Podcasts about tu darmstadt

Wie schnell erliegen wir der Versuchung, mit einem Klick „Ja und Amen“ zu sagen? Wie oft klicken wir, wenn wir auf Websites und in sozialen Netzwerken im Internet vorankommen wollen, ungeduldig und ohne lange nachzudenken auf „Alles akzeptieren“? Obwohl viele von uns dabei schon ein unbehagliches Gefühl beschleicht. Denn wer ist im Alltag schon bereit, Blankovollmachten auszustellen? Aber auf unsere Daten halten wir bei weitem nicht so sehr den Daumen wie auf unser Geld. Dabei sind unsere Daten doch mindestens ebenso viel wert. Schon deshalb, weil sie für so manches gierige Unternehmen bares Geld sind. Außerdem wachsen die Möglichkeiten, unsere Daten zu was auch immer zu verarbeiten, ins Unermessliche, seit in unserer digitalen Welt immer mehr Künstliche Intelligenz schaltet und waltet. Können unsere Datenschutzbeauftragten damit schritthalten? Wie schaffen wir es mit unserer natürlichen Intelligenz, gewappnet zu sein gegen die Datenkraken dieser Welt? Wie nutzen wir, was das Netz uns bietet, ohne mehr von uns preiszugeben, als nötig, zulässig und verantwortbar ist? Sprechen wir darüber u.a. mit dem hessischen Datenschutzbeauftragten Prof. Alexander Roßnagel, dem Juristen Martin Baumann von der Nicht-Regierungs-Organisation NOYB („None of your business“) und dem Wirtschaftsinformatiker Prof. Dr. Peter Buxmann von der TU Darmstadt. Podcast-Tipp: Der KI-Podcast Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftsthema mehr - KI prägt unsere Gegenwart. Künstlich generierte Texte, Bilder und Stimmen sind überall ... und werden wöchentlich besser. Welche Auswirkungen bringt die KI in Arbeitswelt, Bildung und Gesellschaft mit sich? Wie kann man künstliche Intelligenz selbst im Alltag nutzen? Und was passiert, wenn jeder Inhalt im Internet auch ein KI-Fake sein könnte? Gregor Schmalzried, Marie Kilg und Fritz Espenlaub stellen sich jeden Dienstag den großen und kleinen Fragen der KI-Revolution - und trennen die Fakten vom Hype. Ein ARD-Podcast von BR24 und SWR. https://www.ardaudiothek.de/sendung/der-ki-podcast/94632864/

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.

Sie haben Post. Wer diesen Satz im Ohr hat, der denkt an sein digitales Postfach, weniger an den Briefkasten. In dem finden sich vor allem Rechnungen. Und weil wir alle nur noch selten Briefe verschicken, verändert sich auch dieser gesamte Dienstleistungsbereich. Die Post kommt nur noch selten, die Zahl der Postfilialen schrumpft. Unser gesamtes Kommunikationsverhalten verändert sich. Noch arbeiten aber rund 170.000 Menschen bei der Deutsche Post AG und die fordern in den aktuellen Tarifverhandlungen mehr Geld. Auch wegen der großen körperlichen Belastung, die damit einhergeht, dass wir zwar weniger Briefe schreiben, aber deutlich mehr Päckchen und Pakete verschicken. Wir sprechen mit einem Postboten über die Veränderungen dieses Berufs, mit unserer Wirtschaftsredaktion über die aktuellen Tarifverhandlungen für die Post, um Liebesbriefe geht es in der Forschung von Prof. Dr. Andrea Rapp von der TU-Darmstadt, Jörg-Ulrich Hübner sammelt Briefmarken und Dr. Annabelle Hornung, die Direktorin des Museums für Kommunikation in Frankfurt, führt uns zurück in die Zeit der Postkutsche. Podcast-Tipp: Radio Wissen Liebesbriefe - Zärtliche Zeilen und Zeitzeugnisse Liebesbriefe sind spannende Zeitzeugnisse. Sie spiegeln Hoffnung und Sehnsucht und sind eine mutige Selbstoffenbarung mit dem Risiko. Manche gewähren auch Einblick in das Auf und ab von Beziehungen. Vor allem sind Liebesbriefe tiefromantische Bekenntnisse im Versuch, das ganz große Gefühl auszudrücken und für immer auf Papier zu bannen. Wie steht es heute um den Liebesbrief? Damit beschäftigt sich radiowissen. https://www.ardaudiothek.de/episode/radiowissen/liebesbriefe-zaertliche-zeilen-und-zeitzeugnisse/bayern-2/13746859/

Als das vermeintliche Startup DeepSeek aus China ein konkurrenzfähiges Modell zu vermeintlich niedrigsten Kosten vorstellte, schien die Plattentektonik der KI-Verhältnisse in die Brüche zu gehen: Wer führt den Markt an, wieviel Vorsprung haben die bereits etablierten Player, und brauchen wir tatsächlich so viel Energie und Ressourcen wie gedacht? Die heftigen Reaktionen in der Presse (und am Aktienmarkt) zeigen vielleicht vor allem, welche Bedeutung die großen Foundational Models für unsere Wirtschaft und Gesellschaft inzwischen haben - und dass die massiven Investitionen insbesondere dazu dienen, andere vom Spielfeld fernzuhalten. Höchste Zeit also für einen Studiogast, der sich mit KI mal richtig auskennt! Prof. Kristian Kersting leitet das Machine Learning/KI Lab der TU Darmstadt, wurde unter die Top-100 einflussreichsten KI-Forscher gewählt und die Liste seiner Auszeichnungen und Mitgliedschaften in der AI Community würde den Podcast sprengen. Beste Voraussetzungen also um zu fragen: Was passiert da eigentlich gerade in der KI: Revolution oder Revolutiönchen? Und wann endlich kommt die Singularität, an der die Maschinen an der Menschheit vorbeiziehen? Ob es darauf bereits eine Antwort gibt erfahrt ihr in unserem sehr unterhaltsamen Gespräch mit der Menschlichen Intelligenz! In dieser Folge sprechen wir über... (sagt die KI): - DeepSeek - was wir bislang wissen - Neuro-symbolische Ansätze in der KI - Die Rolle von KI in Unternehmen - Reasoning und die Herausforderungen der KI-Architekturen - Zukunftsperspektiven für die KI-Forschung in Europa - Interaktive KI und Explainable AI - Multimodalität und physikalische Modelle - Robotik und menschliche Intelligenz

Ein Vortrag des Rechtswissenschaftlers Andreas FisahnModeration: Katrin Ohlendorf**********Die Finanzmärkte haben enorme politische Macht. Das stellt ein Problem für die Demokratie dar, sagt der Rechtswissenschaftler Andreas Fisahn und befürwortet eine Re-Regulierung der Märkte.Andreas Fisahn ist Professor für Öffentliches Recht, Umwelt- und Technikrecht, und Rechtstheorie an der Universität Bielefeld. Er hat zudem im wissenschaftlichen Beirat von Attac mitgearbeitet und arbeitet noch als Jurist für das globalisierungskritische Netzwerk.Seinen Vortrag "Demokratische Selbstbestimmung und Finanzmärkte" hat er am 1. Juli 2024 im Rahmen der Ringvorlesung Finanzen, Staat, Digitalisierung & Demokratie gehalten. Veranstaltet wurde diese Reihe vom Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften der TU Darmstadt in Kooperation mit dem Projekt eFin & Demokratie am Zentrum verantwortungsbewusste Digitalisierung, ein Forschungs- und Kompetenznetz unter anderem gefördert vom Land Hessen und der TU Darmstadt.**********Hörtipp: Habt ihr Lust auf noch mehr Wirtschaftsthemen? Dann hört mal beim Deutschlandfunk-Nova-Podcast What the Wirtschaft?! rein.**********+++ Deutschlandfunk Nova +++ Hörsaal +++ Wissenschaft +++ Vortrag +++ Rechtswissenschaften +++ Jura +++ Wirtschaft +++ Regulierung +++ Deregulierung +++ Reregulierung +++ Finanzkrise +++ Eurokrise +++ Finanzmärkte +++ Börse +++ Märkte +++ Finanzkapital +++ Troika +++ Europäische Kommission +++ Europäische Zentralbank +++ Internationaler Währungsfonds +++ Demokratie +++**********Ihr hört in diesem Hörsaal:00:00 - Einführung03:26 - Vortragsbeginn05:47 - Das Problem: Rückblick24:39 - Der Status quo: Aktuelle Situation27:23 - Struktureller Zwang und Demokratie32:33 - Was ist überhaupt Demokratie?39:25 - Demokratie emanzipatorisch gedacht43:48 - Selbstgesetzgebung und ökonomische Gesetzmäßigkeiten51:20 - Hörtipp: What the Wirtschaft?!52:03 - Vorschau auf die nächste Hörsaal-Folge**********Mehr zum Thema bei Deutschlandfunk Nova:Ökonom Lars P. Feld: "Wir schädigen die Substanz der deutschen Wirtschaft"Krisen und Katastrophen: Wie wir unsere Gesellschaft krisenfester machen könntenKarl Marx und der Kommunismus: Die Rolle von Eigentum für soziale Gerechtigkeit**********Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: TikTok auf&ab , TikTok wie_geht und Instagram .

