: 90 Prozent sollen weitergenutzt oder recycelt werden. Das hat in diesem Maßstab noch niemand gemacht. In dieser Folge von “Mission Klima - Lösungen für die Krise” nehmen euch Susanne Tappe und Astrid Kühn von NDR Info mit nach Heidelberg und klären die Frage: Was bringt's dem Klima. Und: Wie soll das klappen? Zum Schluss kommt Dirk Hebel zu Wort, er ist Architekt und Professor für Nachhaltiges Bauen am Karlsruher Institut für Technologie - wie schätzt er das Potential für Urban Mining ein? Nun die Frage an euch: Wie gefällt euch Mission Klima? Habt ihr Kritik, Anregungen, Lob? Gerne an klima@ndr.de Alle unsere Folgen findet ihr hier: https://www.ardaudiothek.de/sendung/mission-klima-loesungen-fuer-die-krise/73406960 Unser Podcast-Tipp: Gold & Asche - Projekt Hauskauf: https://www.ardaudiothek.de/sendung/gold-und-asche-projekt-hauskauf/13282783/ Und hier noch Links zur aktuellen Folge: Global Status Report for Buildings and Construction (UNEP) - zeigt auf, wie klimaschädlich die Baubranche ist: https://www.unep.org/resources/report/global-status-report-buildings-and-construction Infos vom Umweltbundesamt zu Urban Mining: https://www.umweltbundesamt.de/themen/abfall-ressourcen/abfallwirtschaft/urban-mining#strategie-zur-kreislaufwirtschaft- Quarks: Die Stadt als Rohstofflager: https://www.ardmediathek.de/video/quarks/urban-mining-die-stadt-als-rohstofflager/wdr/Y3JpZDovL3dkci5kZS9CZWl0cmFnLWFiM2FkNDYyLTNmZTctNDBkNy05NjY4LWEzZmRkNDNhNDgxYQ Überblick über das geplante Village in Heidelberg und Interview mit Jürgen Odszuck: https://www.rnf.de/mediathek/video/heidelberg-buergermeister-juergen-odszuck-und-die-zukunft-des-patrick-henry-village/ SWR-Dokumentation über den Abzug der Amerikaner aus Heidelberg: https://www.youtube.com/watch?v=qdmJoLAL0l0&t=3588s Und noch was Lustiges zum Schluss: Die Sendung mit der Maus zum Thema! https://www.ardmediathek.de/video/die-sendung-mit-der-maus/mausspezial-urban-mining-teil-1/kika/Y3JpZDovL3dkci5kZS9CZWl0cmFnLTFkNjg4YjM1LWNmOTEtNDFjZi1hM2UwLTM2ODYzNjNlMjE3OA?isChildContent=

Clara Christner ist Referentin für Nachhaltigkeitskommunikation im Sustainability Office am Karlsruher Institut für Technologie und hat in Politischer Kommunikation promoviert. Ihr Dissertationsthema ist: A Perfect Match? The Influence of Populist Radical-Right Attitudes on Disinformation Processing. Darin hat sie den Einfluss rechtspopulistischer Einstellungen auf Nutzung, Glauben und Verbreitung von Desinformationen, sowie Effektivität von Korrekturen von Desinformationen untersucht. Quelle: https://sciencesheroes.letscast.fm/episode/wie-fake-news-und-desinformationen-korrigieren-ueber-debunking-fact-checking-und-medienkompetenz / Bitte abonniert den Original-Podcastfeed: https://letscast.fm/podcasts/science-s-heroes-9d890ef0/feed

Ein Vortrag der Kognitionspsychologin Helen Fischer Moderation: Hans-Jürgen Bartsch ********** Die meisten Bundesbürger glauben daran, dass der Klimawandel durch Menschen verursacht wird. Einige andere allerdings leugnen das vehement. Woran das liegt, erforscht die Kognitionspsychologin Helen Fischer. ********** Helen Fischers Vortrag trägt den Titel "Wissen, was man nicht weiß oder: Was Klimawandel mit Psychologie zu tun hat". Gehalten hat ihn die Kognitionspsychologin am 26. Oktober 2023 im Rahmen des Colloquiums Fundamentale am Zentrum für Angewandte Kulturwissenschaft und Studium Generale, das zum Karlsruher Institut für Technologie, KIT, gehört. Die Ringvorlesung stand unter dem Motto "Polarisiert und desinformiert? Politische Information im digitalen Zeitalter". ********** Ihr wollt den Hörsaal live erleben? Am 11. Oktober 2024 ist es wieder so weit. Und wir verschenken Tickets! Hier gibt es alle Infos!**********Mehr zum Thema bei Deutschlandfunk Nova:Wirtschaft: Inflation, Corona, Klimawandel – Wie reagiert die Europäische Zentralbank?Hell wach: Stört Lichtverschmutzung den Schlaf von Mensch und Tier?Stechmücken, Spinnen, Wespen: Viele Insekten darf man nicht töten**********Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: Tiktok und Instagram.

