Sonderforschungsbereich 1456

Sonderforschungsbereich 1456

Mathematik des Experiments

Die Herausforderung indirekter Messungen in den Naturwissenschaften

Spring School 2024
Die Frühjahrsschule findet vom 11. bis 14. März 2024 im Kongresszentrum an der Convention Centre by the - Historical Observatory Geismarer Landstraße 11b - 37083 Göttingen statt. Weiter Informationen (nur in Englisch) sind hier.

Ankündigung Podcastserie

In dieser Folge, dem ersten PI-Interview, sprechen wir mit Prof. Dr. Bernhard Schmitzer. Wir reden über seinen bisherigen Werdegang auf dem Weg zur Professur und erfahren, wie sein Forschugsschwerpunkt Optimal Transport als Werkzeug zur Datenanalyse benutzt werden kann.

In dieser Folge sprechen wir mit Anna Blob. Sie beschäftigt sich mit dem Cytoskelett von Zellen und untersucht, wie die Wechelswirkungen von Proteinen die Zellmechanik beeinflussen.

In dieser Folge sprechen wir mit Henrik Wiechers. Er forscht im Bereich der Statistik und beschäftigt sich in seiner Arbeit damit, wie die Daten der Endospektroskopiegruppe der Max-Planck-Instituts, mit der er zusammenarbeitet, mit statistischen Werkzeugen ausgewertet werden können.

In dieser Folge sprechen wir mit Annemarie Kehl. Sie forscht an der Elektronenspinresonanzspektroskopie und erklärt uns in ihrem Interview, welche Einflüsse die tatsächliche Messung auf das am Ende gemesse Spektrum haben kann.

In dieser Folge sprechen wir mit Jakob Reichmann. Er forscht an der virtuellen Histologie und erklärt uns in seinem Interview, was genau es damit auf sich hat und wie man dieses Verfahren zum Beispiel in der Alzheimer-Diagnostik verwenden kann.

In dieser Folge sprechen wir mit Jan-Niklas Dohrke. Er erforscht die Interaktionen zwischen dem endoplasmatischen Retikulum und den Mitochondrien und erklärt uns in seinem Interview, was man daraus für die Diagnose und Behandlung von neurodegenerativen Erkrankungen lernen kann.

1. Förderperiode (2021 - 2024)

Wir sind Zeugen einer Epoche, in der Daten von nie gekanntem Ausmaß in der experimentellen naturwissenschaftlichen Forschung gewonnen werden. Während ständig neue Messtechniken und -instrumente entwickelt und verbessert werden, um günstig und effizient Daten zu erlangen, besteht das Nadelöhr heute darin, aussagekräftige Informationen aus diesen riesigen Datenmengen zu gewinnen. Typische Gründe sind, dass moderne Messtechnologien oft Informationen nur indirekter Weise liefen und dass die beobachteten Daten stark verrauscht sind und oft in einer inhärent zufälligen Weise gewonnen werden.
Ziel dieses Sonderforschungsbereichs ist es, basierend auf mathematischer Modellierung und Analysis zu der effizienten Extraktion maximaler quantitativer Informationen aus experimentellen Daten beizutragen.

Die Forschung in diesem SFB wird durch Daten gesteuert. Wir konzentrieren uns auf drei Arten von Strukturen, die sehr oft in experimentellen Daten vorkommen:


Dabei werden Fortschritte in Data Science aus den vergangenen Jahren aufgegriffen und mit modellbasierten Ansätzen kombiniert, um sie für naturwissenschaftliche Daten nutzbar zu machen. Anwendungsgebiete reichen von der Physik der kondensierten Materie, der molekularen oder zellulären Biophysik über biomedizinische Forschung bis hin zur Astronomie.