Bei manchen Menschen sind gewisse Gene so verändert, dass sie ein höheres Risiko haben, an bestimmten Tumoren zu erkranken. Je früher sich dieses Rhabdoid-Prädispositions-Syndrom (RTPS) erkennen lässt, umso besser sind die Chancen für die Behandlung. Peer-Kristian Magnus Ewald wollte herausfinden, inwieweit künstliche Intelligenz (KI) bei der Früherkennung helfen kann. Als Grundlage nutzte er DNA-Daten, die aus der Untersuchung von Tumorgewebe stammen. Dann trainierte er eine KI darauf, in den Daten nach Anzeichen von RTPS zu fahnden. Die Software schaffte eine Erkennungsrate von immerhin 63 Prozent. Zwar ist das für die klinische Praxis noch zu niedrig. Die Arbeit zeigt jedoch, dass KI-gestützte Analysen das Potenzial haben, RTPS früher zu erkennen und Therapieentscheidungen zu verbessern.

Kinder leiden häufig an einer Mittelohrentzündung. Meist verläuft sie harmlos, manchmal jedoch kommt es zu ernsthaften Komplikationen. Bei der Diagnose kann eine noch junge Technik helfen – die optische Kohärenztomographie (OCT). Im Prinzip liefert sie hochauflösende 3-D-Bilder des Mittelohrs. Allerdings sind diese gelegentlich verrauscht oder unvollständig. Hier setzt die Forschungsarbeit von Chenpan Li an. Er entwickelte eine KI, die die realen Aufnahmen mit einem idealen Mittelohrmodell vergleicht und fehlende Stellen ergänzt. Da es kaum echte Trainingsdaten gab, fütterte der Jungforscher das System mit künstlich erzeugten Daten, die typische Störungen nachahmen. In Tests konnte die KI das Mittelohr präzise rekonstruieren und krankhafte Veränderungen zuverlässig erkennen.

1993 erfand ein Schweizer Informatikstudent eine minimalistische Programmiersprache. Sie besteht aus nur acht Befehlen, kann im Prinzip aber alles, was auch andere Sprachen leisten. Sie taugt zwar nicht für praktische Anwendungen, kann stattdessen jedoch beim Unterrichten theoretischer Informatikkonzepte eingesetzt werden. Kristof Kulber suchte einen Weg, um mit dieser Minimalsprache dennoch brauchbare Programme zu entwerfen. Dazu schrieb der Jungforscher einen Compiler – das ist eine Software, die die Befehle einer konventionellen Programmiersprache automatisch in den Code der Minimalsprache übersetzt. Damit konnte er Programme wie ein Spiel und einen Rechner realisieren. Möglich machten das eine durchdachte Speicherverwaltung und ein System zur Wiederherstellung von Programmzuständen.

Macht es einen Unterschied, in welcher Leserichtung ein sogenanntes Large Language Model (LLM) Text verarbeitet? Um das herauszufinden, trainierte Leo Blume zwei solcher KI-Sprachmodelle – das eine wie üblich vorwärts, das andere rückwärts. Anschließend testete sie, wie gut die beiden Modelle Kochrezepte, Gesetzestexte oder Bundestagsreden erzeugen können. Der Vergleich ergab, dass das vorwärts trainierte Modell in der Regel etwas besser abschnitt. Es konnte Texte präziser und strukturierter generieren. Das rückwärts trainierte Modell überraschte mit interessanten, zum Teil brauchbaren Ergebnissen, etwa bei Texten mit klarer Struktur. Im Ergebnis sind Rückwärtsmodelle keine bloße Spielerei, sondern könnten neue Perspektiven für die KI-Forschung eröffnen, etwa indem sie mit Vorwärtsmodellen kombiniert werden.

Menschen mit starken Hörbeeinträchtigungen nutzen häufig die Gebärdensprache, um sich zu verständigen. Allerdings kennen Menschen ohne Behinderung die Gesten und Zeichen dieser Sprache meist nicht. Um sie in die Lage zu versetzen, die vielfältigen Gebärden zu verstehen, entwickelten Milena Reißmann und Lisa Matthäus die Grundlagen für eine KI. Die Software läuft auf dem Smartphone, dessen Kamera nimmt die Gebärden auf. Ein lernfähiger Algorithmus soll dann die Gesten erkennen und in Echtzeit in Wörter übersetzen, die auf dem Display angezeigt werden. Die Jungforscherinnen analysierten drei verschiedene Algorithmen, die sich für diese Aufgabe eignen könnten. Im Ergebnis erreichte die beste KI bei der Gebärdenerkennung eine Genauigkeit von 96,3 Prozent.

