Einführung
Der Artikel befasst sich mit dem Themenkomplex Hanble, Heidelberg, neuronal und Deutsch, wobei verschiedene Forschungsbereiche und wissenschaftliche Erkenntnisse zusammengeführt werden. Es werden Aspekte der Neurowissenschaften, der medizinischen Bildgebung, der künstlichen Intelligenz und der Sprachverarbeitung beleuchtet, um ein umfassendes Bild zu zeichnen.
Der Nervus trigeminus und seine Rolle
Der Nervus trigeminus, auch bekannt als Drillingsnerv, ist ein wichtiger Hirnnerv, der für die sensible Innervation des Gesichts und die motorische Innervation der Kaumuskulatur verantwortlich ist. Studien haben gezeigt, dass der Nervus trigeminus bei verschiedenen neurologischen Erkrankungen, wie z.B. Multipler Sklerose (MS), eine Rolle spielen kann.
Multiple Sklerose und die Retina
Zahlreiche Studien im Bereich der Multiplen Sklerose (MS) haben die Retina untersucht. Eine dieser Studien befasste sich mit der Beteiligung des Nervus trigeminus. Es wurde die Hypothese aufgestellt, dass dendritische Zellen auf Umwelteinflüsse reagieren. Die Studie zielte darauf ab, Nervenfasern und dendritische Zellen zu untersuchen. Dabei wurden die Anzahl der Nervenfasern und der dendritischen Zellen gemessen. Der Grad der Behinderung wurde mithilfe der Multiple Sclerosis Functional Composite (MSFC) und der Expanded Disability Status Scale (EDSS) ermittelt. Darüber hinaus wurde die Kohärenztomographie (OCT) der Retina durchgeführt.
Ergebnisse und Schlussfolgerungen
Es wurde festgestellt, dass die Anzahl der Nervenfasern bei MS-Patienten im Vergleich zu gesunden Kontrollen reduziert war. Die Anzahl der dendritischen Zellen war bei beiden Gruppen ähnlich. Dies deutet darauf hin, dass die Schädigung der Nervenfasern nicht direkt mit der Anzahl der dendritischen Zellen zusammenhängt. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um die genauen Mechanismen zu verstehen.
Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weiterer wichtiger Aspekt, der in diesem Artikel beleuchtet wird. KI findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, darunter auch in der Bildung und Forschung.
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KI im Unterricht
Thorsten Schöler hielt im März 2025 einen Workshop/Vortrag zum Thema "Künstliche Intelligenz sinnvoll nutzen für den und im Unterricht" im Rahmen des vhs-Dozententags in Kaufbeuren.
KI in der Forschung
KI-Technologien werden auch in der Forschung eingesetzt, beispielsweise zur Analyse von Prozessdaten und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung. So präsentierten A. Kottre, T. Scholer und C. Legat auf der SOHOMA 2024 in Augsburg ein Konzept zur Verbesserung der reaktiven Instandhaltung durch Ursachenanalyse und operatorgestützte Entscheidungsfindung. F. Schmalzel, M. Springer und T. Schöler forschen an "Multi-agent Reinforcement Learning for Solving Flexible Job Shop Scheduling Problems". I. Uzun, M. Lobachev, V. Kharchenko, T. Schöler und I. Lobachev arbeiten an der "Candlestick Pattern Recognition in Cryptocurrency Price Time-Series Data Using Rule-Based Data Analysis Methods".
KI und Gesellschaft
Thorsten Schöler befasst sich auch mit den gesellschaftlichen Auswirkungen von KI. In seinem Vortrag bei der Kinderuni im Januar 2024 in Kaufbeuren sprach er humorvoll über das Thema Ordnung und Faulheit im Zusammenhang mit KI. Zudem publizierte er einen Beitrag zum Thema "KI auf Heimcomputern?" in dem Buch "Künstliche Intelligenz und menschliche Gesellschaft".