Warum werden narrative Spielelemente im Kontext von Gamification selten (erfolgreich) eingesetzt, obwohl wir Menschen Geschichten lieben? Und was gilt es bei der Verwendung von Narrativen zu beachten? ⁠Manuel Schmidt-Kraepelin⁠ ist Wirtschaftsinformatiker in der ⁠Forschungsgruppe "Critical Information Infrastructures" (cii)⁠ am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). In seiner Dissertation untersuchte er den Einsatz von Gamification in Informationssystemen, um gesundheitliches Verhalten zu fördern. Dabei stieß er auf ein noch relativ wenig untersuchtes Thema in der Gamification: die Narration als Spielelement. Im Gespräch mit Philip und Ben erzählt Manuel u. a.: - wie er die historische Entwicklung von Gamification erlebt hat und von Positiv- & Negativbeispielen für narrative Elemente in Gamification-Anwendungen, - welche Aspekte man bei der Narration und dessen Einsatz betrachten kann (narrative content, discourse, product, act und narrative object) und welche Effekte sich durch diese Perspektiven ergeben, - warum die Narration zur gamifizierten Aufgabe passen sollte und wie er dies mit Robin Hood untersucht, - welche drei Typen von Healthcare-Gamification es gibt und an welchen spannenden Themen er in diesem Bereich schon gearbeitet hat. Zudem erfahrt ihr, ob Narrative auch schaden können, wie sich die Forschung zwischen Wirtschaftsinformatik und Mensch-Computer-Interaktion unterscheidet und wie man durch Laufsprints Truhen öffnet. === weiterführende Links === Paper 1 zu Konzeption von Narrativen in gamifizierten Informationssystemen: scholarspace.manoa.hawaii.edu/items/911b28f0-5818-4cb0-ae43-2c846277dd54 Paper 2 zu Narrative Transportation und Narrative-Task Congruence mit Beispiel "Run, Robin": dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3544549.3585595 Manuels weiteres Schaffen: cii.aifb.kit.edu/deutsch/schmidt-kraepelin.php Mail: manuel.schmidt-kraepelin@kit.edu Dungeons & Workouts: dersportverlag.de/?listview&link=0804000 Konferenz "Mensch und Computer" im September 2024 am KIT: muc2024.mensch-und-computer.de/de/ Ihr vermisst Links? Lasst es uns gern wissen! === direkt Spielsinn weiterhören === zu Fußball als gamifiziertes Laufen: #37, zu Erzählung im Spiel: #16, zu gamifiziertem Radfahren mit Zwift: #58, zur CHI 2024: #61.2, zu Gamification bei der Berufsorientierung: #47, zu Ranglisten: #9, zu Onboarding: #14, zu intrinsischer Langzeitmotivation in Spielen: #19, zum Duolingo-Paper in der Jahresabschlussfolge 2023: #55.3, zum Octalysis-Framework: #5, zu Gamification-Trends: #29, zu Storytelling als Mindset: #32, zur Selbstbestimmungstheorie: #54.3 =========================

In den 40 Jahren seit der ersten E-Mail in Karlsruhe hat sich viel verändert. Kriminelle interessieren sich sehr für unsere private Kommunikation und haben inzwischen vielfältige Methoden entwickelt, Daten auszuspähen oder Schadsoftware über Mails zu verschicken. Wie können wir uns schützen? Stefan Troendle im Gespräch mit Prof. Melanie Volkamer, Karlsruher Institut für Technologie

Dirk Hebel ist Professor für nachhaltiges Bauen an der Fakultät für Architektur am Karlsruher Institut für Technologie.

Wie lassen sich die leichtesten Elementarteilchen im Universum wiegen? Das KATRIN-Experiment am Karlsruher Institut für Technologie erforscht die Masse von Neutrinos, um neue Erkenntnisse über das Universum zu gewinnen. >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/forschungsquartett-teilchenphysik

Wie lassen sich die leichtesten Elementarteilchen im Universum wiegen? Das KATRIN-Experiment am Karlsruher Institut für Technologie erforscht die Masse von Neutrinos, um neue Erkenntnisse über das Universum zu gewinnen. >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/forschungsquartett-teilchenphysik

Wie lassen sich die leichtesten Elementarteilchen im Universum wiegen? Das KATRIN-Experiment am Karlsruher Institut für Technologie erforscht die Masse von Neutrinos, um neue Erkenntnisse über das Universum zu gewinnen. >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/forschungsquartett-teilchenphysik

