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Accelerated Scientific Discovery
Die Erforschung, Nutzung und das Verständnis für funktionale Materialien sind mit herkömmlichen manuellen Experimenten praktisch unmöglich realisierbar. Sie erfordern den integrierten Einsatz automatisierter, experimenteller und theoretischer Methoden. Daher setzen wir Hochdurchsatz- und kombinatorische Verfahren in der Materialsynthese, Charakterisierung und Geräteentwicklung ein. Diese Methoden werden eng mit entsprechenden virtuellen Experimenten verknüpft. Angesichts der Notwendigkeit, virtuelle und physische Experimente eng miteinander zu verbinden, arbeiten wir aktiv an der Entwicklung von Methoden zur koordinierten Zusammenarbeit zwischen Laboren und einem ontologie-basierten Datenmanagement.
- Classical & Quantum Computation
- AI & Machine Learning
- X-ray Science & Technology
- In situ Electron Microscopy and Spectroscopy
- Advanced Chemical Imaging
- Novel Mechanistic Probes
- Modulated and defect structure chemistry
- Non-periodic structures
- Data-driven drug discovery and material design
- Crystal Structure Prediction
- Functional Property Prediction
- Automation & High-throughput in Catalysis and Battery Research
- Intention Agnostic Orchestration
- Lab Automation and Orchestration
News - Accelerated Scientific Discovery
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Wissenschaftlicher Fortschritt durch maschinelles Lernen
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Nobelpreis für TUM Distinguished Affiliated Professor David Baker
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Designer-Enzym nutzt Licht und seltene Erden für die Katalyse
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