Haben die Chinesen in der Künstlichen Intelligenz geschafft, wovon Amerikaner und Europäer bislang nur träumen? Haben die Tüftler eines Start-ups aus Fernost die führenden Internetkonzerne des Westens mit ihren Milliardenmitteln vorgeführt, weil sie mit älterer Technik und deutlich weniger Energie die mindestens selbe Qualität erbracht haben wie die führenden großen Sprachmodelle à la ChatGPT? Die Reaktionen auf die nun breit bekanntgewordene Leistungsfähigkeit des KI-Systems aus dem Hause Deepseek sprechen eine eindeutige Sprache: Sie sind bewundernd bis alarmiert, was in diesem Fall ungefähr auf dasselbe hinausläuft. Kristian Kersting ist Professor für Künstliche Intelligenz an der TU Darmstadt und einer der gefragtesten KI-Fachleute hierzulande. Er erklärt, wie Deepseek funktioniert, was das Modell so effizient macht und wie intelligent es ist. Und was die Nachricht für Deutschland und Europa bedeutet. Denn zumal in Deutschland propagieren Fachleute schon länger, dass der Weg zum künstlichen Gehirn nicht alleine über immer mehr Rechenleistung und Daten führt. Über das, was daraus folgt, sprechen wir in dieser Episode.

Immer mehr Menschen erkranken an Hasenpest, Wasser wird teurer in Rüsselsheim und eine Professorin der TU Darmstadt darf nicht mehr lehren. Das und mehr hören Sie heute im Podcast. https://www.echo-online.de/lokales/darmstadt/leserimpuls-warum-sind-die-darmstaedter-tinas-immer-noch-so-laut-4265230 https://www.echo-online.de/lokales/darmstadt/netto-filiale-im-woogsviertel-politik-schaltet-sich-ein-4295959 https://www.main-spitze.de/lokales/kreis-gross-gerau/ruesselsheim/stadtwerke-ruesselsheim-heben-wasserpreis-an-4289745 https://www.echo-online.de/ratgeber/gesundheit/hasenpest-rueckt-naeher-ansteckungsgefahr-auch-fuer-menschen-4293095 https://www.echo-online.de/lokales/kreis-darmstadt-dieburg/pfungstadt/buergermeisterkandidatin-gibt-fraktionsvorsitz-ab-4291660 https://www.echo-online.de/lokales/darmstadt/habilitation-entzogen-tiefer-fall-fuer-tu-professorin-4296146 Ein Angebot der VRM.

DigitalValley goes HIGHEST: Dezember-Folge über Startup-Finanzierung und GründerkulturDie Dezember-Folge von DigitalValley goes HIGHEST steht ganz im Zeichen der Startup-Finanzierung – ein Thema, das viele Gründerinnen und Gründer gleichermaßen begeistert wie herausfordert. In dieser spannenden Ausgabe teilen Johannes Triebs von Earlybird Venture Capital und Tilman von The Venturer ihre tiefgreifenden Einblicke in die Welt der Venture-Capital-Investitionen.Von der Idee zur Finanzierung: Was VCs wirklich suchenJohannes gewährt einen Blick hinter die Kulissen von Earlybird und erklärt, worauf es bei der Suche nach dem perfekten Investment ankommt. Ob disruptives Geschäftsmodell, skalierbare Technologien oder ein starkes Team – für einen erfolgreichen „VC-Case“ spielen viele Faktoren eine Rolle. Dabei hebt er hervor, dass Earlybird insbesondere auf Teams mit technologischer Expertise, unternehmerischem Denken und Branchenerfahrung setzt.Tilman, ein erfahrener Rechtsanwalt und Berater für Startups, ergänzt diese Perspektive um die rechtlichen Herausforderungen: Von der Cap-Table-Struktur über Vesting-Klauseln bis hin zu Anteilsverteilungen erläutert er, worauf Gründerinnen und Gründer bei Vertragsverhandlungen achten sollten. Besonders wichtig sei es, auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Investition und Risiko zu achten.Herausforderungen und Chancen: Gründerkultur in DeutschlandEin weiteres Highlight der Diskussion ist der Vergleich der Gründerkulturen in Deutschland und den USA. Während in den USA Risikobereitschaft und unternehmerischer Ehrgeiz stärker ausgeprägt sind, sehen die Teilnehmer in Deutschland viel Potenzial in der Weiterentwicklung des Startup-Ökosystems. Initiativen wie HIGHEST, die TU Darmstadt und Futury leisten hier bereits einen wichtigen Beitrag.Besonders hervorgehoben wird die Rolle der Universitäten bei der Förderung von Spin-offs und der Einbindung externer Experten. Harald stellt dabei das Modell der TU Darmstadt vor, das auf IP-Übertragung und geringe Beteiligungen abzielt, um Gründerteams zu stärken und ihnen die nötige Freiheit zu geben.Tipps für Gründerteams: So gelingt der StartDie Experten geben den Zuhörerinnen und Zuhörern klare Empfehlungen mit auf den Weg: 1. Teamzusammensetzung: Ein divers aufgestelltes, komplementäres Gründerteam ist entscheidend. Einzelgründungen werden kritisch gesehen. 2. Professionelle Beratung: Frühzeitige Beratung bei Vertragsverhandlungen kann spätere Konflikte vermeiden. 3. Klare Strukturen: Vesting-Klauseln und eine faire Anteilsverteilung sind die Basis für langfristigen Erfolg. 4. Netzwerke nutzen: Der Austausch mit anderen Gründern und Mentoren bietet unschätzbare Unterstützung.Der Ausblick: Ein starkes Startup-Ökosystem als ZielAbschließend formulieren die Teilnehmer eine Vision: In den nächsten fünf Jahren soll die Zahl der Ausgründungen deutlich gesteigert werden. Dazu braucht es nicht nur Investoren wie Earlybird, sondern auch Initiativen wie die Startup Factories, die durch Kooperationen mit Städten wie Frankfurt und Mainz das Ökosystem stärken.Mit Weihnachtsgrüßen und einem Rückblick auf die erfolgreiche Zusammenarbeit der letzten Jahre endet die Folge – und lädt dazu ein, über das Potenzial von Startups und die Gestaltung der Gründerkultur in Deutschland nachzudenken.Hören Sie rein und lassen Sie sich inspirieren: Die neue Folge von DigitalValley goes HIGHEST ist ab Freitag, den 13. Dezember, verfügbar!

In der neuesten Podcastfolge sprechen wir mit Prof. Dr.-Ing. Michael Kraus über die spannende Kooperation zwischen der TU Darmstadt und Dlubal Software. Aktuell suchen wir einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) für diese zukunftsweisende Zusammenarbeit. Erfahre hier, was diese Stelle ausmacht, welche Aufgaben dich erwarten und wie du die Zukunft der KI im Bauwesen mitgestalten kannst.

In der heutigen Folge von „Technik aufs Ohr“ erfahren die Hosts Sarah Janczura und Marco Dadomo mehr zu einem digitalen CO2-Produktpass. Mit diesem soll Nachhaltigkeit messbar werden – und das entlang der gesamten Wertschöpfungskette industriell hergestellter Produkte. Mehr zum Forschungsprojekt CliCE-DiPP berichten uns unsere Gäste Andreas Wächter und Dr.-Ing. Daniel Fuhrländer-Völker von der TU Darmstadt.

Der Industriesektor spielt eine zentrale Rolle in der deutschen und europäischen Klimaschutzstrategie. Der Energieverbrauch von etwa 30 Prozent der bereitgestellten Endenergie in Deutschland und ein Anteil von rund 22 Prozent an den nationalen Treibhausgasemissionen im Jahr 2022 verdeutlichen das enorme Potenzial der Industrie zur Energieeinsparung und zur Förderung der Energiewende. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Produktion nachhaltiger zu gestalten und dennoch wettbewerbsfähig zu bleiben.Professor Dr. Matthias Weigold forscht zur klimaneutralen Produktion am Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen der TU Darmstadt. Dieses Jahr erhielt er eine der vier ersten, vom Land Hessen eingerichteten LOEWE-Transfer-Professuren. In dieser Folge von „Hessen schafft Wissen“ teilt er seine Erkenntnisse über mögliche Strategien, Herausforderungen und Chancen auf dem Weg zur klimaneutralen Produktion.

