Profile der Wissenschaftsbotschafter/innen

• 2 Besuche pro Semester
• Bevorzugte Regionen: Niederösterreich, Wien
• Besucht gerne folgende Schulstufen: SEK II
• Keine anfallenden Kosten für die Schule

Forschungsschwerpunkte

• Machine Learning
• Theoretische Chemie
• Computersimulationen

Aktuelle Projekte

Machine Learning für Eigenschaften von Molekülen: Moleküle haben viele verschiedene Eigenschaften, die wir auch im Alltag beobachten können. Zucker ist wasserlöslich, Kokosfett nicht. Wenn wir die Struktur eines Stoffes kennen, z.B. Sucrose im Haushaltszucker oder Laurinsäure im Kokosfett, können wir dann Eigenschaften wie die Löslichkeit am Computer vorhersagen, ohne es auszuprobieren? Spoiler: Ja, sogar ziemlich gut!

Machine Learning von chemischen Reaktionen: Chemische Reaktionen sind überall um uns herum. Pflanzen verwandeln Kohlenstoffdioxid in Zucker, beim Brotbacken wird die Kruste braun durch eine chemische Reaktion, oder Medikamente werden aus anderen Stoffen in einer Abfolge an chemischen Reaktionen hergestellt. In diesem Projekt erforsche ich, ob es möglich ist am Computer auszurechnen, welche chemischen Reaktionen wann und wie stattfinden.

Auszug aus dem wissenschaftlichen Werdegang

• Bachelor, Master und Doktoratsstudium an der Universität Wien im Fach Chemie
• Postdoc am Massachusetts Institute of Technology in den USA
• Postdoc, ab Herbst 2024 Ass.-Prof. an der TU Wien für Machine Learning im Bereich Chemie