Immer weniger Deutsche denken darüber nach, ein E-Auto zu kaufen, viele liebäugeln stattdessen mit einem Verbrenner. Experten sprechen von einem „Akzeptanzproblem“ der elektrischen Fahrzeuge. Zu Recht? Wo hakt es bei der E-Mobilität, und was muss sich ändern, damit mehr Menschen aufs E-Auto umsteigen? Welche Rolle spielt die Diskussion um andere Technologien wie E-Fuels oder Wasserstoff? Welche Auswirkungen haben mögliche Strafzölle auf chinesische E-Autos? Geli Hensolt diskutiert mit Lisa Bohm – Unternehmensberaterin für E-Mobilität, Rellingen; Professor Claus-Christian Carbon – Lehrstuhl für Allgemeine Psychologie und Methodenlehre, Uni Bamberg; Thomas Koch – Leiter des Instituts für Kolbenmaschinen am Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Was unterscheidet die neuen genomischen Techniken von anderen Züchtungstechniken, wo liegen mögliche Risiken, wo besondere Chancen und was sind die Hoffnungen von Forschenden und deren Sichtweise auf die geführte Debatte? Antworten auf diese und weitere Fragen geben Prof. Dr. Gabriele Krczal von der RLP Agrosscience in Neustadt, Prof. Dr. Holger Puchta vom KIT – dem Karlsruher Institut für Technologie und Dr. Tobias Brügmann vom Thünen Institut für Fortgenetik in Großhansdorf

Der Klimawandel wirkt sich auch auf das Grundwasser aus. Laut einer neuen Studie soll es global um zwei bis 3,5 Grad wärmer werden. Welche Folgen das hat, weiß Susanne Benz vom Karlsruher Institut für Technologie. Benz, Susanne www.deutschlandfunkkultur.de, Studio 9

SF & more: "Sind sie Sklaven?" Aus dem Leben in Kybernetien von Karlheinz Steinmüller (Hördauer 31 Minuten) Die Arbeit von übermorgen – 15 Kurzgeschichten aus der Zukunft ⁠Herausgegeben von Lars Schmeink und Ralf H. Schneider⁠ Wie werden wir am Ende des 21. Jahrhunderts arbeiten? Haben uns die globalen Konzerne in der Hand oder schaffen wir neue Formen gemeinschaftlicher Tätigkeiten? Grundeinkommen, Fronarbeit, die Jagd auf Credits, Mikrojobs, Job-Tauschbörsen, Künstliche Intelligenz oder Klone? Im Rahmen des BMBF-Forschungsprojekts FutureWork nehmen uns Autor*innen daher in 15 Science-Fiction-Kurzgeschichten in Zukunftsszenarien mit, in denen wir erfahren dürfen, wie sich Arbeitswelten am Ende des 21. Jh. anfühlen. Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Sprecherin: Nadine Edel, Realisation: Uwe Kullnick   Wenn Ihnen diese Sendung gefallen hat, hören Sie doch hier mal hinein.  --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/hoerbahn/message

Mit dem Vorschlag für die MiCA (Markets in Crypto Assets)-Verordnung ebnet die Europäische Union den Weg, um die EU zu einem attraktiven Markt für Krypto-Asset-Dienstleister (Crypto Asset Service Providers, CASPS) für globale Geschäfte zu machen. Die MiCA hat daher zum Ziel, den Krypto-Asset-Markt zu regulieren und zu überwachen. Nachdem sie 2020 auf den Weg gebracht wurde und der endgültige Rechtsakt im Mai 2023 unterzeichnet wurde, tritt die MiCA ab Dezember 2024 in Kraft. Um einen detaillierteren Blick auf die Bedeutung dieses neuen Rechtsrahmens zu werfen und die MiCA bezüglich der Offenlegung von Nachhaltigkeit besser zu verstehen, hat ein Team um Christopher Schmitz, Peter Fricke, Andreas Wittkop und Anna Lange kürzlich in Zusammenarbeit mit dem Crypto Carbon Ratings Institute ein gemeinsames Paper zum Thema "Implications of Markets in Crypto Assets (MiCA) for sustainability disclosure" veröffentlicht. Was sollten CASPs und Token-Emittenten jetzt wissen? Wie wird sich die MiCA künftig auf den Kryptomarkt auswirken? Welche Herausforderungen stellen sich für Finanzinstitute bei der Erfassung von Nachhaltigkeitsindikatoren? Wir diskutieren diese und weitere spannende Fragen mit Lena Klaaßen, Co-Founder und COO des CCRI - Crypto Carbon Ratings Institute, Dr. Martin Wagener, Head of Group Regulatory and Governmental Affairs und Group Sustainability Officer der Boerse Stuttgart Group und Dozent am Karlsruher Institut für Technologie, sowie mit unserem Kollegen Andreas Wittkop, Manager Strategy & Transactions bei EY-Parthenon. Moderation: Peter Fricke, Associate Director FinTech Business Development, und Anna Lange, Senior Consultant Strategy & Transactions. Ihr habt Fragen oder Anmerkungen? Meldet euch einfach bei uns per Mail unter eyfintechandbeyond@de.ey.com mit Feedback oder Vorschlägen für Themen oder Gäste.