Gessat, Michael www.deutschlandfunk.de, Computer und Kommunikation

Die Forstwirtschaft, zunehmende Urbanisierung und Klimaveränderungen haben einen großen Einfluss auf den Zustand unserer Wälder. So führt z.B. Trockenheit, die mit dem Klimawandel einhergeht, zu Veränderungen in der Struktur und Zusammensetzung des Waldes sowie in der Gemeinschaft der Bodenorganismen.Um die Auswirkungen dieser Veränderungen zu erforschen, wurde Ende 2023 das Projekt "Laubklima" an der Technischen Universität Darmstadt ins Leben gerufen. Das ist ein Projekt des Lore-Steubing-Instituts und wird gefördert durch das Hessische Landesamt für Naturschutz und Geologie. Unter der Leitung von Prof. Dr. Michael Heethoff und der Koordination von Dr. Katja Wehner untersucht das Team die Auswirkungen des Forst- und Naturschutzmanagements sowie des Mikroklimas im Boden auf die aktuellen Veränderungen des Waldes in Hessen. Die Erkenntnisse dieser Studie werden nicht nur dazu beitragen, das Anpassungsvermögen des Waldes an künftige Veränderungen besser zu verstehen, sondern auch konkrete Schutzmaßnahmen zu entwickeln. In dieser Folge von “Hessen schafft Wissen” sprechen wir mit Prof. Dr. Michael Heethoff und Dr. Katja Wehner der TU Darmstadt über ihre Arbeit an diesem Projekt und darüber, wie wir die Zukunft unserer Wälder sichern können. 

Keywords:Gründungswettbewerbe, Startup, TU Darmstadt, Pitch Training, Robotik, Entrepreneurship, Innovation, Teamarbeit, Deep-Tech, Preisgeld, Team, Startups, Finanzierung, Wettbewerbe, Technologietransfer, Pitch, Kommunikation, EntrepreneurshipSummary:In dieser Episode des Podcasts "Digital Valley goes highest" diskutieren die Gastgeber P. Dennis Niederhagen und Harald Holzer mit den Gästen Bartosz Kajdas und Oskar von Strieg über die Welt der Gründungswettbewerbe. Sie teilen wertvolle Tipps für die Teilnahme an Wettbewerben, die Bedeutung von Teamarbeit und Körpersprache, sowie die Herausforderungen, die Startups in der Übergangsphase von der Forschung zur Gründung begegnen. Die Diskussion beleuchtet auch die Rolle von Preisgeldern und die Motivation, die aus der Teilnahme an Wettbewerben resultiert. In dieser Episode diskutieren die Teilnehmer die entscheidende Rolle des Teams für den Erfolg von Startups, die verschiedenen Finanzierungsphasen und die Herausforderungen, die mit der Finanzierung in Europa verbunden sind. Sie beleuchten die Bedeutung des Technologietransfers und die Rolle der Politik sowie die Kunst der Kommunikation beim Pitch. Abschließend geben sie wertvolle Tipps für Gründer und ermutigen dazu, den Mut zur Gründung zu haben.Takeaways:Gründungswettbewerbe bieten wertvolle Erfahrungen und Netzwerkmöglichkeiten.Eine gründliche Vorbereitung ist entscheidend für den Erfolg bei Wettbewerben.Die Analyse der Zielgruppe und der Veranstalter ist wichtig.Teamarbeit und Vertrauen sind entscheidend für den Pitch-Erfolg.Körpersprache spielt eine große Rolle in der Kommunikation.Pilotkunden sind für den Erfolg eines Startups unerlässlich.Wettbewerbe sollten als Übung für zukünftige Investorengespräche betrachtet werden.Motivation und externer Zuspruch sind wichtige Faktoren für Gründer.Die Wahl des richtigen Wettbewerbs ist entscheidend für den Erfolg.Ein exzellentes Forscherteam muss nicht automatisch ein exzellentes Gründerteam sein. Das Team ist entscheidend für den Erfolg eines Startups.Finanzierungsphasen sind wichtig, um die richtige Unterstützung zu finden.Die Herausforderungen der Finanzierung in Europa sind erheblich.Technologietransfer benötigt eine bessere Zusammenarbeit zwischen Ministerien.Die Kunst der Kommunikation ist entscheidend für den Erfolg beim Pitch.Jede Idee hat Potenzial, auch wenn nicht jede Gründung erfolgreich ist.Feedback von Wettbewerben ist wichtig für die Weiterentwicklung.Die richtige Vorbereitung auf Pitches ist unerlässlich.Seht die Gründung als Lernprozess.Mut zur Gründung ist wichtig, auch wenn es Rückschläge gibt.Titles:Tipps für den Erfolg bei GründungswettbewerbenPreisgelder und Motivation: Was zählt wirklich? Die Bedeutung des Teams für den Erfolg von StartupsDie Kunst des Pitchens: Kommunikation und Vorbereitung

Posters and Hallway episodes are short interviews and poster summaries.  Recorded at RLC 2024 in Amherst MA.  Featuring:  0:01 Hector Kohler from Centre Inria de l'Université de Lille with "Interpretable and Editable Programmatic Tree Policies for Reinforcement Learning"  2:29 Quentin Delfosse from TU Darmstadt on "Interpretable Concept Bottlenecks to Align Reinforcement Learning Agents"  4:15 Sonja Johnson-Yu from Harvard on "Understanding biological active sensing behaviors by interpreting learned artificial agent policies"  6:42 Jannis Blüml from TU Darmstadt on "OCAtari: Object-Centric Atari 2600 Reinforcement Learning Environments"  8:20 Cameron Allen from UC Berkeley on "Resolving Partial Observability in Decision Processes via the Lambda Discrepancy"  9:48 James Staley from Tufts on "Agent-Centric Human Demonstrations Train World Models"  14:54 Jonathan Li from Rensselaer Polytechnic Institute  

Posters and Hallway episodes are short interviews and poster summaries.  Recorded at RLC 2024 in Amherst MA.  Featuring:  0:01 Ann Huang from Harvard on Learning Dynamics and the Geometry of Neural Dynamics in Recurrent Neural Controllers  1:37 Jannis Blüml from TU Darmstadt on HackAtari: Atari Learning Environments for Robust and Continual Reinforcement Learning  3:13 Benjamin Fuhrer from NVIDIA on Gradient Boosting Reinforcement Learning  3:54 Paul Festor from Imperial College London on Evaluating the impact of explainable RL on physician decision-making in high-fidelity simulations: insights from eye-tracking metrics  

Ein Vortrag des Astrophysikers Harald LeschModeration: Katrin Ohlendorf **********Wir alle und alles um uns herum bestehen aus Elementen, die schon Milliarden von Jahren existieren. Wie sie entstanden sind? Vieles kann die Physik schon erklären – aber noch nicht alles. Der Astrophysiker Harald Lesch über die Bedeutung von Physik. Harald Lesch ist Professor für Astrophysik an der Uni München und lehrt Naturphilosophie an der Hochschule für Philosophie München. Als Wissenschaftskommunikator erklärt er auf allen möglichen Kanälen Physik – ob in Radio, TV oder online.Den Vortrag "Der Ursprung der Materie" hat er am 21. April 2024 gehalten – als Auftaktvortrag der gleichnamigen Vorlesungsreihe. Dazu eingeladen hatten gemeinsam mit dem Physikalischen Verein Frankfurt das Clusterprojekt ELEMENTS, das zusammen von der Uni Frankfurt und der TU Darmstadt geleitet wird. Die Reihe lief im Rahmen der diesjährigen Deutsche Bank Stiftungsgastprofessur "Wissenschaft und Gesellschaft". **********Ihr wollt den Hörsaal live erleben? Am 11. Oktober 2024 sind wir in Berlin! Hier gibt es Infos und einen Link zu den Tickets. Am 01. November 2024 machen wir auch einen Live-Podcast in Halle – Infos dazu folgen! **********Schlagworte: +++ Deutschlandfunk Nova +++ Hörsaal +++ Vortrag +++ Physik +++ Astrophysik +++ Urknall +++ Materie +++ Elemente +++ Dunkle Materie +++ Kosmologie +++ Teilchenphysik +++ Quantenphysik +++ Kernphysik +++ Galaxien +++ Milchstraße +++ Universum +++ Supernova +++ Sterne +++ Planeten +++**********Ihr hört in diesem Hörsaal:00:03:23 - Beginn des Vortrags01:05:58 - Save the date: Infos zu den nächsten Live-Hörsälen!**********Quellen aus der Folge:Die Präsentation zum Vortrag**********Empfehlungen aus der Folge:Leseempfehlung von Harald Lesch: Das Zeitalter der Unschärfe: Die glänzenden und die dunklen Jahre der Physik 1895-1945, von Tobias Hürter, Klett-Cotta 2021Leseempfehlung von Harald Lesch: Die Vermessung der Welt, von Daniel Kehlmann, Rowohlt 2005 **********Mehr zum Thema bei Deutschlandfunk Nova:Synthetische Biologie: Künstliches Leben aus dem LaborNight Science: Kreativitätstools aus der Wissenschaft – Anleitung für GeistesblitzePhysik: Das Geheimnis der Kristalle**********Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: Tiktok und Instagram.

