Mondmissionen: Warum wir eine genaue Uhrzeit für den Mond brauchenWie beeinflusst die Relativitätstheorie die Zeitmessung auf dem Mond und welche Herausforderungen stehen bevor?
Teilchenphysik: Unentdeckte Energiezustände sollen Neutronenrätsel lösenSeit Jahrzehnten passen verschiedene Messwerte für die Lebensdauer des Neutrons nicht zusammen. Bisher übersehene Anregungen des Kernteilchens sollen den Unterschied erklären.
Optik: Rekordleistung bei ultrakurzen LaserpulsenEin neuer Laser erzeugt kurze Pulse mit einer unerreicht hohen Leistung – ohne Qualitätsverluste durch Verstärker. Das hilft bei Präzisionsmessungen und in der Materialforschung.
Vielteilchenphysik: Ein Maß für die Nützlichkeit eines QuantencomputersQuantenrechner sollen insbesondere bei der Simulation von Quantensystemen helfen. Aber wie komplex muss ein Problem sein, dass ein herkömmlicher Rechner nicht mehr ausreicht?
Kernphysik: Physiker enthüllen das Innere des AtomkernsProtonen und Neutronen bestehen aus Quarks und Gluonen. Wie diese Elementarteilchen innerhalb des Atomkerns verteilt sind, war ein Rätsel – bis jetzt.
Zeitgeist: Die Nobelpreise zeitgemäß gestaltenDie strengen Regeln bei der Vergabe von Nobelpreisen sorgen oft für Kritik. Was müsste sich ändern, würde man sie für das 21. Jahrhundert neu gestalten?
Fukushima: Pfirsiche als Symbol für GefahrlosigkeitPfirsiche aus Fukushima: Eine Geschichte über Wiederaufbau, Marketing und die Herausforderung, Vorurteile gegenüber radioaktiven Gebieten zu überwinden.
Zweidimensionale Materialien: Super-Graphene sollen 20 Jahre altes Versprechen einlösenSeit 20 Jahren versuchen Fachleute, das »Wundermaterial« Graphen sinnvoll zu nutzen – mit mäßigem Erfolg. Eine neue Stoffklasse, die MXene, sollen nun den Durchbruch bringen.
Nobelpreis für Physik 2024: Wie Computer das Lernen lernenDie diesjährigen Nobelpreisträger Geoffrey Hinton und John Hopfield legten den Grundstein für künstliche neuronale Netze. Ihrer Arbeit verdanken wir KI-Anwendungen wie ChatGPT.
Nobelpreis für Physik 2024: Höchste Ehrung für die Entwicklung künstlicher neuronaler NetzeIhre Forschung hat maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglicht. John Hopfield und Geoffrey Hinton erhalten den Physik-Nobelpreis 2024.