SF & more: "Sind sie Sklaven?" Aus dem Leben in Kybernetien von Karlheinz Steinmüller (Hördauer 31 Minuten) Die Arbeit von übermorgen – 15 Kurzgeschichten aus der Zukunft ⁠Herausgegeben von Lars Schmeink und Ralf H. Schneider⁠ Wie werden wir am Ende des 21. Jahrhunderts arbeiten? Haben uns die globalen Konzerne in der Hand oder schaffen wir neue Formen gemeinschaftlicher Tätigkeiten? Grundeinkommen, Fronarbeit, die Jagd auf Credits, Mikrojobs, Job-Tauschbörsen, Künstliche Intelligenz oder Klone? Im Rahmen des BMBF-Forschungsprojekts FutureWork nehmen uns Autor*innen daher in 15 Science-Fiction-Kurzgeschichten in Zukunftsszenarien mit, in denen wir erfahren dürfen, wie sich Arbeitswelten am Ende des 21. Jh. anfühlen. Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Sprecherin: Nadine Edel Realisation: Uwe Kullnick   Wenn Ihnen diese Sendung gefallen hat, hören Sie doch hier mal hinein.  --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/hoerbahn/message

Ein Vortrag des Kommunikationswissenschaftlers Marc Ziegele Moderation: Katrin Ohlendorf ********** Beleidigungen, Lügen, Anfeindungen bis hin zur Hassrede – all das sind Phänomene, die uns allzu oft in politischen Online-Diskussionen begegnen. Woher kommt diese "Inzivilität“, wie verbreitet ist sie und was für Folgen hat sie? Diese Fragen klärt der Kommunikationswissenschaftler Marc Ziegele in seinem Vortrag. ********* Marc Ziegele ist Juniorprofessor für politische Online-Kommunikation an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf. Zu seinen Forschungsschwerpunkten gehören Politische Partizipation, Diskussionskultur, Inzivilität, Hate Speech und Deliberation im Netz.Sein Vortrag „Verbreitung, Ursachen und Folgen von Inzivilität in politischen Online-Diskussionen" wurde am 11. Januar 2024 im Rahmen der Vortragsreihe "Colloqium Fundamentale" aufgezeichnet.Diese Reihe organisiert das Zentrum für Angewandte Kulturwissenschaft und Studium Generale (ZAK) am Karlsruher Institut für Technologie regelmäßig - im Wintersemester 2023/24 ging es dabei um Politische Informationen im digitalen Zeitalter. ********** Schlagworte: +++ Inzivilität +++ Incivility +++ Kommunikationswissenschaften +++ Online-Diskussionen +++ Social Media +++ Soziale Medien +++ Politik +++ Hassrede +++ Hatespeech +++ Deliberation +++ Debatte +++ Demokratie +++ Silencing +++ Social Littering +++ Fake News +++ Facebook +++ Instagram +++ Trolle +++ Reconquista Germanica +++**********Mehr zum Thema bei Deutschlandfunk Nova:Social Media, Big Data und KI: Wie uns Parteien mit Daten und Technologien manipulierenPopulismus: Fake News als politischer Kampfbegriff"Lügenpresse": Fake News im 17. Jahrhundert**********Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: Tiktok und Instagram.

Ein Vortrag des Kommunikationswissenschaftlers Simon Kruschinski Moderation: Katrin Ohlendorf ********** Was wissen Parteien über uns, wie nutzen sie unsere Daten und welche Folgen hat das? Der Kommunikationswissenschaftler Simon Kruschinski erklärt in seinem Vortrag, wie Big Data und KI genutzt werden, um uns politisch zu beeinflussen. ********** Simon Kruschinski ist promovierter Kommunikationswissenschaftler und Postdoktorand am Institut für Publizistik der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Außerdem leitet er seit Januar 2024 das DFG-geförderte Forschungsprojekt "Politisches Online-Microtargeting im Kontext der Europawahl 2024". Sein Schwerpunkt in Forschung und Lehre ist der Einsatz und die Wirkung strategischer Kommunikation in politischen Kampagnen mit Fokus insbesondere auf Medien, Technologien und Daten und wie wir damit beeinflusst werden.Seinen Vortrag mit dem Titel "Social Media, Big Data & Künstliche Intelligenz. Wie uns Parteien mit Daten und Technologien manipulieren" hat er am 14. Dezember 2023 im Rahmen des Colloquium Fundamentale gehalten. Diese Reihe organisiert das Zentrum für Angewandte Kulturwissenschaft und Studium Generale (ZAK) am Karlsruher Institut für Technologie. Im Wintersemester 2023/24 ging es dabei um Politische Informationen im digitalen Zeitalter. ********** Schlagworte: +++ Polarisierung +++ Desinformation +++ Information +++ Parteien +++ Wahlwerbung +++ Manipulation +++ Kampagnen +++ Wahlen +++ Wahlkampf +++ Demokratie +++ Kommunikationswissenschaft +++ KI +++ Künstliche Intelligenz +++ Social Media +++ Big Data +++ Daten +++ datengestützte Kampagnen +++ datengestützte Wahlkampfkommunikation +++ Politik +++**********Quellen aus der Folge:Katharine Dommett, Glenn Kefford, Simon Kruschinski: Data-Driven Campaigning and Political Parties - Five Advanced Democracies Compared. Oxford University Press (2024) **********Mehr zum Thema bei Deutschlandfunk Nova:Künstliche Intelligenz: Ist die KI Akteurin oder Werkzeug?Wahlalter: Warum wählen mit 16 eine gute Idee sein könnteRechtswissenschaft: So könnte die AfD die Schulen verändern**********Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: Tiktok und Instagram.