Florian Bauer is an internationally sought-after expert and speaker on the subject of price psychology and behavioral pricing. He is an honorary professor at the Technical University of Munich and author of several books on price research. He also has a doctorate in Psychology at TU Darmstadt, MIT, and Harvard. In this episode, Florian talks about how discounts can give you short-term gain but cost you long-term. He underscores that there are other means to incentivize customers without diminishing a products' value perception. And that cashback is one thing to consider other than discounts. He also talks about buyers' irrationalities and how to use Behavioral Economics to influence their decision-making and let it work in your favor.   Why you have to check out today's podcast: Learn about the psychology of price structure and how it influences consumers' buying behavior Find out what you can, what you should, and what you should not do when giving a discount  Learn how Behavioral Economics can help you influence buyers' decision-making and maximize your company's profit    “If you want to price or sell something, you have to think in two dimensions. You have to think about what people want. That's the traditional value-based approach. And you have to think in the dimension of how they decide.”   - Florian Bauer   Topics Covered: 01:28 - How Florian got started in Pricing 02:25 - What the psychology of price structure is all about 03:22 - What a price structure looks like 04:12 - What's the psychology behind using cashback than just lowering the price 06:03 - How do discounts differ from cashback 07:39 - The feeling of disconnect with cashback 08:20 - Cashback being an icing on the cake that can potentially make you feel more decided about your choice 10:02 - What's the disadvantage of discounting 11:36 - What behavioral economics means for pricing 16:15 - Different people behave differently when it comes to decision irrationalities 18:00 - His thoughts on the ethical issue about Behavioral Economics 23:22 - What is Behavioral Economics showing us and why this works in the B2B world 25:38 - How heuristics simplify complex decisions 29:35 - Florian's best pricing advice that can significantly impact your business   Key Takeaways: “Never ever give a discount without anything the customer has to give in return.” - Florian Bauer  “That's the issue with discounting. It really works very well short-term. So, you have to gain short term, but you have to cost long-term.” - Florian Bauer  “If I want to sell somebody something, I need to know what he wants, or she wants, and I need to adapt my sales approach and my pricing model, potentially, to how he decides.” - Florian Bauer “For me, the purpose of marketing, pricing, and sales is to influence decisions. So, there is no reason to have a marketing campaign or a marketing team if you would not have the idea that I can influence my customers' decision in my favor.” - Florian Bauer “I think when we talk about value and price acceptance, it's very much a story. And there is not one story better than another one. People hate to make decisions, they want to be made decided and with some stories, they are quicker in deciding than in others.” - Florian Bauer “Think about that you're not only selling value; you're also managing decisions. If you keep that in mind when you design your pricing model, you also avoid the traditional clash between pricing and sales because you're also able to tell your salespeople how they can actually execute your pricing strategy to make the customers actually follow the decision or the directions you want them to.” - Florian Bauer   Resources / People Mentioned: Daniel Kahneman: https://en.wikipedia.org/wiki/Daniel_Kahneman   Connect with Florian Bauer: Email: florian.bauer@vocatus.de LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/profdrflorianbauer/   Connect with Mark Stiving:   Email: mark@impactpricing.com    LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/stiving/  

Das Tierheim Darmstadt schlägt Alarm und Student aus Südhessen entwickelt Fake News Tool, außerdem: Die Sternschnuppenzeit beginnt. Das und mehr gibt es heute für Sie im Podcast. Alle Hintergründe zu den Nachrichten des Tages finden Sie hier: https://www.echo-online.de/lokales/kreis-gross-gerau/landkreis-gross-gerau/schweinepest-hausschweine-bei-stockstadt-infiziert-3807086 https://www.echo-online.de/lokales/darmstadt/warum-das-tierheim-die-flut-an-tieren-nicht-mehr-bewaeltigt-3795659 https://www.echo-online.de/lokales/darmstadt/hochschule-darmstadt-student-entwickelt-live-fakenews-check-3799558 https://www.echo-online.de/lokales/kreis-darmstadt-dieburg/griesheim/schwierige-loescharbeiten-sperrmuellauto-brennt-in-griesheim-3806418 https://www.echo-online.de/panorama/aus-aller-welt/perseiden-hier-gibt-es-bald-viele-sternschnuppen-zu-sehen-3805978

"Wenn du mir ein Problem hinlegst und sagst, wir bräuchten da mal eine Lösung, wird es sehr schwer, mich von diesem Problem fernzuhalten", sagt Claudia Plattner mit einem Lächeln. Mit dieser analytischen Herangehensweise leitet die Diplom-Mathematikerin seit Juli 2023 das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) und prägt den deutschen Kampf gegen Cyberbedrohungen.Plattner hat an der TU Darmstadt und auch in New Orleans studiert. Unter dem Motto "Cyber Nation Deutschland" sucht sie "Nerds mit Sinn für die gute Sache" und betont die Notwendigkeit von Geschwindigkeit und Kooperation: "Cybersecurity ist unglaublich vielfältig. Es ist Wahnsinn, wo man überall hingucken muss", sagt sie mit Verweis auf 17.000 verwundbare Exchange-Server, die tickenden Zeitbomben ähneln.Ein besonderes Anliegen ist Plattner der Schutz von Sicherheitsforschern. Dabei handelt es sich um Experten, die gezielt nach Schwachstellen in Systemen suchen, um diese zu melden und zu schließen. "Wir würden gerne, dass Sicherheitsforscher entsprechend geschützt sind in ihrer Arbeit", sagt die BSI-Präsidentin. "Statt die Menschen zu verklagen, sagt Danke. Das wäre mein Plädoyer."Plattner hebt eine erfolgreiche Initiative mit den DAX-40-Unternehmen hervor, bei der alle eine sogenannte "security.txt" eingeführt haben. Das ist eine standardisierte Methode, um Sicherheitsforschern einen sicheren Kanal zur Meldung von Schwachstellen zu bieten. "Jede Schwachstelle, die es gibt, wird früher oder später gegen uns verwendet", warnt die Mathematikerin. Deshalb sei ein koordinierter Prozess zur Schließung von Sicherheitslücken unbedingt erforderlich.Sie haben Fragen für Frauke Holzmeier und Andreas Laukat? Dann schreiben Sie eine E-Mail an sotechtdeutschland@ntv.deUnsere allgemeinen Datenschutzrichtlinien finden Sie unter https://datenschutz.ad-alliance.de/podcast.htmlAlle Rabattcodes und Infos zu unseren Werbepartnern finden Sie hier: https://linktr.ee/sotechtdeutschlandUnsere 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.

Direkt nach seinem Wirtschaftsingenieur-Studium an der TU-Darmstadt hat Ansgar das Drohnen-Startup WINGCOPTER mitgegründet. Das ist mittlerweile 8 Jahre her. Heute entwickeln, produzieren und betreiben mehr als 100 Köpfe die zivilen Lieferdrohnen des erwachsen gewordenen Unternehmens. Erst vor wenigen Monaten wurde WINGCOPTER von Gründerszene als Startup des Jahres ausgezeichnet.

Der Fortschritt in der KI ist unübersehbar. Die Computer-Fähigkeiten, mit Sprache und Bildern umzugehen, sind inzwischen beeindruckend. Mehrere Anbieter präsentieren regelmäßig leistungsstarke Modelle. Dazu zählen Konzerne wie Google und Microsoft, aber auch kleinere Unternehmen wie Open AI oder Anthropic. Wie steht Deutschland und wie stehen deutsche Unternehmen in diesem Bereich dar? Darüber haben wir auf der Technologie-Konferenz "Block im Park" mit dem Informatiker und KI-Professor Kristian Kersting diskutiert. Die Konferenz hat der Fußballverein Eintracht Frankfurt zum wiederholten Mal ausgerichtet in seinem Stadion, wo wir diese Episode live aufgezeichnet haben. Kerstin zählt in der KI zu den führenden Köpfen des Landes. Er forscht und lehrt an der TU Darmstadt und leitet außerdem den in Hessen etablierten KI-Zusammenschluss hessian.AI, unter dessen Dach mehrere Hochschulen miteinander kooperieren. In der Forschung, so Kersting, muss sich Deutschland nicht verstecken - auch wenn mehr möglich wäre. In der kommerzialisierbaren Anwendung sieht es anders aus. Warum das so ist, wie es vielleicht besser geht, was die Politik tun kann, was die Unternehmen leisten könnten und wie weit eine Superintelligenz entfernt ist - über all das sprechen wir.

Marcel Wunderlich ist im Hauptberuf Hundetrainer. Und die werden immer mehr gebraucht. Experten schätzen, dass etwa ein Drittel der rund elf Millionen Hunde in Deutschland verhaltensauffällig sind. Das Problem hängt oft am oberen Ende der Leine, findet Wunderlich. Auffällige Hunde seien oft falsch verstandene Hunde. Denn Menschen könnten die Hundesprache oft nicht verstehen und verhielten sich dementsprechend verkehrt. (Wdh. vom 24.04.2023)

DigitalValley goes HIGHEST! Mai 2024: Damla Avci und Lucas Damrau aus der TU Darmstadt über Ihre Startups und das den Gründer-Club Thinc! #70

Licensing intellectual property to a spinout can take frustratingly long and end with terms for a spinout that a venture capital investor might not be comfortable with — the university taking too large a share is a typical argument that you'll hear particularly in the UK. There are initiatives to speed this up. The US has BOLT and the UK has the USIT Guides, template term sheets co-developed by tech transfer offices, investors and law firms to significantly speed up the process. Ireland even has a national IP protocol.