Es gibt eine Gestaltungsregel, die in der Natur und in der Kunst verblüffend häufig auftaucht: Der Goldene Schnitt definiert ein bestimmtes Verhältnis zweier Strecken, das gemeinhin als besonders harmonisch wahrgenommen wird. Er findet sich zum Beispiel bei Seeigeln und Schalentieren und auf alten Gemälden. Doch könnte er auch beeinflussen, welche Gesichter wir als besonders attraktiv empfinden? Um das zu beantworten, analysierte Irem Olkun 100 Porträtfotos, die von Fachleuten hinsichtlich ihrer Attraktivität bewertet worden waren. Anschließend vermaß sie die Gesichtsproportionen auf den Bildern, um herauszufinden, inwiefern sie mit dem Goldenen Schnitt übereinstimmten. Und tatsächlich: Je weniger die Proportionen davon abwichen, umso attraktiver wurde das Porträt beurteilt.

Damit sich selbstfahrende Autos sicher im Verkehr bewegen können, müssen sie ihre Umgebung mit Kamera und Sensoren erfassen. Die Auswertung der Bilddaten übernehmen häufig KI-Algorithmen. Bei manchen Wetterbedingungen aber tun sich die Programme schwer, etwa wenn sie bei Nebel andere Autos erkennen sollen. Grund dafür ist, dass es für solche Ausnahmesituationen schlicht zu wenige Trainingsbilder gibt. Um Abhilfe zu schaffen, erzeugte Tom Smee mit einem 3-D-Programm Tausende realistisch wirkende Bilder von Pkws im Nebel und trainierte damit eine KI. Anschließend testete er sein System und stellte fest, dass Algorithmen, die er mit einem Mix aus künstlichen und realen Bildern trainiert hatte, Autos bei Nebel zuverlässiger erkennen als Modelle, die nur mit echten Fotos trainiert wurden.

Lässt sich eine Kugel verdoppeln, indem man sie zerteilt und ihre Einzelteile neu anordnet? Im wirklichen Leben funktioniert das nicht, doch in der Mathematik scheint es möglich zu sein – zumindest, wenn es nach einem Satz der Mathematiker Stefan Banach und Alfred Tarski geht. Chiara Cimino und Christian Krause gingen dieser paradoxen Aussage auf den Grund. Dabei stießen sie auf eine bislang unveröffentlichte Arbeit aus Frankreich. Sie beschreibt einen Weg, wie sich das Paradoxon auflösen lässt. Um die Beweisführung zu überprüfen, nutzten die beiden eine Software namens Lean, mit der sich mathematische Beweise formal und fehlerfrei überprüfen lassen. Damit gelang es, manche Lücke in der Theorie der französischen Mathematiker zu schließen und der Auflösung des Kugelparadoxons ein gutes Stück näherzukommen.

Was tun, wenn ein Chip viel kann, aber nicht alles erlaubt? Simon Neuenhausen wollte das nicht akzeptieren. Er nahm sich einen verbreiteten, kostengünstigen Mini-Computer vor und fand heraus, was dieser wirklich kann. Die Herausforderung bestand darin, dass die eingebaute WLAN-Funktion vom Hersteller weitgehend abgeschlossen war und sich kaum überprüfen und verändern ließ. Also analysierte der Jungforscher den Programmcode und entwickelte eine eigene, frei zugängliche Version. Damit lässt sich der Chip nutzen, um Netzwerke einzurichten, neue Anwendungen zu testen oder Sicherheitslücken zu erkennen. Die Software macht teure Spezialgeräte überflüssig. Der günstige Chip kann nun Aufgaben übernehmen, für die sonst deutlich mehr Technik nötig wäre.