Er kann viel und wird noch viel zu wenig genutzt, Gespräch mit Prof. Andreas Gendes, wissenschaftlicher Leiter des Innovation Hub am Karlsruher Institut für Technologie. Außerdem geht es um das Renaturierungsgesetz der EU, um Skigebiete ohne Schnee und den Wassermangel in Marokko. Eine Sendung von Susanne Henn, 29.02.24

Das Europaparlament hat heute für Lockerungen beim Einsatz von neuen, gentechnischen Verfahren wie der Genschere CRISPR/Cas in der Pflanzenzüchtung gestimmt. Viele Wissenschaftler*innen sehen darin die Chance, Nutzpflanzen so zu verändern, dass sie gesünder und widerstandsfähiger werden. Ralf Caspary im Gespräch mit dem Mikrobiologen Prof. Holger Puchta, Karlsruher Institut für Technologie (KIT).

Neues Jahr, alte Frage: Wohin mit dem CO2, das wir nicht vermeiden können? Inzwischen ist klar: Allein durch Einsparen und Erneuerbare Energien lassen sich die gesteckten Klimaziele nicht mehr erreichen. Wir brauchen weitere Lösungen: Zum Beispiel die Einlagerung von CO2. Auf der Weltklimakonferenz in Dubai hat das Thema eine große Rolle gespielt. Viele Staaten setzen auf technische Lösungen im Kampf gegen den Klimawandel. Auch die Bundesregierung verschließt sich dem nicht. Wie bedeutsam ist die Technik? Wie funktioniert sie? Und wie sicher ist sie? Darüber sprechen wir mit Frank Schilling vom Karlsruher Institut für Technologie, mit Julia Metz vom Think Tank Agora Industrie, mit Carel Mohn von Klimafakten.de und mit unserem Redakteur aus der Klimaredaktion Reinhard Spiegelhauer. Podcast-Tipp: Funkkolleg. Klima Welchen Wert hat unser persönlicher CO2-Fußabdruck? Sind Bio-Tomaten auch gut fürs Klima? Können wir mit neuen Energieträgern wie grünem Wasserstoff den Klimawandel schnell ausbremsen? Das funkolleg. Klima mit Jennifer Sieglar hat die Antworten. https://www.ardaudiothek.de/sendung/funkkolleg-klima/12314379/

Wo Neutrinos herkommen, wie sich die rätselhaften Eigenschaften der Teilchen untersuchen lassen und was sie uns über die Geschichte und den Aufbau des Universums verraten, erzählt Kathrin Valerius vom Karlsruher Institut für Technologie in dieser Folge.

In dieser Folge spricht Jacqueline Klusik-Eckert mit Harald Sack und Holger Simon über den Knowledge Graph und seine Bedeutung für die Kunstgeschichte. Schon jetzt finden sich viele Informationen über Kulturgüter und Geschichte digital im Netz. Datenbanken und Repositories bieten zwar verstärkt Zugang zu Informationen, sind aber oft in isolierten Silos verstreut. Institutionen nutzen unterschiedliche Systeme zur Datenbereitstellung, was zu einer fragmentierten Landschaft führt. Meta-Datenbanken wie Europeana und die Deutsche Digitale Bibliothek versuchen, diese Fragmentierung zu überwinden, aber ihr Erfolg ist begrenzt. Es scheint, als bräuchten wir eine Meta-Meta-Datenbank, um diese Silos zu durchbrechen. Die Grundidee des Internets und das Konzept Linked Open Data (LOD) versprechen hier Abhilfe zu leisten. Die Herausforderung besteht darin, dieses vernetzte Wissen digital abzubilden. Hier kommt der Knowledge Graph ins Spiel. Im Rahmen des NFDI 4 Culture Projekts entsteht ein solcher Wissensgraph. Während in anderen Bereichen die Technologie des Knowledge Graphs schon länger im Einsatz ist – Google hat seit 2012 einen solchen Graphen etabliert –, befindet sich die Kunstgeschichte möglicherweise noch am Anfang dieser Entwicklung. GLAM-Institutionen (Galleries, Libraries, Archives, Museums) haben eine wichtige Rolle bei der Datenbereitstellung, müssen aber auch Anreize für den Austausch schaffen und erhalten.Für die Forschung eröffnet der Knowledge Graph neue Horizonte. Er ermöglicht nicht nur andere Fragestellungen und Visualisierungen von Datenmassen, sondern auch eine komplexere Anreicherung von Museumsinformationen. Aber letztendlich gewinnt der Mensch durch die Erkenntnisse, die aus diesen Daten gezogen werden.Von der Modellierung im Graphen bei der Digitalisierung bis hin zur Unterstützung durch die NFDI gibt es verschiedene Wege, sich einzubringen. Doch letztendlich liegt die Herausforderung darin, wie wir als Gemeinschaft von Forschenden und Kulturerbebewahrenden diese komplexe Datenlandschaft gemeinsam gestalten und nutzen können.Prof. Dr. Harald Sack isst Bereichsleiter für Information Service Engineering bei FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur und Professor am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) mit der Forschungsgruppe „Information Service Engineering“. Und NFDI4Culture Co-Spockesperson von FIz KarlsruheProf. Dr. Holger Simon ist Sprecher im AK Digitale Kunstgeschichte, Geschäftsführer der Pausanio GmbH & Co. KG, Er ist außerplanmäßiger Professor an der Universität zu Köln und im Culture Steering Board NFDI 4 Culture.Begleitmaterial zu den Folgen findest du auf der Homepage unter https://www.arthistoricum.net/themen/podcasts/arthistocastAlle Folgen des Podcasts werden bei heidICON mit Metadaten und persistentem Identifier gespeichert. Die Folgen haben die Creative-Commons-Lizenz CC BY 4.0 und können heruntergeladen werden. Du findest sie unterhttps://doi.org/10.11588/heidicon/1738702Bei Fragen, Anregungen, Kritik und gerne auch Lob kannst du gerne per Mail an uns schicken unterpodcast@digitale-kunstgeschichte.de