Sprachverarbeitung und Korpuslinguistik
Die Sprachverarbeitung spielt eine wichtige Rolle bei der Analyse großer Textmengen und der Extraktion von Bedeutung. Die Korpuslinguistik, die sich mit der Untersuchung digitalisierter Texte befasst, hat gezeigt, dass Sprache durch wiederkehrende Muster gekennzeichnet ist.
Konkordanzen und ihre Bedeutung
Konkordanzen, d.h. Darstellungen, die viele Vorkommnisse eines Wortes, einer Phrase oder einer Konstruktion in verschiedenen Kontexten in einem kompakten Format zeigen, sind ein wichtiges Werkzeug in der Korpuslinguistik. Ein Projekt der Universität Birmingham und der FAU Erlangen-Nürnberg kombiniert theoretische Arbeit in der Korpuslinguistik mit Expertise in computationalen Algorithmen, um eine systematische Methodologie für das Lesen von Konkordanzen zu entwickeln.
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Anwendungsbereiche der Konkordanzanalyse
Die Konkordanzanalyse findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, darunter die Untersuchung von Körpersprache in fiktionalen und nicht-fiktionalen Texten sowie die Analyse politischer Argumentation in sozialen Medien.
Automatisierung und Open-Source-Software
Das Projekt zielt darauf ab, Strategien und Algorithmen für die semi-automatische Organisation von Konkordanzzeilen zu entwickeln und in der Software FlexiConc zu implementieren. FlexiConc wird als Open-Source-Software entwickelt, um anderen Forschern die Nutzung und Integration zu ermöglichen.
Weitere Forschungsbereiche
Neben den bereits genannten Bereichen gibt es weitere Forschungsarbeiten, die im Kontext von Hanble Heidelberg neuronal Deutsch relevant sind.
Neuromorphe Hardware
Beschleunigte neuromorphe digital-analoge Hardware stellt einen vielversprechenden Ansatz zur Überwindung der Laufzeit- und Skalierbarkeitsprobleme von softwarebasierten Simulationen neuronaler Netze dar. Eine mehrschichtige Softwarearchitektur für die zweite Generation der BrainScaleS neuromorphen Systeme ermöglicht die Nutzung der Hardware in verschiedenen Entwicklungsstadien.
Elektromechanische Stimulation
Numerische Modelle werden eingesetzt, um elektromechanisch getriebenes Knochen-Remodeling zu analysieren und Elektro-Stimulationssysteme für die Reparatur von Knorpeldefekten zu entwickeln.
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3D-Druck und Biomaterialien
Der 3D-Druck von intelligenten Materialien für die Knochenregeneration und die Entwicklung von elektrisch leitfähigen Hydrogelen für das Tissue Engineering sind weitere Forschungsbereiche.
Verschwörungstheorien
Ein Projekt untersucht den Gebrauch und die Verbreitung von Verschwörungstheorien anhand typischer Sprachmuster.
Das Projekt GRK 2839: Die Konstruktionsgrammatische Galaxis
Das Projekt GRK 2839 untersucht, inwieweit quantitative Daten aus großen Korpora zur Abgrenzung von Konstruktionen beitragen können. Dabei werden Kriterien wie Produktivität, Kompositionalität und Schematizität operationalisiert und statistische Maße berechnet.
Forschungsfragen
Das Projekt adressiert drei zentrale Forschungsfragen:
- Verbessert quantitative Evidenz aus großen Korpora die manuelle Identifizierung von Konstruktionen und die Entwicklung von Definitionskriterien?
- Welche statistischen Maße sind geeignet, um quantitative Daten zu operationalisieren und einen Index der "Konstruktionshaftigkeit" zu berechnen?
- Können kontextsensitive neuronale Wort- und Phrasen-Embeddings als korpusbasierte Approximation der Konstruktionsbedeutung verwendet werden?
Methodik
Das Projekt extrahiert große Datenbanken von Konstruktionskandidaten aus englischen und deutschen Webkorpora und analysiert diese anhand von Kriterien wie Frequenz, Produktivität und statistischer Assoziation.
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