Wie verarbeitet das Gehirn Sinnesreize – und welche Rolle spielen dabei die Verbindungen zwischen benachbarten Nervenzellen? Das neue Forschungsprojekt INTERACTION widmet sich dieser zentralen Frage der Neurowissenschaften. Ziel ist es zu verstehen, wie lokale Netzwerke im Gehirn eingehende Signale in strukturierte Aktivitätsmuster umwandeln und damit die Grundlage für Wahrnehmung schaffen.

Die neurowissenschaftlichen Institutionen der Mainmetropole bewiesen am 10. März mit einer tollen Veranstaltung, wie viel Hirn Frankfurt hat: In kurzen, bunten Beiträgen entführten junge Forschende das Publikum in die Welt der Hirnforschung.

Die Giersch-Konferenz 2026 am FIAS stellt gleichzeitig die Auftaktveranstaltung des Exzellenzclusters SCALE dar. Das Motto: „Zu digitalen Zwillingen für die strukturelle Zellbiologie – Kriterien, Chancen und Herausforderungen”.

Renan Hirayama promovierte im Februar in der Gruppe von FIAS-Fellow Hannah Elfner. Im Rahmen seiner Doktorarbeit untersuchte er, wie Partikelpaare, die Dileptonen, entstehen, wenn schwere Atomkerne mit sehr hoher Geschwindigkeit aufeinanderprallen. Dabei untersuchte er alle verfügbaren Strahlenergien und nutzte eine kombinierte Methode, die Simulationen des Teilchentransports mit strömungsdynamischen Berechnungen verbindet.

Camile Fraga Delfino Kunz verteidigte heute erfolgreich ihre Doktorarbeit in Bioinformatik an der Goethe-Universität Frankfurt. In ihrer Arbeit bei FIAS-Fellow Franziska Matthäus untersuchte sie, wie komplexe biologische Muster – wie sie beispielsweise der Bildung von Haarfollikeln und Federknospen zugrunde liegen – aus dem Zusammenspiel zweier grundlegender Mechanismen entstehen: diffusionsgetriebene Instabilität und Chemotaxis. Während jeder dieser Prozesse unabhängig voneinander räumliche Strukturen erzeugen kann, konzentrierte sich ihre Arbeit darauf, aufzudecken, welche neuen Verhaltensweisen entstehen, wenn beide Mechanismen in einem einzigen mathematischen Modell gekoppelt werden.

Ende Januar 2026 fand am FIAS das Abschlusstreffen des SPP-2041 statt. An drei Tagen präsentierten die teilnehmenden Gruppen ihre neuen Ergebnisse in Vorträgen und Poster-Sessions und stellten dabei wichtige Fortschritte in den Bereichen experimentelle, theoretische und computergestützte Konnektomik vor.

In zwei Veröffentlichungen stellt die Gruppe um FIAS-Fellow Sebastian Thallmair biologische Wirkstoffe vor, die mit Licht schaltbar sind. Ein Ziel ist ein Enzym, das bei Alzheimer oder Parkinson eine Rolle spielt. Das andere ist Lipid, das es ermöglicht, mit Hilfe von Licht Zellmembranen gezielt zu verändern.

Unter dem Titel "Advent im Weltraum" hielt FIAS-Direktor Jan Wörner einen weihnachtlichen Vortrag. Er spiegelte den Zeitraum von der Entstehung des Weltalls im Zeitraum eines Jahres und der Adventszeit wieder - bis hin zu einem Ausblick ins neue Jahr.

Xia Xu verteidigte seine Dissertation in der Gruppe von Jochen Triesch am 10. Dezember. Er untersuchte, wie das von Säuglingen inspirierte Lernen zur nächsten Stufe der KI führen kann.

Zhengyang Yu aus der Gruppe von Jochen Triesch promovierte am 10. Dezember. „Wir wollen eine Brücke zwischen dem Sehvermögen von Kleinkindern und Deep Learning schlagen“, sagt Yu. Kleinkinder lernen durch aktive, selbstgesteuerte Erkundung. Yu zeigt in seiner Promotion, dass das Repräsentationslernen von dieser natürlichen, kontinuierlichen visuellen Erfahrung profitieren kann.