Die Baustellenampel zeigt rot, aber es kommt einem kein Auto entgegen. Diese Erfahrung brachte Leonie Weiß auf die Idee, ein intelligentes Ampelsystem zu entwickeln. Das Prinzip dahinter: Kameras überwachen das Geschehen vor den Ampeln. Eine auch bei schlechten Sichtverhältnissen funktionierende KI erkennt, wie viele Fahrzeuge auf jeder Seite der Baustelle warten. Dann wird ein weiterer Algorithmus aktiv und optimiert die Ampelschaltung. In einer selbst programmierten Simulation testete die Jungforscherin verschiedene Ampelsysteme, wobei ihre KI bessere Resultate erzielte als etwa eine klassische Festzeitsteuerung: Sie konnte sich gut an wechselnde Verkehrslagen anpassen und Wartezeiten sowie Schaltzyklen reduzieren. Baustellenampeln könnten so künftig effizienter und umweltfreundlicher werden.

Die Auswertung eines Röntgenbilds oder einer MRT-Aufnahme wird heute häufig vom Computer unterstützt. Algorithmen ordnen die Daten und können dadurch zum Beispiel einen Tumor klar von einem Organ abgrenzen. Allerdings fehlen manchmal wichtige Bildinformationen oder sind unvollständig, etwa weil nicht alle für eine Behandlung erforderlichen Aufnahmen gemacht wurden. Hier kann das von David Rutkevich entwickelte Verfahren helfen. Sein KI-Modell bringt sich quasi selbst bei, wie es unvollständige Daten vervollständigen kann. Es kommt ohne zusätzliche, komplett trainierte Hilfsmodelle aus und lässt sich flexibel in bestehende Systeme integrieren. Auf diese Weise sollten sich Tumore in MRT-Bildern künftig zielsicherer erkennen lassen.

Wer zum ersten Mal eine digitale Präsentation erstellen soll, aber das entsprechende Programm nicht kennt, muss Geduld mitbringen: Es braucht Zeit, alle Funktionen und Arbeitsschritte zu beherrschen. Das muss nicht sein, dachten sich Gurkirat Singh Khinda und Nguyen Kim Bao Chu – und entwickelten eine KI namens LAMbo, die die Einarbeitung unterstützen soll. Das System kombiniert einen Chatbot mit einer Software, die Bedienelemente auf dem Bildschirm erkennt, sowie mit Programmen, die automatisch Aktionen ausführen. Anders als klassische Tutorials kann die Software Aufgaben nicht nur erklären, sondern auch selbstständig ausführen. Das System der Jungforscher zeigt, wie KI-basierte Assistenten die digitale Barrierefreiheit verbessern können – etwa in der Schule oder für Menschen mit Einschränkungen.

Die Segeljacht liegt in Kiel, doch die Familie wohnt im Saarland. Um trotzdem im Blick zu haben, wie es um das eigene Boot bestellt ist, entwickelte und programmierte Felix Pulchen ein kleines Gerät zur Fernüberwachung. Es besteht aus diversen Sensoren, einem Mikrocomputer und einem Funkchip. Die Sensoren messen nicht nur Temperatur, Luftdruck und Luftfeuchte, sondern auch bootsspezifische Werte wie die Spannung der Bordbatterie und den Wasserstand im Rumpf. Damit Pulspy, so der Name des Geräts, nicht zu viel Strom verbraucht, schaltet es sich nur einmal in der Stunde kurz ein und überträgt die Daten über einen kostengünstigen Funkkanal auf das Handy des Jungforschers. Sollte etwa zu viel Wasser ins Boot eingedrungen sein, ließe sich zeitnah eine Kontaktperson vor Ort verständigen.

Zeigt jemand Symptome eines Schlaganfalls, ist Eile geboten. Denn je eher dieser diagnostiziert wird, umso besser sind die Behandlungsmöglichkeiten. Ein wichtiges Diagnoseverfahren ist die Perfusions-CT. Dabei nimmt ein Computertomograf (CT) eine Folge von Bildern auf und kann so die Durchblutung des Gehirns darstellen. Allerdings ist das Verfahren mit einer hohen Röntgenbelastung verbunden. Simon Ma suchte nach einer Möglichkeit, die Strahlendosis zu verringern, ohne die diagnostische Qualität zu verschlechtern. Dazu schrieb und trainierte er einen KI-Algorithmus, der die CT-Bilder analysiert. Dadurch kann die Software berechnen, welches Bild auf ein vorhergehendes folgt. Erste Auswertungen legen nahe, dass sich so die Zahl der Bildaufnahmen reduzieren und die Strahlenbelastung halbieren lässt.