"Der Zweck der Bibel ist nicht uns zu lehren wie die Natur funktioniert. Dafür hat Gott uns den Verstand gegeben und die Möglichkeit zu forschen. Und es ist für mich ein großes Privileg als Christin die Natur erforschen zu dürfen. Das macht Gott für mich nicht kleiner oder überflüssig, wenn ich ein bisschen was darüber erfahren darf, wie Gott schafft. Im Gegenteil: Es macht Gott für mich umso größer." Diese Folge ist die letzte unserer fünfteiligen Reihe zu dem gleichnamigen Buch "Schöpfung und Evolution". Barbara Drossel erzählt hier über die Entdeckung, die Kopernikus machte, dass Glaube und Wissenschaft sich nicht ausschließen, sondern der Glaube an Gott das wissenschaftliche Forschen befördert. Es geht um das Alter der Erde und die wissenschaftlichen Erkenntnisse darüber. Es geht um Übergangsfossilien, sogenannte missing links und darüber wie der Schöpfungsbericht zu verstehen ist. Es geht um die zufälligen Prozesse von Selektion und Mutation und warum dies als Begründung für die Vielfalt der Arten nicht ausreichen. Es geht um den Menschen, seine Abstammung, die Frage nach Schuld und Sterblichkeit und Vieles mehr. Wir hoffen diese Reihe hat auch Dich motiviert mehr über dieses und andere Themen nachzudenken. Barbara Drossel hat Physik an der Technischen Universität in München studiert. Dort har sie über Strukturbildung in offenen Systemen promoviert. 1999 hat Sie sich habilitiert und ist seit 2002 Professorin für theoretische Physik an der TU Darmstadt. Ihr Fachgebiet ist die Theorie komplexer Systeme. Sie befasst sich außerdem mit vielen Themen rund um das Thema Glaube und Wissenschaft und hat dazu einige Bücher geschrieben, wie etwa "Und Augustinus traute dem Verstand: Warum Naturwissenschaft und Glaube keine Gegensätze sind" oder "Naturwissenschaftler reden von Gott". Das Buch "Schöpfung und Evolution" ist im Shop des IGUW erhältlich: https://shop.iguw.de/ https://www.iguw.de/ https://www.begruendet-glauben.org/podcast/ Ihr findet uns auch auf Instagram: https://www.instagram.com/begruendetglauben/

Autos, die ohne menschliche Eingriffe durch komplizierte Verkehrssituationen steuern - daran tüfteln viele Forscher und daran arbeiten große Automobil- und Technologie-Konzerne. Sie machen Fortschritt. Bislang geht es dabei allerdings in der Regel um das sogenannte automatisierte Fahren, um Assistenzsysteme, um das Fahren auf Autobahnen oder das Einparken. Warum gibt es nicht schon längst richtige Roboterautos? Warum ist der öffentliche Straßenverkehr für Computer derzeit (noch) nicht alleine befahrbar? Und wird er das überhaupt jemals sein? Steven Peters ist Professor an der TU Darmstadt und beschäftigt sich genau mit solchen Fragen. Zuvor war er jahrelang Chef der KI-Forschung des Autokonzerns Mercedes. Er erklärt, welche Sensoren und Verarbeitungsprozesse nötig sind, um voranzukommen, wie weit Tesla, Waymo und die deutschen Hersteller sind. Und in welchen Bereichen auch aus kommerziellen Gründen die nächsten Durchbrüche zu erwarten sind.

Marcel Wunderlich ist im Hauptberuf Hundetrainer. Und die werden immer mehr gebraucht. Experten schätzen, dass etwa ein Drittel der rund elf Millionen Hunde (Stand 2020) in Deutschland verhaltensauffällig sind. Das Problem hängt oft am oberen Ende der Leine, findet Wunderlich. Auffällige Hunde seien oft falsch verstandene Hunde. Denn Menschen könnten die Hundesprache oft nicht verstehen und verhielten sich dementsprechend verkehrt. (Wdh. vom 24.04.2023)

In knapp vier Wochen sind Landtagswahlen in Hessen und in Bayern. Der Wahlkampf läuft. Die Plakate hängen. Viele schauen daran vorbei. Denn die meisten wissen längst, wen oder was sie wählen werden. Und doch gibt es sie, die teuren Wahlkampagnen, die Flugblätter, Plakate und Fernsehspots. Man würde sich die Mühe nicht machen, wenn sie keinen Erfolg versprächen. Oder reicht es am Ende auch, mit kurzen, knackigen Sprüchen aufzufallen, um die Wählerschaft zu mobilisieren? Siehe die Causa Aiwanger und eine politische Debatte, die sich ein Stück nach rechts verschoben hat und die zumindest den Freien Wählern in Bayern und der AfD bundesweit in den Umfragen Zustimmung bringt. Was macht eine erfolgreiche Wahl-Kampagne aus? Kann man eine Wahl durch Werbung gewinnen und ist sie dann noch im Interesse der Demokratie? Wieviel Populismus wollen und können wir uns leisten? Darüber wollen wir heute sprechen. Mit dem Politologen Christian Stecker von der TU Darmstadt, dem Kampagnen- und Strategieberater Julius Van de Laar, dem Psychologen Thomas Kliche und der Politologin Ursula Münch, Leiterin der Akademie für Politische Bildung in Tutzing

Künstliche Intelligenz wird immer wichtiger in unserem Alltag: Wir können uns durch Siri mit unserem Smartphone unterhalten, unser Smartphone erkennt unser Gesicht und ChatGPT formuliert unsere Texte. Aber ältere und wenig technikaffine Menschen finden oft nur schwer Zugang zu modernen Technologien wie Künstlicher Intelligenz, obwohl sie von einigen Vorteilen profitieren und im Alltag unterstützt werden könnten. Aus diesem Grund beschäftigt sich Susanne Trick mit der Frage, wie eine möglichst intuitive und natürliche Interaktion zwischen Mensch und KI-System ermöglicht werden kann. Susanne Trick promoviert am Centre for Cognitve Science der TU Darmstadt und wurde dieses Jahr für ihre Forschung als KI-Newcomerin 2023 beim internationalen KI-Camp ausgezeichnet. In dieser Folge von „Hessen schafft Wissen“ erklärt sie, welche Chancen KI-Systeme bieten, wie KI komplexes menschliches Verhalten erlernen kann und ob sie den Menschen in bestimmten Arbeitsbereichen ersetzen kann und sollte.

