Ich arbeite an dem Konzept eines photonischen neuromorphen Prozessors – einer energieeffizienten Rechenarchitektur, die sich an den Prinzipien des Gehirns orientiert.
Im Unterschied zu herkömmlicher Elektronik nutzt dieses System Licht anstelle von Strom, um Informationen zu übertragen und zu verarbeiten. Dadurch wird ein grundsätzlich nachhaltigerer Ansatz möglich.
Mögliche Anwendungen reichen von Künstlicher Intelligenz über Big-Data-Analysen bis hin zu neuen Formen der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine.
Mein Ziel ist der Aufbau eines Prototyps, der zeigt, dass sich photonic computing skalierbar, kostengünstig und umweltfreundlich realisieren lässt.
Ich beschäftige mich mit der Entwicklung von neuen Substanzen auf Basis von GABA (Gamma-Aminobuttersäure) und deren Derivaten.
Ziel ist es, Wirkstoffe zu entwerfen, die Einfluss auf das Nervensystem nehmen und möglicherweise bei Schmerzzuständen oder neuroimmunologischen Erkrankungen unterstützend wirken können.
Untersuchung von Molekülen aus der Naturstoffchemie (z. B. pflanzliche Terpenoide) als mögliche neuroaktive Substanzen mit beruhigenden, angstlösenden oder neuroprotektiven Eigenschaften.
Im Vordergrund steht dabei ein Ansatz der Green Chemistry – also möglichst nachhaltige, ressourcenschonende Methoden.
Entwicklung von Protokollen und Datenstrukturen zur systematischen Erfassung und Analyse von Symptomen bei Erkrankungen wie ME/CFS und MCAS.
Langfristiges Ziel ist es, maschinenlesbare Datensätze aufzubauen und eine Plattform für patientengetriebene Forschung zu schaffen.
Ein weiteres zentrales Projekt ist der Aufbau eines Exocortex-Systems – einer Plattform, in die große Datenmengen eingespeist und visuell aufbereitet werden können.
Die Idee: Informationen aus Biologie, Medizin und Chemie – etwa Docking-Ergebnisse, Protein-Interaktionen oder klinische Daten – werden in einem interaktiven Wissensnetzwerk sichtbar gemacht.
So lassen sich komplexe Zusammenhänge zwischen Molekülen, Zellen und Organen leichter verstehen und erforschen.
Big Data Visualisation: eine interaktive Darstellung von hochdimensionalen Daten, die Muster und Zusammenhänge sichtbar macht.
Docking-Visualisierung: eine spezialisierte Komponente, die Ergebnisse aus molekularem Docking und Wirkstoffscreening verständlich und zugänglich darstellt.
Langfristiges Ziel ist ein erweiterbares Forschungswerkzeug, das nicht nur Wissenschaftlerinnen, sondern auch Patientinnen und unabhängigen Projekten ermöglicht, mit großen Datenmengen zu arbeiten und neue Hypothesen zu entwickeln.
Jeder Beitrag – auch ein kleiner – hilft, diese Projekt am Leben zu halten und unabhängig weiterzuführen.
Bitte unterstützt mich oder teilt diesen Aufruf fnd.us/22brz7. Merci <3