Allein in Deutschland nutzen viele Millionen Menschen soziale Netzwerke wie TikTok und Instagram. Manche von ihnen drohen regelrecht süchtig zu werden, sie haben Schwierigkeiten, sich vom Bildschirm zu lösen. Um dem entgegenzuwirken, entwickelten Lucas Jeremias Knapp und Jonte Sören Walter eine App, die sich Social-Media-Nutzende auf ihr Smartphone laden können. Zunächst erfasst die Software, wieviel Zeit die Menschen am Tag mit Social Media verbringen. Im zweiten Schritt verschickt sie beispielsweise Informationen zur Nutzungshäufigkeit und Benachrichtigungen, die positiv und motivierend dazu anregen sollen, mal wieder etwas anderes zu tun. Die Benachrichtigungen scheinen zu wirken: Bei einem Test mit neun Freiwilligen sank die durchschnittliche tägliche Bildschirmzeit um 15 Minuten.

Bei Krankheiten wie Alzheimer spielen fehlerhafte Proteine eine Rolle, die sich in den Gehirnzellen zu Klumpen zusammenballen. Auch bei der Erbkrankheit Phenylketonurie kommt es zu solchen Eiweißablagerungen. Elisabeth Bonn wollte wissen, ob KI helfen kann, solche Verklumpungen vorherzusagen und den Schweregrad der Krankheit abzuschätzen. Dazu nutzte sie ein Sprachmodell, das ursprünglich für Texte entwickelt wurde, sich aber auch für die Analyse von Eiweißketten eignet. Die Jungforscherin fütterte das Programm mit veränderten Versionen eines Proteins und ließ es berechnen, wie stark sich dessen Form vom Original unterscheidet. Zwar kann sie die damit die Verklumpungen noch nicht vorhersagen. Doch ihre Ergebnisse stimmen sie optimistisch, dass das in Zukunft möglich sein sollte.

Hinter mancher KI steckt ein neuronales Netzwerk – eine Software, die der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden ist. Seit Kurzem experimentiert die Fachwelt jedoch auch mit lernfähigen Netzen, die mechanisch arbeiten, indem etwa viele kleine Massen durch Federn verbunden werden. Faszinierenderweise ist es möglich, diesem Netzwerk durch Anpassen der Federn verschiedene Verhaltensweisen anzutrainieren. Alexander Reimer und Matteo Friedrich wollten herausfinden, wie so ein Training aussehen kann. Dazu simulierten sie ein mechanisches neuronales Netzwerk im Computer, spielten verschiedene Szenarien durch und untersuchten die Details vielversprechender Trainingsansätze. Sie fanden heraus, dass lernfähige Materialien denkbar sind, die sich ihrer Umwelt ganz von selbst anpassen.

Treten Grillen im Schwarm auf, gleicht sich ihr Zirpen häufig an und sie erzeugen ein einheitliches Geräusch. Wenn Menschen applaudieren, geht ihr unregelmäßiges Klatschen nicht selten auf ähnliche Weise in einen Gleichtakt über. Die Wissenschaft bezeichnet dieses Phänomen als Synchronisation und versucht, es mit mathematischen Formeln zu beschreiben. Einen dieser Ansätze verfolgte Lucas Maximilian Braun: Er ging von einem Modell aus, das der Japaner Yoshiki Kuramoto bereits 1975 entwickelt hatte. Es fasst die Einzelsysteme als schwingende Oszillatoren auf, die sich alle gegenseitig beeinflussen. Der Jungforscher untersuchte eine komplexe, erweiterte Variante des Kuramoto-Modells und kam zum Schluss, dass sie sich erheblich von der ursprünglichen Form unterscheidet.