► NEUER KOSTENLOSER WORKSHOP: Die 3 Dinge, die Du brauchst, um Dich wirklich frei zu fühlen. Und wie Du sie Schritt für Schritt umsetzt: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠KOSTENLOSER WORKSHOP⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ Heute zu Gast ist Prof. Dr. Kristian Kersting, ein anerkannter KI-Experte und W3-Professor an der TU Darmstadt, der seit fast zwei Jahrzehnten in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen aktiv ist. Als Leiter des AIML-Labors für künstliche Intelligenz und Autor von über 180 technischen Arbeiten zu diesem Thema hat er einen weitreichenden Einfluss in der KI-Gemeinschaft. Er wurde mit dem Deutschen KI-Preis 2019 ausgezeichnet, der mit 100.000 Euro dotiert war. Als Fellow der EurAI und ELLIS ist er eine treibende Kraft in der europäischen KI-Forschung. In der heutigen Folge: Erfährst du, was sich in den letzten 20 Jahren im Bereich der Künstlichen Intelligenz getan hat. Lernst du, warum ChatGPT so plötzlich kam und was genau dahintersteckt. Ergründest du, welche Gefahren KI wirklich birgt und warum vieles davon nur Panikmache ist. Geht Kristian auf drei polarisierende Aussagen von Nils Kahle aus dem Podcast “#252 - Nils Kahle - COUNTDOWN 2030: Wie Künstliche Intelligenz unser Leben komplett verändern wird!” ein und klärt als Experte auf. Erfährst du, wie wir Menschen KI wirklich für uns nutzen werden und wo die größten Veränderungen stattfinden werden. Viel Spaß bei diesem Expertengespräch! Weitere spannende Inhalte mit noch mehr geballtem Wissen:  ► #252 - Nils Kahle - COUNTDOWN 2030: Wie Künstliche Intelligenz unser Leben komplett verändern wird!” ► #233 - Sven Gábor Jánszky - Die Zukunft der Arbeit: Neue Berufe, Fähigkeiten & Werte Mehr zu Kristian Kerstin LinkedIN: https://www.linkedin.com/in/kerstingaiml/  Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=QY-earAAAAAJ&hl=de ___ ► Die ultimative Bildungsplattform für Dein erfülltes, freies und selbstbestimmtes Leben ► ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ChainlessLIFE University⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ► Wir begleiten Dich dabei, endlich Deine persönliche Bestimmung und Deinen Lebenssinn zu finden. Kostenloses Kennenlerngespräch ► ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ChainlessMENTORING⁠⁠⁠ ► Lerne in jetzt bei Susanne in nur 9 Wochen, wie du durch ethisches Verkaufen den Grundstein für deine örtliche Unabhängigkeit und finanzielle Sicherheit erlangst:  ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Ethical Closing Ausbildung⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ► Erfolg ist planbar - Mit dem FlowStateProductivity-System deine individuellen Ziele schneller und effizienter erreichen ► ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠FlowState-Productivity-Coaching mit Kristian Meier⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ Fragen, Anregungen, Feedback: podcast@chainlesslife.com ► Du willst mit Mischa Janiec auf deinem Podcast sprechen? Dann klicke hier und lade ihn jetzt ein: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠MISCHA JANIEC AUF DEINEN PODCAST⁠ EINLADEN⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ Erfahre mehr über ChainlessLIFE: Instagram:⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://bit.ly/Pod_InstagramCL⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ Mein Buch:⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://bit.ly/Pod_ChainlessLIFE-Buch⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Krebs ist eine Volkskrankheit – laut dem Bundesministerium für Gesundheit erkranken jährlich in Deutschland insgesamt etwa 500.000 Menschen neu an Krebs. Um Erkrankungen früher zu erkennen und besser behandeln zu können, ist eine schnelle und zuverlässige Diagnostik entscheidend. Standard bei der Diagnostik ist aktuell die Infrarot-Mikroskopie, die dazu beiträgt, gesunde Zellen von Krebszellen zu unterscheiden, jedoch an ihre Grenzen bei der Detektion stößt. Diese Probleme könnten durch Quantenoptik womöglich umgangen werden.Prof. Dr. Markus Gräfe vom Institut für Angewandte Physik (IAP) der TU Darmstadt forscht im Projekt „Quancer“ mit Quantenoptik nach neuen Werkzeugen für die Krebsdiagnostik. Warum hat Quantenoptik das Potenzial, die Diagnostik zu verbessern? Wie sieht die Arbeit an diesem neuen Werkzeug zur Diagnostik aus? Wie unterscheidet es sich von anderen Verfahren? Was kann damit erreicht werden? Antworten auf diese und weitere Fragen gibt Prof. Dr. Gräfe in dieser Episode von „Hessen schafft Wissen“.

Sebastian Oschatz studierte Informatik an der TU Darmstadt. Sein Weg führte von elektronischer Musik mit der Gruppe „Oval“ hin zu Musikvideos und interaktiven Klanginstallationen mit "Involving Systems“. 1997 gründete er die Bürogemeinschaft MESO, aus der sich kurz darauf die Firma MESO Digital Interiors entwickelte. Er entwickelte die graphische Programmiersprache vvvv die zeitweilig zu einem der weltweit gefragtesten Werkzeuge für digital-interaktive Inszenierungen geworden geworden war. Er unterrichtete Technikgeschichte und Mediensystemdesign an verschiedenen Universitäten und Hochschulen und ist seit 2018 Honorarprofessor für Interaktionsgestaltung an der HfG Offenbach. Die Projekte von MESO finden sich in zahlreichen Museen, in internationalen Showrooms und in Lernräumen ganz unterschiedlicher Institutionen.

In der Mittagsfolge sprechen wir heute mit Prof. Dr. Markus Roth, Chief Science Officer von Focused Energy, über die erfolgreich abgeschlossene Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 11 Millionen US-Dollar.Focused Energy ist ein Startup, welches eine laserbasierte Kernfusion zur Marktreife bringen will, um eine sichere, klimaneutrale und nahezu unerschöpfliche Energieerzeugung zu ermöglichen. Das Unternehmen nutzt dafür die in den vergangenen 30 Jahren in der Fusionsforschung gesammelten Erfahrungen. Der Ansatz zur Fusionsenergie basiert auf der am Lawrence Livermore National Laboratory entwickelten Methode, wo im Dezember 2022 der erste Nettoenergiegewinn aus der Kernfusion erzielt wurde. Das Team besteht aus Expertinnen und Experten einschlägiger Forschungsinstitute und Universitäten in Europa und den USA. Focused Energy ist ein im Jahr 2021 aus der TU Darmstadt von Dr. Anika Stein, Markus Roth, Thomas Forner und Todd Ditmire ausgegründetes deutsch-amerikanisches Unternehmen mit Sitz in Darmstadt und Austin (Texas).In einer Series A hat das Startup nun 11 Millionen US-Dollar unter der Führung von Prime Movers Lab sowie den bisherigen Investoren VCP Capital und Tony Florence eingesammelt. Damit steigt der Gesamtbetrag der Investitionen und Förderungen auf 82 Millionen US-Dollar. Im Mai gewährte das Energieministerium Focused Energy einen Zuschuss von 3 Millionen US-Dollar im Rahmen des Milestone-Based Fusion Development Program. Das Unternehmen erhielt außerdem einen SPRIN-D-Preis in Höhe von 50 Millionen US-Dollar für die Entwicklung der Infrastruktur für die Laserfusion in den nächsten fünf Jahren. Darüber hinaus erhält das Unternehmen 3 Millionen US-Dollar vom Land Hessen. Die frischen Mittel sollen für die weitere Erforschung und Kommerzialisierung der Kernfusion investiert werden.Hier geht es zur Webpage von Focused Energy.

Die Ahrtalflut hat Menschen das Leben gekostet und Häuser und Straßen mit sich gerissen. Knapp zwei Jahre danach ist der Aufbau an einigen Stellen in vollem Gange, an anderen Orten ist dafür nichts passiert. In jedem Fall sollten wir jetzt die kritische Infrastruktur verbessern, um uns für künftige Extremwetter besser vorzubereiten, sagt Wirtschaftsingenieur für Raum- und Infrastrukturplanung Benjamin Kraff von der TU Darmstadt im Global-Gespräch. Außerdem: Die Mega-City NEOM in Saudi-Arabien, nigerianische Viehzüchter, die ihre Heimat wegen den Folgen der Klimakrise verlassen müssen und Vögel, die wegen intensiver Landwirtschaft weniger werden. Eine Sendung von Janina Schreiber, 18.05.2023

Der Klima-Kollaps, ein dritter Weltkrieg, die Angst vor Blackouts, vor der Geldentwertung oder die Furcht vor dem nächsten Killer-Virus. Selten gab es gleichzeitig so viele existentielle Bedrohungen. Steht die Welt tatsächlich am Abgrund oder treiben uns die apokalyptischen Szenarien in eine Art kollektive Hysterie? Der Weltuntergang wurde in der Geschichte schon häufig beschworen und angekündigt. Lässt sich daraus lernen, und wie können wir als Einzelne und als Gesellschaft konstruktiv mit der Angst umgehen? Bernd Lechler diskutiert mit Prof. Dr. Gerrit Schenk - Historiker, TU Darmstadt, Bernd Ulrich - Journalist und stellvertretender Chefredakteur der ZEIT, Prof. Dr. Maren Urner - Autorin und Neurowissenschaftlerin

Berlin gilt als Kokain-Hochburg. Wo wie viel gekokst wird, können Forscher im Abwasser ablesen. Doch das ist nicht alles, das Kläranlagen offenbaren. Susanne Lackner, Leiterin des Fachgebiets für Wasser- und Umweltbiotechnologie an der TU Darmstadt erklärt, was das Abwasser über uns verrät. Außerdem: Warum ist die Dusche ein guter Ort für kreative Ideen? "Aha! Zehn Minuten Alltags-Wissen" ist der Wissenschafts-Podcast von WELT. Wir freuen uns über Feedback an wissen@welt.de. Produktion: Serdar Deniz Redaktion: Sonja Gillert Impressum: https://www.welt.de/services/article7893735/Impressum.html Datenschutz: https://www.welt.de/services/article157550705/Datenschutzerklaerung-WELT-DIGITAL.html

Künstliche Intelligenz steht derzeit ständig in den Schlagzeilen, Computer können immer mehr und beeindrucken in immer neuen Bereichen. Zugleich bleibt die Entwicklung auch in anderen Bereichen der Informatik nicht stehen, im Gegenteil: Unternehmen und öffentliche Einrichtungen arbeiten an Quantenrechnern und zumal mit der Blockchain verbinden sich viele Hoffnungen auf effizientere und sicherere Digitalisierung. Doch was ist eigentlich Hype, wie viel Übertreibung steckt darin? Was können Computer und Kommunikations-Protokolle wirklich? Wird die Blockchain dereinst Banken und andere Finanz-Intermediäre überflüssig machen? Kommt wirklich das, was Fachleute Allgemeine Künstliche Intelligenz nennen. "Block im Park" heißt die Blockchain-Konferenz, die der Fußball-Bundesligist Eintracht Frankfurt in diesem Jahr zum zweiten Mal ausgerichtet hat. Dort haben wir diese Episode live aufgenommen. Und diskutiert mit Sebastian Faust, der Professor für angewandte Kryptografie an der TU Darmstadt ist, und Martin Hoefer, der Professor für theoretische Informatik an der Goethe-Universität in Frankfurt ist. Sie beantworten nicht zuletzt auch die Frage, ob wir Angst haben müssen vor dem aktuellen Fortschritt - und sogar ein Forschungs-Stopp nötig sein könnte.