Heute: Dramatisch sieht die Lage für die Autoindustrie aus - vor allem für die Zulieferer. Aufgrund politischer Fehlentscheidungen sollen die Autobauer nur noch Elektroautos herstellen, die aber kaum jemand kaufen will. So steht vor allem VW vor einem Scherbenhaufen, ganze Fabrikhallen umgebaut für die Produktion von Elektroautos. Die füllen jetzt die Halden. Es ist ein vollkommener Mythos, dass die Zukunft bei den Autos rein elektrisch sei. Auch in China werden weiter Verbrennerautos gebaut, sogar chinesische Autohersteller investieren seit vielen Jahren in die Entwicklung neuer Benzin- und Dieselmotoren und bieten sie auch in Europa an. Ein Gespräch von Roland Tichy mit Prof Thomas Koch vom Karlsruher Institut für Technologie. Er ist dort für Verbrennungsmotoren in Forschung, Lehre und Innovation zuständig. Webseite: https://www.tichyseinblick.de

ein Vortrag der Kommunikationswissenschaftlerin Jana EgelhoferModeration: Nina Bust-Bartels**********Fake News sind gefälschte Nachrichten, aber Fake News ist auch ein politischer Kampfbegriff. Wie dieser die politische Debatte verändert und das Vertrauen in die Medien schwächt, erklärt die Kommunikationswissenschaftlerin Jana Egelhofer im Vortrag.Jana Egelhofer ist Kommunikationswissenschaftlerin am Munich Science Communication Lab an der LMU München. Ihren Vortrag "Fake News und Wahrheit im politischen Diskurs" hat sie am 6. Juli 2023 im Rahmen der Vortragsreihe Studium Fundamentale "Was ist Wahrheit? Annäherung an ein umstrittenes Konzept" am Karlsruher Institut für Technologie gehalten.**********Schlagworte: +++ Populismus +++ Fake News +++ Nachrichten +++ Politik +++ Wahrheit +++ Lüge +++ Medien +++ Kommunikationswissenschaft +++ Diskurs +++ Debatte +++ Demokratie +++**********Mehr zum Thema bei Deutschlandfunk Nova:Demokratie: Warum wir Experten (nicht) vertrauenPolitik und Wahrheit: Wissenschaft als Mittel gegen eine "postfaktische" Welt?Vertrauen, Schuld und Lüge: Bessere Wissenschaftskommunikation in Krisenzeiten**********Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: Tiktok und Instagram.

ein Vortrag des Psychiaters Philipp Sterzer Moderation: Nina Bust-Bartels ********** Wie macht sich unser Gehirn ein Bild von der Welt? Und was ist bei diesem Prozess gestört, wenn wir Wahnvorstellungen haben? Das erklärt der Psychiater Philipp Sterzer in seinem Vortrag – und außerdem wie Verschwörungserzählungen und Wahn zusammenhängen. Philipp Sterzer ist Neurowissenschaftler und Psychiater an der Universität Basel. Seinen Vortrag "Wahn oder Wirklichkeit? – Wie das Bild der Welt in unseren Köpfen entsteht" hat er am 22. Juni 2023 im Rahmen des Colloquium Fundamentale "Was ist Wahrheit? Annäherung an ein umstrittenes Konzept" am Karlsruher Institut für Technologie gehalten. ********** Schlagworte: #Psychiatrie # Wahnvorstellungen #Verschwörungserzählungen #Verschwörungstheorien #Psychose #Psychologie #Wissenschaft #Wissenschaftsjournalismus #Hörsaal #Universität #Neurowissenschaften *************************************************************************************Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: Tiktok und Instagram.