Setzt man bei einer bestimmten Art von Berechnungen das Ergebnis immer wieder in die Ausgangsformel ein, dann erhält man überaus komplexe, selbstähnliche Muster, bekannt als Fraktale. Ein Beispiel ist das berühmte Apfelmännchen, auch Mandelbrot-Menge genannt: Zoomt man hier tief in einen Ausschnitt hinein, finden sich dort im Kleinen dieselben Strukturen wie im Großen. Die detailliertere Beschäftigung mit der Mandelbrot-Menge lieferte bereits manche mathematische Überraschung. So taucht unter bestimmten Bedingungen bei den Berechnungen die Kreiszahl Pi auf. Seit Kurzem gibt es dafür einen relativ anschaulichen Beweis. Nedim Srkalovic, Oscar Scherz und Thies Brockmoeller entwickelten diesen Beweis weiter, sodass er nun auch für weitere mathematische Bedingungen gilt.

Oberleitungsbusse gibt es schon lange, in Deutschland aber sind sie mittlerweile eine Seltenheit. Da sie emissionsfrei fahren, werden sie aktuell wieder interessant. Allerdings weisen die Fahrzeuge Nachteile auf. So haben sie zumeist keinen Akku an Bord, sind also auf Strom aus der Oberleitung angewiesen. Um dieses Manko zu beheben, baute Florian Wentzel das Modell eines O-Busses. Es ist mit einem kamerabasierten System ausgerüstet, das die Oberleitung automatisch erkennt und den Stromabnehmer während der Fahrt in Kontakt zu ihr bringen kann. Der Leitungsstrom wird dann nicht nur zum Fahren genutzt, sondern lädt gleichzeitig eine bordeigene Batterie auf. Mit dieser Technik könnten die Busse auch dann weiterfahren, wenn keine Oberleitung mehr zur Verfügung steht, etwa bei einer Umleitung.

Das Einsetzen von Knie- und Hüftprothesen ist in der orthopädischen Chirurgie ein Standardverfahren. Doch zuweilen müssen die künstlichen Gelenke operativ entfernt und durch neue Implantate ersetzt werden. Allerdings werden solche Fälle in Deutschland nicht einheitlich erfasst – so arbeiten verschiedene Kliniken mit zum Teil unterschiedlichen Dateiformaten. Daher haben Ben Emanuel Wießner und Adham Soliman eine Datenbanksoftware geschrieben, die Schäden an aus dem Körper entfernten Prothesen übersichtlich und transparent erfassen kann. Darüber hinaus beschäftigten sich die Jungforscher mit einem weiteren wichtigen Punkt – dem Prothesen-Recycling. Denn künstliche Gelenke bestehen oft aus wertvollen Metallen wie Titan. Und das ließe sich noch konsequenter wiederverwerten als es derzeit geschieht.

Genanalysen erlauben es, Krankheiten wie Krebs besser zu verstehen und zu behandeln. Da das Erbgut hochkomplex ist, braucht es dafür spezielle Computerprogramme. Alois Bachmann und Elora Marx entwickelten eine solche Software. Sie hilft zu begreifen, welche Gene in einer Zelle aktiv sind und wie sie diese beeinflussen. Basis ist ein KI-Algorithmus, der das Transkriptom analysiert – die Gesamtheit der RNA-Moleküle, die in der Zelle von der DNA abgelesen und in Proteine übersetzt werden. Ausgehend von einer Datenbank kann die KI herausarbeiten, welche Gene für welche Aufgaben wichtig sind und wie sie mit anderen Genen interagieren. Zudem ist sie in der Lage, solche Wechselwirkungen nicht nur festzustellen, sondern sie sogar vorherzusagen. Perspektivisch könnten sich so neue Therapien entwickeln lassen.

Die Windkraft ist eine wichtige erneuerbare Energie, sie hat jedoch auch ihre Schattenseiten. So können die sich drehenden Rotorblätter störende Schattenmuster werfen, von manchen als „Discoeffekt“ bezeichnet. Doch wie ändert sich dieser Schattenwurf im Jahreszeitenverlauf? Um das herauszufinden, berechnete Richard Stoppok die Werte für einen Windpark in Bremen. Ausgehend von den Abmessungen der Windräder und den Daten des Sonnenverlaufs erstellte er mithilfe geometrischer Formeln eine Art Discoeffekt-Landkarte. Sie belegt, welche Bereiche der Rotorschatten zu welchen Jahreszeiten erreicht. Das Ergebnis zeigt, dass zwar Teile eines nahe gelegenen Wohngebiets betroffen sind. Doch im Jahresdurchschnitt ist die Belästigung nicht so groß, als dass die gesetzlichen Grenzwerte überschritten würden.