Dass die Digitalisierung unser aller Leben verändert, ist längst keine Neuigkeit: Wir kennen sowohl ihre Verheißungen als auch ihre Verwerfungen. In dieser Episode von Hessen schafft Wissen widmen wir uns der Frage, welche konkreten Herausforderungen dort entstehen, wo traditionell analoge Gegenstände digital werden, und besprechen Methoden, um mit diesem Wandel umzugehen.Was heißt das konkret? Wir tauchen ein in das Feld der Digitalen Literaturwissenschaft und besprechen unter anderem, wie Mensch und Computer bei der Analyse literarischer Texte am besten zusammenarbeiten können.Die Digitale Literaturwissenschaft ist durch die Kombination herkömmlicher und digitaler Methoden charakterisiert. Auf der Basis genauer Lektüre, literaturgeschichtlichen Quellenstudiums und kulturwissenschaftlicher Kontextkompetenz werden Forschungsfragen so abstrahiert, dass sie sich für den Einsatz digitaler Tools operationalisieren lassen.Wie das genau funktioniert, welche Ziele die Digitale Literaturwissenschaft verfolgt und welcher Methoden sie sich bedient, dies und mehr erläutert in dieser Episode Prof. Dr. Thomas Weitin, der an der TU Darmstadt als Professor für Germanistik und Digitale Literaturwissenschaft lehrt und forscht.

Kita-Gutscheine beantragen, Kindergeburtstage planen, Vorsorgeuntersuchungen im Blick haben: Besonders wenn Kinder ins Spiel kommen, wird der Organisationsaufwand in Familien immer größer. Und auch wenn Familienbelange zunehmend gleichberechtigter aufgeteilt werden: Bei heterosexuellen Eltern sind es fast immer die Frauen, die diese unsichtbare Arbeit stemmen, das zeigen Forschungsbefunde ganz klar. Doch woran liegt das - und was ließe sich ändern? Wissenschaftsredakteurin Beke Schulmann hat sich mit den soziologischen und psychologischen Erkenntnissen zu Mental Load beschäftigt. Im Gespräch mit Host Lucie Kluth erklärt sie, wie man das Phänomen unsichtbarer Arbeit überhaupt erforschen kann, wie berechtigt der Vorwurf des "Maternal Gate Keeping" ist - und was der Kapitalismus mit all dem zu tun hat. DIE HINTERGRUNDINFORMATIONEN: Comic der Illustratorin Emma | You should have asked. https://english.emmaclit.com/2017/05/20/you-shouldve-asked/. [Aufgerufen am 24. März 2023]. Buch über Mental Load | Cammarata, P.: Raus aus der Mental Load Falle. Weihnheim: Beltz, 2020. Die Ergebnisse Studie der TU Darmstadt zum männlichen Ernährermodell |Koppetsch, C. /Speck, S.: Wenn der Mann kein Ernährer mehr ist. Geschlechterkonflikte in Krisenzeiten. Berlin: Suhrkamp, 2015. Studie zu Folgen von Arbeitslosigkeit | Jahoda, M., Lazarsfeld, P.-F., Zeisel, H.: Hans Zeisel, Marie Jahoda, Paul F. Lazarsfeld: Die Arbeitslosen von Marienthal. Ein soziographischer Versuch über die Wirkungen langandauernder Arbeitslosigkeit. Frankfurt am Main: Edition Suhrkamp, 1975. Buch zur Verteilung von Hausarbeit | Russell, Hochschild, A.: The Second Shift: Working Families and the Revolution at Home. London: Penguin Books, 2012. Zusammenfassung des Gleichstellungsberichts der Bundesregierung | Gender Care Gap - ein Indikator für die Gleichstellung. https://www.bmfsfj.de/bmfsfj/themen/gleichstellung/gender-care-gap/indikator-fuer-die-gleichstellung/gender-care-gap-ein-indikator-fuer-die-gleichstellung-137294#:~:text=Aus%20dem%20Gutachten%20f%C3%BCr%20den,f%C3%BCr%20unbezahlte%20Sorgearbeit%20als%20M%C3%A4nner [Aufgerufen am 24. März 2023]. Übersicht DeStatis über Verteilung von Elterngeld | Eltern- und Kindergeld. https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Soziales/Elterngeld/Tabellen/_tabellen-innen-elterngeld.html [Abgerufen am 24. März 2023]. Studie über das Bild des Familienernährers | VAPRO - You don't need to be Superheroes : Einblicke in die vielfältigen Lebenslagen von Vätern ; Abschlussbericht. https://leopard.tu-braunschweig.de/receive/dbbs_mods_00071776 [Aufgerufen am 24. März 2023]. Studie zur Verteilung von Hausarbeit | Daminger, A.. The Cognitive Dimension of Household Labor. American Sociological Review. 2019,4 : 609-633. Buch über Unsichtbare Arbeit und ihren Hintergrund | Mayer-Ahuja, N. und Nachtwey, O.: Verkannte Leistungsträger:innen: Berichte aus der Klassengesellschaft. Berlin: Edition Suhrkamp, 2021. Studie der Techniker Krankenkasse zum Thema Stress | TK-Stressstudie 2021 „Entspann Dich, Deutschland“. https://www.tk.de/presse/themen/praevention/gesundheitsstudien/tk-stressstudie-2021-2116458 [Aufgerufen am 24. März 2023]. Webseite mit Tipps zum Umgang mit Mental Load | pipedrive: Mental Load: Unsichtbare Arbeitsbelastung für Frauen. https://www.pipedrive.com/de/blog/mental-load [Aufgerufen am 24. März 2023]. Selbst-Test zu Mental Load | Equal Care Day. www.equalcareday.de [Aufgerufen am 24. März 2023].

Marcel Wunderlich ist im Hauptberuf Hundetrainer. Und die werden immer mehr gebraucht. Experten schätzen, dass etwa ein Drittel der rund elf Millionen Hunde (Stand 2020) in Deutschland verhaltensauffällig sind. Das Problem hängt oft am oberen Ende der Leine, findet Wunderlich. Auffällige Hunde seien oft falsch verstandene Hunde. Denn Menschen könnten die Hundesprache oft nicht verstehen und verhielten sich dementsprechend verkehrt.

Haben Sie schon die Microsoft-Suchmaschine Bing mit der Chatfunktion ausprobiert, die Ihnen den Zugang zu Chat GPT 4 und aktuellen Einträgen im Internet freischaltet? Oder die Sprach-Verbesserungsfunktionen des deutschen Anbieters DeepL, der künstliche Intelligenz inzwischen nicht mehr „nur“ zum Übersetzen nutzt? Dass es wichtig ist, ein eigenes Gefühl dafür zu bekommen, was Künstliche Intelligenz kann und was nicht, steht außer Frage. Wir rekapitulieren auf dem F.A.Z Kongress „Zwischen den Zeilen“ im Gespräch mit Prof. Dr. Peter Buxmann, Wirtschaftsinformatiker an der TU Darmstadt, und dem Internet- und Plattform-Fachmann Dr. Holger Schmidt, der ebenfalls an der TU Darmstadt lehrt, was hinter diesen neuen Angeboten steckt, welche Technik, welche Chancen und welche Risiken: Auf welche Berufe haben Anwendungen der sogenannten generativen KI die meisten Auswirkungen? Wie können Arbeitnehmer damit umgehen, was müssen Unternehmen beachten? Und: Warum interessiert Chat GPT in Italien plötzlich die Datenschützer? Beleuchtet wird aber auch die Frage, warum Microsoft rund um Chat GPT plötzlich so viel besser dasteht als sein Wettbewerber – und welche Anbieter es in Europa gibt.