Ein Vortrag der Biologin Christiane WernerModeration: Sibylle Salewski**********Bäume schützen sich gegen Hitze, indem sie die Poren ihrer Blätter schließen. So verlieren sie weniger Wasser, können aber auch kein Kohlendioxid mehr binden. Das erhöht den CO2-Gehalt in der Atmosphäre. Christiane Werner ist Professorin für Ökosystemphysiologie an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Ihr Vortrag hat den Titel "Waldökosysteme unter Trockenstress im Klimawandel." Sie hat ihn am 3. Juli 2023 in Karlsruhe gehalten im Rahmen der Vortragsreihe "KIT Environment Lecture". Organisiert wird die Reihe vom Karlsruher Institut für Technologie, KIT. **********Schlagworte: +++ Trockenheit +++ Hitze +++ Klimawandel +++ Bäume +++ Wald +++ Pflanzen +++ Ökosystem +++ CO2-Speicher +++ Kohlendioxid +++ Fotosynthese +++ Stomata +++ Biosphere 2**********Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: Tiktok und Instagram.

Die Sommer werden wärmer, der Grundwasserspiegel sinkt. Auch Deutschland wird in Zukunft von Wassermangel betroffen sein – wenn wir nichts dagegen unternehmen. Welche Regionen sind besonders betroffen und welche Maßnahmen können helfen, dem Mangel entgegenzuwirken? Stefan Troendle im Gespräch mit Nico Goldscheider, Hydrogeologe, Karlsruher Institut für Technologie

Die EU möchte die Regeln für den Einsatz von Gentechnik in der Landwirtschaft lockern, denn seit dem Durchbruch der CRISPR/Cas-Methode hat sich viel getan: Wie verändert man das Erbgut von Pflanzen im Labor, was sind die Risiken und wie wichtig werden gen-veränderte Nutzpflanzen, wenn sich die Erde erwärmt? Jochen Steiner im Gespräch mit Holger Puchta, Pflanzengenetiker am Karlsruher Institut für Technologie

Nach Jahren der Zurückhaltung entdecken die Gewerkschaften in Deutschland und Europa ihre Macht wieder. Das zeigt sich nicht nur in satten Tarifabschlüssen, sondern auch in ungewohnten Forderungen: So will die IG Metall in den kommenden Verhandlungen die Viertagewoche vorantreiben. Das Wochenende könnte sich also zumindest in der Stahlbranche demnächst um einen Tag verlängern – und andere dürften folgen. Philipp Frey, Arbeitsforscher am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), hält die Entwicklung nur für folgerichtig. In Großbritannien und Belgien laufen bereits sehr erfolgreiche Feldversuche. „Immer mehr Unternehmen kommen auf die Idee: Wenn wir bessere Arbeitsbedingungen bieten, werden wir vielleicht auch attraktiver als Arbeitgeber – und können damit den Fachkräftemangel beheben“, sagt er im Podcast „Die Stunde Null“. „Für die Einzelbetriebe geht die Rechnung auf.“ Frey verweist darauf, dass der technische Fortschritt historisch zu sinkenden Arbeitszeiten geführt hatte, bis es ab 1990 zu einer „Stagnation“ gekommen sei. Es gehe nun darum, dass die Menschen an der steigenden Produktivität auch teilhaben müssten. // Weitere Themen: Der Heizungsbauer Viessmann wird verkauft +++60 Tage lang kostenlos Capital+ lesen - Zugriff auf alle digitalen Artikel, Inhalte aus dem Heft und das ePaper. Unter Capital.de/plus-gratis +++Weitere Infos zu unseren Werbepartnern finden Sie hier: https://linktr.ee/diestundenull +++Unsere allgemeinen Datenschutzrichtlinien finden Sie unter https://datenschutz.ad-alliance.de/podcast.html +++Unsere allgemeinen Datenschutzrichtlinien finden Sie unter https://art19.com/privacy. Die Datenschutzrichtlinien für Kalifornien sind unter https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info abrufbar.

Am kommenden Samstag wird der Schalter umgelegt: Die letzten drei Kernkraftwerksblöcke in Deutschland gehen vom Netz. Dann ist die Atom-Ära in Deutschland zu Ende. Aber ist sie das wirklich? Über unsere Nachbarländer - vor allem Frankreich - sind wir weiter in einem europäischen Verbund, in dem diese Energieform eine große Rolle spielt. Und weltweit gibt es durchaus Konzepte, wie eine neue Generation von Kernkraftwerken zum Klimaschutz beitragen könnte. Werner Eckert diskutiert mit Prof. Veit Hagenmeyer - Experte für Energiesysteme am Karlsruher Institut für Technologie KIT, Dr. Björn Peters - Physiker und Vorstand des Atomkraft-Start-Ups „Dual Fluid“, Christoph Rat-Fischer - deutsch-französischer Politologe und EU-Berater

E-Fuels sind Treibstoffe, die aus Kohlendioxid und Wasserstoff entstehen. Damit könnten z.B. Schiffe oder Flugzeuge betankt werden. Fachleute gehen davon aus, dass bis 2035 nicht so große Mengen produziert werden können, dass auch PKW damit fahren könnten. Ralf Caspary im Gespräch mit Prof. Maximilian Fichtner, Karlsruher Institut für Technologie.