Experimente mit winzigen Teilchen großer Masse - darunter komprimierte baryonische Materie (CBM) - sind eine wichtige Säule der Anlage für Antiprotonen- und Ionenforschung (FAIR) in Darmstadt. Das CBM-Experiment am FAIR-Beschleuniger wird bis zu zehn Millionen Schwerionenkollisionen pro Sekunde aufzeichnen. Unter diesen Bedingungen ist ein Online-Auslöser nötig, um Ereignisse auszuwählen, die möglicherweise Signaturen von Quark-Gluon-Plasma enthalten. In seiner von FIAS-Fellow Ivan Kisel betreuten Dissertation untersuchte Artemiy Belousov, wie neuronale Netzwerke diese Aufgabe unterstützen können.

​Felix Weiglhofers Dissertation unter Leitung von FIAS-Senior-Fellow Volker Lindenstruth befasst sich mit der Frage, wie große Datenmengen in Echtzeit verarbeitet werden können. Sie ermöglicht, seltene Teilchenwechselwirkungen zu erfassen und zu analysieren - und so die Mikrosekunden nach dem Urknall zu verstehen.

Genauere Vorhersagen von Epidemien sind wichtig, um Infektionskrankheiten zu bekämpfen und die öffentliche Gesundheit zu schützen. Ein Forschungsteam am Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) entwickelte dafür eine neue künstliche Intelligenz (KI). Diese verbindet klassische Modelle zur Ausbreitung von Krankheiten mit modernen Deep-Learning-Methoden, um Unterschiede im zeitlichen und räumlichen Verlauf einer Epidemie besser zu erfassen.

Tom Olsen entwickelte eine neuartige Methode zur Berechnung des Strahlungstransports und der Wechselwirkung zwischen Strahlung und Materie im Kontext starker Gravitation und Hochenergiephysik. Die Dissertation betreuten die FIAS-Senior-Fellows Volker Lindenstruth und Luciano Rezzolla.

Heute schloss Armin van de Venn seine Promotion, betreut von FIAS-Fellow Jürgen Struckmeier, mit "summa cum laude" erfolgreich ab. Seine Erweiterung etablierter mathematischer Modelle eröffnet eine neue Sicht auf die Struktur der Raumzeit und den Ursprung des Kosmos.

Das Doktoranden-Symposium am Rande der diesjährigen Bernstein-Konferenz fand auch dieses Jahr wieder am FIAS statt. Ausgangspunkt war das Thema Konsens: Wo sind wir uns einig, wo nicht - und warum ist das wichtig? Der Weg dorthin war ein Hackathon, bei dem die Teilnehmenden in Kleingruppen einen Datensatz analysierten und feststellten, dass je nach Blickwinkel und Interpretation verschiedene Antworten auf eine wissenschaftliche Fragestellung gefunden werden können.

Biologische Gehirne sind extrem energieeffizient. Kann sich die künstliche Intelligenz hier ein paar Tricks abschauen? Neue Erkenntnisse zu energiesparender Informationsverarbeitung beschreiben Forschende des FIAS zusammen mit Kolleg:innen aus Frankreich in der Zeitschrift Nature Communications.

In die Welt der Computermodelle entführten die FIAS-Fellows Roberto Covino und Sebastian Thallmair die Zuhörenden des FIAS Forums. Verständlich und in einprägsamen Bildern schilderten sie, wie digitale Zwillinge Forschungsmöglichkeiten von zellulären und gesundheitsrelevanten Prozessen eröffnen.

Chen Li aus der Forschungsgruppe von FIAS-Senior Fellow Horst Stöcker verteidigte am 22. September 2025 erfolgreich seine Doktorarbeit. Er optimierte auf Basis von Algorithmen des maschinellen Lernens Entscheidungsprobleme in Stromnetzmodellen, die durch Schwankungen bei erneuerbaren Energien auftreten.

Ein Team um Doktorand Francisco M. López aus der Gruppe von FIAS-Senior-Fellow Jochen Triesch gewann den "Babybot Paper Award". Er wurde im Rahmen der International Conference on Development and Learning in Prag verliehen und zeichnet Veröffentlichungen aus, die eine Verbindung zwischen Entwicklungspsychologie und Robotik und/oder computergestützter Modellierung herstellen.