Erfolgreicher Projektabschluss: Fünf Jahre mathematische Spitzenforschung

Nach fünf Jahren endet die FWF doc.funds doctoral school mit einer erstklassigen Bilanz: Elf erfolgreiche Promotionen, eine hohe Frauenquote und starke internationale Netzwerke kennzeichnen den Abschluss dieser Ausbildung. Weiterlesen →

Wirtschaftsentwicklung mit neuen Methoden vorhersagen

Wann sinkt die Inflation und wann steigt das Wirtschaftswachstum? Luis Gruber, Early Career Researcher im Forschungsteam von Gregor Kastner am Institut für Statistik, entwickelt neue statistische Methoden, um Vorhersagen für gesellschaftlich relevante Themen wie die wirtschaftliche Entwicklung zu treffen. Ein wichtiger Fokus dabei: Die Statistik ist keine Kristallkugel. Wir werden die Zukunft nicht exakt vorhersagen können; umso wichtiger ist für Luis Gruber, mit neuen Methoden zu zeigen, mit welcher Unsicherheit Vorhersagen versehen sind.

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Erneuerbare Energie für Elektromobilität – so leicht zugänglich wie Parkflächen

Woher soll all der Strom kommen, den wir für immer mehr Elektroautos brauchen? Das Projekt „Shared Charging“ will eine Antwort auf diese häufig gestellte Frage bieten. Das Forschungsteam wird einen neuartigen Ansatz für öffentliche Ladesysteme entwickeln, die sich nahtlos in erneuerbare Energiesysteme integrieren lassen. Ziel ist ein flächendeckendes, benutzerfreundliches Netz von Ladepunkten, das ebenso leicht zugänglich ist wie heutige Parkflächen – jedoch betrieben mit Solar-, Wind- und anderen erneuerbaren Quellen.

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Energie mit Methoden der Optimierung besser nutzen: Neues MSCA-Doktoratsnetzwerk ALMOA genehmigt

Mit ALMOA (Advances in Large-scale, Multilevel, and Hierarchical Optimisation for Challenging Applications) startet im Jänner 2026 das erste an der Universität Klagenfurt koordinierte Doktoratsnetzwerk, das als Marie Skłodowska-Curie Action durch Horizon Europe von der EU gefördert wird. 13 Doktorand:innen werden an 13 europäischen Universitäten zu mathematischen Fragen der Optimierung forschen. Das Projekt verfolgt zweierlei Ziele: Die neuen Algorithmen sollen dazu beitragen, Logistik und Transport nachhaltiger, Energiesysteme effizienter und Datenverarbeitung ressourcenschonender zu gestalten. Gleichzeitig profitieren die Doktorand:innen von einem exzellenten Ausbildungsnetzwerk, das ihnen sektorübergreifende Einblicke ermöglicht.

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