Wochenlang war das Kernkraftwerk Saporischschja umkämpft – die Angst vor einer nuklearen Katastrophe war groß. Unterstützung bei der Vorbereitung für den Ernstfall erhält die Ukraine aus Karlsruhe. Ralf Caspary im Gespräch mit Wolfgang Raskob, Stellvertretender Leiter des Instituts für Thermische Energietechnik und Sicherheit am Karlsruher Institut für Technologie

Autonome Fahrzeuge könnten Fahrmanöver künftig so durchführen, dass Risiken möglichst fair unter den Verkehrsteilnehmenden verteilt würden. Besonders ungeschützte Personen wie Fußgänger oder Radfahrer wären dann viel seltener in Unfälle verwickelt, als mit alternativen Algorithmen, die keine Risiken abwägen oder nur die Fahrzeuginsassen berücksichtigen. Jochen Steiner im Gespräch mit Claudia Brändle vom Karlsruher Institut für Technologie

Christine Langer im Gespräch mit Prof. Milada Mühlleitner, Professorin für Theoretische Physik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Immer noch ist Physik ein „Jungs-Fach“ und Physikerinnen sind ihren männlichen Kollegen gegenüber in der deutlichen Minderheit. Doch auch Mädchen interessieren sich für Physik. Bisher wird dieses Interesse jedoch kaum gefördert.

In der Nachmittagsfolge begrüßen wir heute Dr. Frédéric du Bois-Reymond, Uni-X Partner bei Earlybird Venture Capital, und sprechen mit ihm u.a. über den Uni-X-Fonds von Earlybird.Earlybird ist ein Risikokapitalgeber mit Fokus auf Technologieunternehmen in Europa. Das deutsche Venture Capital Unternehmen wurde 1997 von Dr. Christian Nagel, Dr. Hendrik Brandis, Roland Manger und Rolf Mathies gegründet. Der Investor beschäftigt mehr als 80 Mitarbeitende in Aachen, Berlin, Istanbul, London, München und Paris. Earlybird konzentriert sich auf Investments in verschiedenen Wachstumsphasen der Unternehmensentwicklung und bietet seinen Portfoliounternehmen nicht nur finanzielle Mittel, sondern auch strategische Unterstützung sowie den Zugang zu einem internationalen Netzwerk und zum Kapitalmarkt. Der VC verwaltet Fonds in den Bereichen digitale Technologien in Ost- und Westeuropa, Healthcare und universitären Ausgründungen. Der Wagniskapitalgeber hat sich zur Aufgabe gemacht, die eigenen Aktivitäten umweltfreundlicher zu führen und den ökologischen Fußabdruck auszugleichen und erwartet das auch ebenfalls von seinen Portfoliounternehmen. Earlybird hat ein verwaltetes Kapital von über 2 Milliarden Euro, acht Börsengänge sowie 30 Trade Sales vorzuweisen.Um die Kluft zwischen den Ideen aus den Universitäten und der VC-Finanzierung sowie der Kommerzialisierung von vielversprechenden Innovationen in Europa zu überbrücken, hat der Kapitalgeber Earlybird Uni-X gegründet. Earlybird Uni-X ist ein 2021 aufgelegter Fonds, der mit 75 Millionen Euro Volumen in europäische Frühphasen-Startups investiert, die sich mit Deep Tech Innovationen auseinandersetzen. Dabei kooperiert der VC mit 45 Professorinnen und Professoren von europäischen Universitäten wie die Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, das Karlsruher Institut für Technologie oder das Imperial College London, um auch Startups zu fördern, die aus universitären Projekten entstanden sind.

„Humor ist ein adäquates Mittel, auch für ernste Themen“, sagt Klimaforscher Christian Scharun. Mit seinem Science Slam über bessere Methan-Messungen in der Nordsee hat er bei den Süddeutschen Science-Slam-Meisterschaften in Ludwigsburg überzeugt. Martin Gramlich im Gespräch mit dem Biochemiker Dr. Christian Scharun, Karlsruher Institut für Technologie KIT.

Unser heutiger Gast ist im Süden Deutschlands aufgewachsen und hat bereits kurz nach dem Abitur sein erstes Unternehmen im E-Commerce Bereich gegründet. Er studierte unter Anderem am Karlsruher Institut für Technologie, bevor er seinen MBA-Abschluss erlangte. In den vergangenen 10 Jahren hat er sein Unternehmen “powercloud” vom Startup zu dem am schnellsten wachsenden Abrechnungssystem der Energiebranche entwickelt und beschäftigt heute über 350 Mitarbeiter*innen. Er hat es sich zum Ziel gesetzt, die Energiewende voranzutreiben, arbeitet an der Co2 Neutralität seines Firmensitzes und investiert fortlaufend in nachhaltige Lösungen, Kooperationen und Startups. Die Folge 314 mit Marco findet ihr überall dort, wo es Podcasts gibt und das Buch „On the Way to New Work“ überall dort, wo ihr gerne Bücher bestellt. Viel Spaß mit einer weiteren Woche neuer Arbeit!