Inns­bru­cker Expe­ri­men­tal­phy­si­ker Rudolf Grimm und Wie­ner Zell­bio­loge Daniel Ger­lich und Wie­ner Mathe­ma­ti­ker Ans­gar Jün­gel erhal­ten hoch­ran­gige euro­päi­sche Forschungspreise. 

Die ERC-Grants des Euro­pean Rese­arch Coun­cil (ERC) gel­ten als die pres­ti­ge­träch­tigs­ten und höchst­do­tier­ten För­de­run­gen der euro­päi­schen For­schungs­land­schaft. Zudem eröff­net die lang­fris­tige Finan­zie­rung für her­aus­ra­gende For­schungs­ideen viel­fäl­tige Mög­lich­kei­ten. Zwei For­scher der Öster­rei­chi­schen Aka­de­mie der Wis­sen­schaf­ten (ÖAW) und ein For­scher der TU Wien wur­den nun in der aktu­el­len Ver­ga­be­runde für ihre inno­va­ti­ven Pro­jekte ausgezeichnet.

Expe­ri­men­tal­phy­si­ker Rudolf Grimm vom Inns­bru­cker Insti­tut für Quan­ten­op­tik und Quan­ten­in­for­ma­tion der Uni Inns­bruck und Zell­bio­loge Daniel Ger­lich vom Insti­tut für Mole­ku­lare Bio­tech­no­lo­gie (IMBA) in Wien für die OeAW. Ein wei­te­rer Grant ging an die TU Wien : Ans­gar Jün­gel vom Insti­tut für Ana­ly­sis und Sci­en­ti­fic Com­pu­ting der TU Wien wird ebenso mit einem über 1,9 Mio. Euro dotier­ten ERC Advan­ced Grant ausgezeichnet.

Neue Gene­ra­tion quan­ten­phy­si­ka­li­scher Experimente
Grimm erforscht neu­ar­tige Super­fluide in ultra­kal­ten soge­nann­ten fer­mio­ni­schen Sys­te­men. Es geht dabei um einen Quan­ten­ef­fekt, der bei extrem tie­fen Tem­pe­ra­tu­ren auf­tritt : Supra­flui­di­tät. Das ist eine Eigen­schaft von Stof­fen, die bei tie­fen Tem­pe­ra­tu­ren jeg­li­che innere Rei­bung ver­lie­ren. Sie wur­den bis­her nur teil­weise wis­sen­schaft­lich durchleuchtet.

Anhand einer Art Modell­sys­tem, das ein ultra­kal­tes Atom­sys­tem simu­liert, kom­bi­niert Expe­ri­men­tal­phy­si­ker Grimm Teil­chen ver­schie­de­ner Atom­sor­ten und ver­sucht so zu ver­ste­hen, warum Strö­mun­gen in die­sem Sys­tem rei­bungs­los sein kön­nen. „Der ERC Grant bie­tet die fan­tas­ti­sche Mög­lich­keit ohne finan­zi­elle Sor­gen und mit län­ger­fris­ti­ger Per­spek­tive in einem risi­ko­rei­chen Pro­jekt etwas völ­lig Neues zu erfor­schen“, so Rudolf Grimm.

Von Schlau­fen und Klammern
Daniel Ger­lich wid­met sich der Chro­mo­so­men­bio­lo­gie. Der Zell­bio­loge möchte gemein­sam mit sei­nem Team her­aus­fin­den, wie repli­zierte Schwes­ter­chro­ma­ti­den, also die durch Ver­dopp­lung bei der Zell­tei­lung aus­ein­an­der her­vor­ge­gan­ge­nen Chro­ma­ti­den eines Chro­mo­soms, topo­lo­gisch inter­agie­ren. Mit die­sem Vor­ha­ben ver­spricht er sich neu­ar­tige Per­spek­ti­ven auf DNA-Repa­ra­tur und Gen­ex­pres­sion, also dem regu­lier­ten Able­sen der Erbinformation.

Mit­hilfe neuer Mar­kie­rungs­me­tho­den und DNA-Sequen­zie­rung wird unter­sucht, wie nach dem Kopie­ren der Erb­infor­ma­tion die zwei Schwes­ter­chro­ma­ti­den ange­ord­net sind und wel­che Rolle der Ver­pa­ckungs­vor­gang der DNA bei der Zell­tei­lung spielt. „Mit der von uns wei­ter­ent­wi­ckel­ten Methode kön­nen wir mes­sen, wie sich diese Schwes­ter­mo­le­küle zuein­an­der ver­hal­ten und wie die in Schlau­fen gelegte DNA und die Klam­mern über die DNA funk­tio­nie­ren“, erklärt Ger­lich. „Die groß­zü­gige fünf­jäh­rige finan­zi­elle Aus­stat­tung eröff­net nun völ­lig neue Hori­zonte in der For­schungs­ar­beit“, freut sich der ÖAW-Forscher.

Künst­li­che Intel­li­genz auf Basis bio­lo­gi­scher Netzwerkstrukturen
Ans­gar Jün­gel von der TU Wien möchte in sei­nem For­schungs­pro­jekt „Emer­gente Netz­werk­struk­tu­ren und neu­ro­mor­phe Anwen­dun­gen“ mathe­ma­ti­sche Metho­den ent­wi­ckeln, um Netz­werk­struk­tu­ren bes­ser zu ver­ste­hen. Dabei geht es etwa um das Ver­hal­ten ein­zel­ner Ner­ven­zel­len, das man auf phy­si­ka­li­scher Ebene beschrei­ben kann, aber auch um die Gesetze ihres Zusam­men­spiels, um ihr kol­lek­ti­ves Ver­hal­ten und über Mög­lich­kei­ten, ähn­li­che Netz­werke auch aus elek­tro­ni­schen Bau­tei­len her­zu­stel­len. „Die Ent­wick­lung der Com­pu­ter stößt an eine natür­li­che Grenze“, sagt Ans­gar Jüngel. 

„Bis vor kur­zem galt das soge­nannte Moo­re­sche Gesetz, wo sich unge­fähr alle zwei Jahre die Zahl der Tran­sis­to­ren pro Com­pu­ter­chip ver­dop­pel­ten. Inzwi­schen ist das nicht mehr mög­lich.“ Fort­schritt kann also nur mit neuen Ideen erzielt wer­den, etwa über Bei­spiele aus der Natur : Was kön­nen bio­lo­gi­sche Sys­teme leh­ren ? Wie funk­tio­niert das Gedächt­nis und was ist dar­aus für künst­li­che Intel­li­genz ableit­bar ? „Man kann etwa Ner­ven­zel­len simu­lie­ren, die Ver­bin­dun­gen wach­sen las­sen und ein Netz aus­bil­den und dabei die Frage stel­len : Wie hängt die­ses Netz von den Ner­ven­im­pul­sen ab?“, erläu­tert Jün­gel von der TU-Wien.