1975 erfand der britische Mathematiker John Pollard einen Algorithmus, der eine Zahl in ihre kleinsten Bausteine zerlegen kann – in Primzahlen, die nur durch sich selbst und eins teilbar sind. Anwendung findet Pollards Rho-Methode insbesondere bei der Verschlüsselung von digitalen Daten. In seinem Forschungsprojekt nahm Finn Rudolph das Verfahren genauer unter die Lupe. Konkret suchte er nach den optimalen Bedingungen, unter denen der Algorithmus besonders schnell und effektiv abläuft. Dabei fand er heraus, dass ein gut gewählter Wert für einen zentralen Parameter die Berechnungszeit erheblich verkürzen kann. Darüber hinaus beleuchtete der Jungforscher, inwieweit sich die Berechnung beschleunigen lässt, wenn man den Algorithmus auf zwei Prozessorkernen gleichzeitig laufen lässt.

Vor einiger Zeit wurden alle Schulen im Saarland mit Tabletcomputern ausgestattet. Johann Haslinger brachte das auf die Idee, eine App zu programmieren, die bei der Organisation des Schulalltags hilft und als zentrale Lernplattform den Unterricht unterstützt. Das Ergebnis heißt "Spina". Auf übersichtliche Weise präsentiert die App die wesentlichen Unterrichtsmaterialien, listet Hausaufgaben auf und hilft bei der Vorbereitung für anstehende Klassenarbeiten. Die Lerngruppenfunktion ermöglicht einen größtmöglichen Austausch zwischen den Lernenden. In einem Archiv können erledigte Aufgaben und Prüfungen abgelegt und bei Bedarf wieder aufgerufen werden. Digitale Karteikarten erlauben ein effektives Vokabellernen, auch mithilfe von Sprach- und Feedbackfunktionen.

Firmen arbeiten heute mit Computerprogrammen, die den Büroablauf organisieren helfen: Unter anderem unterstützen sie bei Terminplanung, Aufgabenverteilung und Projektabwicklung. Da auch der Schulalltag immer komplexer wird, beschlossen Alina Just und Arne Trees, eine Managementsoftware für ihre Schule zu entwickeln. Ihr Programm „scoogo“ überträgt zahlreiche Aktionen, die bislang auf dem Papier erledigt wurden, in die digitale Welt. So kann das System Stunden- und Raumpläne verwalten, ein digitales Klassenbuch erstellen und dabei helfen, Vertretungsstunden zu planen. Darüber hinaus dokumentiert die Software Fehlzeiten, ermöglicht es, Entschuldigungen für Fehlstunden einzutragen, und macht über einen digitalen Schnellhefter Unterrichtsmaterialien zugänglich.

Eine Liste nach dem Alphabet zu sortieren, ist eine einfache Übung. Als Leo Blume die Bücher in einem Regal neu ordnete, erwies sich die Sortierung nach Farben allerdings als schwieriger als zunächst angenommen. Doch die Mathematik konnte hier helfen. Leo Blume entwickelte die Grundlagen einer neuen mehrdimensionalen Sortierung, die ermöglicht, Problemstellungen in mathematischen Graphen und Tabellen darzustellen. Ausgehend davon wurden mehrere Algorithmen entwickelt und in eine interaktive Web-Software sowie in eine App umgesetzt. Auf diese Weise gelang es schließlich, die Bücher so anzuordnen, dass die Farbkontraste benachbarter Buchrücken möglichst gering ausfallen. Darüber hinaus kann die App auch Wörter nach ihrer Bedeutung sortieren und den kürzesten Weg zwischen mehreren Orten berechnen.