In der Nachmittagsfolge begrüßen wir heute Timur Sirman, CEO und Co-Founder von Magnotherm, und sprechen mit ihm über die erfolgreich abgeschlossene Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 6,3 Millionen Euro.Magnotherm hat eine Technologie entwickelt, die durch die Nutzung magnetischer Materialien und Wasser eine nachhaltige Kühlung ermöglicht. Dabei verspricht das Startup, dass die hauseigene Technologie 40 % effizienter sowie gut skalierbar ist und gänzlich auf klimaschädliche, brennbare oder explosive Kühlgase verzichtet. Basierend auf dem magnetokalorischen Effekt hat das Unternehmen den nach eigenen Angaben weltweit ersten im Handel erhältlichen magnetischen Getränkekühler entwickelt, der inhouse produziert wird. Künftig sind Kühlregale für Supermärkte geplant, die auch aufgrund der gestiegenen Energiepreise auf effiziente und nachhaltige Kühlung angewiesen sind. Zudem soll eine magnetokalorische Kühlung für die Industrie möglich gemacht werden. Dafür arbeitet das Startup u.a. gemeinsam mit dem HZDR Dresden Rossendorf sowie der TU Darmstadt im EU-geförderten Forschungsprojekt HyLICAL am ersten europäischen Wasserstoffverflüssiger in Container-Größe, der auf magnetokalorischer Kühltechnologie basiert. Magnotherm wurde im Jahr 2019 von Dimitri Benke, Maximilian Fries, Oliver Gutfleisch, Timur Sirman und Tino Gottschall als Spin-off der Technischen Universität Darmstadt aus der Arbeitsgruppe Funktionswerkstoffe von Prof. Dr. Oliver Gutfleisch mit weltweit führenden Experten auf dem Gebiet der Permanentmagnete und magnetokalorischen Materialien gegründet. Für ihre Arbeit wurden die Founder schon mehrfach ausgezeichnet, u.a. mit dem Hessischen Gründerpreis. In einer Seed-Finanzierungsrunde hat das Climate-Tech nun 6,3 Millionen Euro unter der Führung von Extantia Capital eingesammelt. Zu den weiteren Kapitalgebern zählen Revent, BMH Beteiligungs-Managementgesellschaft Hessen, Lauda sowie die Business Angels Katrin Pucknat, Arne Stoschek, Willi Tscheschner und Christoph Behn über den Business Angel Club Better Ventures. Das frische Kapital soll für die Serienproduktion des nachhaltigen Kühlschranks verwendet werden.

Solaranlage, Wärmepumpe, Wallbox - viele Menschen haben in diesem Jahr bei sich zuhause in klimaschonende Technologien investiert. Auch am Haus von Gisela Kopp in Schwerin hat sich einiges getan. Geholfen bei der Planung hat ihre Tochter Kerstin, die selbst in der Energiebranche arbeitet. Für unseren Podcast ziehen die beiden eine erste Bilanz: Wie viel Strom kann die Anlage erzeugen, wie viel kostet der Umbau und wie schnell wird er sich rechnen? Außerdem haben wir mit der Energie-Expertin Jutta Hanson von der TU Darmstadt gesprochen. Die Professorin betont, wie wichtig der Beitrag privater Haushalte zur Energiewende ist. Sie sieht dabei aber auch große Herausforderungen für die Stromnetze. In Zukunft werden auch Privathäuser und Elektroautos gebraucht, um die Leitungen zu entlasten. Mit dieser Folge endet unsere dritte Staffel und wir verabschieden uns in eine Pause. Aber schon bald gibt es neue Reportagen über Lösungen gegen die Erderwärmung. Was interessiert euch dabei besonders, welche Lösungen sollen wir uns anschauen? Schickt uns eine Mail mit euren Vorschlägen an klima@ndr.de. Alle Folgen unseres Podcasts "Mission Klima" findet ihr hier: https://www.ardaudiothek.de/sendung/mission-klima-loesungen-fuer-die-krise/73406960/ Viele weitere Informationen zum Klimawandel sammeln wir auf: https://www.ndr.de/klimawandel Und hier noch ein paar vertiefende Links zur Folge: // MDR-Dokumentation über Umweltverschmutzung in der DDR: https://www.youtube.com/watch?v=5RduLcgaiwE // Übersicht über Konzepte für Solaranlagen in Mehrfamilienhäusern: https://energieagentur-regio-freiburg.eu/pv-mehrfamilienhaus/#betriebskonzepte // Blog über Balkonkraftwerke in Eigentums- und Mietwohnungen: https://machdeinenstrom.de/blog/ // Analyse von Jutta Hanson und Kollegen zu den Herausforderungen einer dezentralen Energiewende: https://energiesysteme-zukunft.de/publikationen/stellungnahme-zentral-dezentral/ // Die Rolle von privaten Speichern für die Stabilität im Stromnetz: https://www.ingenieur.de/fachmedien/bwk/energieversorgung/netzstabilitaet-private-solarbatterien-helfen-mit/ // Das Potenzial von kleinen Solaranlagen für die Energiewende: https://blog.energybrainpool.com/neue-studie-welchen-beitrag-zur-energiewende-koennen-pv-kleinanlagen-leisten/ // Fortschritte beim Ausbau der Erneuerbaren Energien in 2022 (pdf): https://www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/372/dokumente/agee-stat_monatsbericht_plus_2022-q4_final.pdf // Leistungsfähigkeit von Solaranlagen im Jahresverlauf: https://energy-charts.info/charts/renewable_share/chart.htm?l=de&c=DE&share=solar_share_total

Fernsehen, Smartphone, Emigration, Umwelt - kaum einer dachte so nah am Alltag entlang wie der Philosoph Günther Anders. Vielleicht wird der Heidegger-Schüler und Ex-Mann von Hanna Arendt deshalb immer wieder neu entdeckt. Vor 30 Jahren ist er gestorben. In der Friedensbewegung war er eine der wichtigsten Stimmen. Brauchen wir heute ein Revival des großen Humanisten? Alexander Wasner diskutiert mit Dr. Christian Dries – Soziologe und Obmann der Günther Anders-Gesellschaft, Freiburg; Prof. Dr. Petra Gehring – Professorin für Philosophie, TU Darmstadt; Konstantin Sakkas – freier Autor, Berlin

Aufstockungen is the German term for vertical additions. These are rooftop additions common throughout European cities - where many structures were built with concrete, block, or stone. Vertical additions offer a really interesting path towards re-compacting (densifying) existing neighborhoods in an incredibly sustainable manner. They preserve more affordable, existing housing. They reduce sprawl.They allow the incorporation of new housing without sealing new surfaces - thereby reducing the urban heat island effect, and allowing more area for mitigating storm inundations and flooding. It is also an approach that can be utilized to add to a number of different building types - not just housing, but schools, offices, institutions, etc. Further reading...Aufstockungen: Innovative Density,   Mike Eliason's 2014 piece on vertical additions, via the Urbanist. Viel ungenutztes Potenzial: Dachgeschoßwohnungen am Gemeindebau (Untapped potential: Attic apartments in municipal buildings), Der Standard article on the potential for vertical additions and attic housing in Vienna's municipal housing. Wohnraumpotenziale in urbanen Lagen: Aufstockung und UmnutzungvonNichtwohngebäuden, (pdf) TU Darmstadt study on the potential for new housing via vertical additions and office conversions, in the cores of German citiesSauerbruch + Hutton's mass timber addition to an existing DDR Plattenbau, for the Berlin Metropolitan school, via Baunetz.AO Architekten's mass timber addition to the HTL in Graz, Austria, via Detail. Lastly, to stay up to date with what Michael Eliason is doing at Larch Lab, be sure to sign up for newsletter updates.    

Es ist Warntag. Ein Warntag “auf Probe”, als Test für den Ernstfall. Aber so ein Test ist sinnvoll, um herauszufinden, ob wirklich alle Menschen in einem Katastrophenfall rechtzeitig gewarnt werden können - egal ob Unwetter, Stromausfall oder Terrorgefahr. Aber selbst wenn das Warnsystem besser funktioniert als bei der Flut im Ahrtal 2021- sind wir dafür gerüstet, mit so einem Alarm umzugehen? Haben Sie genug Vorräte in der Wohnung, die wichtigsten Papiere griffbereit und den sicheren Schutzkeller schon ausgemacht? Vielleicht fehlt uns die Übung im richtigen Umgang mit Warnungen. Wohl kaum jemand reagiert heute noch auf eine rote Kachel in der Corona-Warnapp oder schaltet weg bei einer Triggerwarnung. Sind wir wirklich bereit für einen echten Alarm? Wir sprechen mit Prof. Dr. Michèle Knodt von der TU Darmstadt, mit dem Katastrophenforscher Prof. Dr. Wolf Dombrowsky und mit der Psychologin Prof. Dr. Annette Kluge.

What if ceramics are not as brittle as conventionally believed? Xufei Fang, junior group leader in the nonmetallic inorganic materials research group at the Technical University of Darmstadt, shares how his background in metals positioned him to pursue the study of dislocations in ceramics, reviews his current research in the TU Darmstadt group led by Jürgen Rödel, and describes initiatives underway to educate the larger ceramics community about this research field.View the transcript for this episode here.About the guestXufei Fang is junior group leader in the nonmetallic inorganic materials research group led by Jürgen Rödel at the Technical University of Darmstadt, Germany. He studies dislocation-based functionality of ceramic materials and their mechanical properties. He and colleagues recently established a master's course on ceramic dislocations, as well as helped organize sessions at several meetings on this topic.About ACerSFounded in 1898, The American Ceramic Society is the leading professional membership organization for scientists, engineers, researchers, manufacturers, plant personnel, educators, and students working with ceramics and related materials. 

What makes Google's new OS so secure, a critical WiFi vulnerability in the Kernel, and why Linus is tapping the hype breaks for Linux 6.1.