Der Inkreis ist der größtmögliche Kreis, der in einem Dreieck eingezeichnet werden kann. Seine Berechnung ist gerade in vielen technischen Bereichen hilfreich, etwa um die Bahnen von Satelliten zu planen oder um im Bauwesen die optimale Lastverteilung für Trägerstrukturen herauszufinden. Doch wo genau in einem Dreieck liegt der Mittelpunkt des Inkreises? Um die Koordinaten zu ermitteln, untersuchte Janina Leistritz drei verschiedene mathematische Methoden. Der erste Ansatz führte über Winkelberechnungen, der zweite über die sogenannten Strahlensätze, beim dritten dienten Rauten als Hilfsmittel. Dabei fand die Jungforscherin heraus, dass die Koordinatenberechnung je nach Ausgangslage entweder mit Verfahren zwei oder Methode drei am einfachsten zu realisieren ist.

Quantencomputer gelten als Wundermaschinen der Zukunft. Sie sollen Routenberechnungen, Materialsimulationen oder Datenbanksuchen viel schneller erledigen als bisher. Allerdings sind die derzeitigen Prototypen noch nicht leistungsfähig genug, es hapert an der Hardware. Daher wird Quantensoftware häufig auf gewöhnlichen Computern entwickelt. Der konventionelle PC gibt dann vor, eine Quantenmaschine zu sein. Jonas Müller konnte diesen Ansatz optimieren: Statt die Quantenschaltkreise allein per Software zu simulieren, nutzte er eine spezielle Art von Mikrochips. Deren Komponenten lassen sich wie Legosteine flexibel miteinander kombinieren, wodurch sich das Bauteil gut an eine spezielle Aufgabe anpassen lässt. Damit gelang es dem Jungforscher, Quantenalgorithmen effizient und schnell zu simulieren.

Wer sich die Busnetze verschiedener Städte einmal genauer ansieht, stößt auf deutliche Unterschiede: Während in manchen Orten die Linien sternförmig vom Zentrum nach außen führen, folgen sie in anderen einer Hauptverkehrsachse, oder aber der Plan ähnelt einem Spinnennetz. Doch welches dieser Konzepte bringt die Fahrgäste am schnellsten zum Ziel und welches ist für den Betreiber das kostengünstigste? Um das zu untersuchen, entwickelte Raphael Gaedtke eine Software, mit der sich unterschiedliche Netztypen vergleichen lassen. Zunächst programmierte der Jungforscher mehrere Modellstädte. Dann nutzte er Algorithmen, um die fiktiven Liniennetze auf ihre Effektivität hin zu testen. Das Resultat: Auf spinnennetzähnlichen Linienplänen kommt man tendenziell am schnellsten voran.

Mehr als eine Million Menschen leiden in Deutschland an Alzheimer-Demenz, Tendenz steigend. Heilen kann man die Erkrankung bislang nicht, doch wird sie frühzeitig erkannt, lässt sich ihr Fortschreiten verlangsamen. Hier setzt das Forschungsprojekt von Niklas Bennewiz an. Er entwickelte eine KI-App, die die Diagnose von Alzheimer erleichtern soll. Im Gehirn zeigt sich die Erkrankung unter anderem durch die Ablagerung sogenannter Plaques. Mithilfe lernfähiger Algorithmen kann die Software diese Plaques in MRT-Aufnahmen zuverlässig erkennen. Besonderes Augenmerk richtete der Jungforscher darauf, die Entscheidungsprozesse der KI verständlich zu machen. Dadurch muss man dem Ergebnis des Algorithmus nicht einfach Glauben schenken, sondern kann es plausibel nachvollziehen.

Zugverspätungen sind ärgerlich, vor allem wenn man eine Anschlussverbindung verpasst und die Reise umdisponieren muss. Da wäre es praktisch, sich zumindest rechtzeitig über eine drohende Verspätung informieren zu können. Genau das leistet die KI-Software von Theo Döllmann. Der Jungforscher sammelte großen Mengen von Verspätungsdaten vergangener Zugfahrten und an Bahnhöfen erhobene Informationen. Diese Daten bereitete er auf und trainierte damit einen lernfähigen Algorithmus. Das Ergebnis lässt sich auf einer Website nutzen. Gibt man dort eine konkrete Zugverbindung ein, berechnet die Software in kurzer Zeit, wie hoch das Risiko einer Verspätung bei einer künftigen Verbindung ist und ob man womöglich seinen Anschlusszug verpasst – und zwar auch für Zugfahrten, die erst in einigen Tagen starten.