60 https://www.uni-bremen.de/kooperationen/transfer-mit-schule/schuelerinnen-und-schueler/thementage-und-jugendkonferenzen/zukunftsfeld-mathematik/veranstaltungsarchiv Hier finden Sie Informationen zu den vergangenen Veranstaltungen der Reihe "Zukunftsfeld Mathematik" de Universität Bremen Thu, 12 Mar 2026 22:58:32 +0100 Thu, 12 Mar 2026 22:58:32 +0100 Universität Bremen content-632515 Fri, 06 Mar 2026 09:43:12 +0100 https://www.uni-bremen.de/kooperationen/transfer-mit-schule/schuelerinnen-und-schueler/thementage-und-jugendkonferenzen/zukunftsfeld-mathematik/veranstaltungsarchiv#c632515 <p>Die Pathologie untersucht Gewebeproben auf krankhafte Veränderungen und ist damit der heutige Goldstandard für den Nachweis vieler Krebserkrankungen. Eine stetig steigende Probenzahl bei immer weniger Pathologinnen und Pathologen bedroht jedoch zunehmend die Diagnosekapazität. Hier kann künstliche Intelligenz, angetrieben durch industriemathematische Verfahren, der Pathologie effektiv unter die Arme greifen und gleichzeitig die Diagnosequalität weiter steigern. Die Mathematik hilft hier u.a. dabei die Herausforderungen für den Einsatz von KI in der Pathologie durch die wenigen, aber großen Bilddaten zu meistern und ein Verständnis für die Denkweise der KI zu schaffen. Ein Aspekt, der für den Einsatz von KI in immer mehr Bereichen extrem wichtig wird.</p> Content content-632517 Fri, 06 Mar 2026 09:43:12 +0100 https://www.uni-bremen.de/kooperationen/transfer-mit-schule/schuelerinnen-und-schueler/thementage-und-jugendkonferenzen/zukunftsfeld-mathematik/veranstaltungsarchiv#c632517 <p>Künstliche Intelligenz ist mittlerweile in aller Munde - Ende 2022 hat das beeindruckend leistungsstarke Modell ChatGPT3.5 von OpenAI allen vor Augen geführt, dass es sich hier um mehr als einen vorübergehenden Hype handelt. Wir werden darüber sprechen, wie Methoden der künstlichen Intelligenz bei Unternehmen zum Einsatz kommen, um Probleme zu lösen und Prozesse für Mitarbeitende leichter zu gestalten. Dabei sprechen wir auch über besondere Herausforderungen bei dem Einsatz und wie hier ein mathematisches Verständnis unerlässlich ist. Ein besonderes Augenmerk legen wir dabei auf die benötigte Rechenleistung von KI-Modellen und darüber, wie dies mit dem Thema Datenschutz zusammenhängt.</p> Content content-550102 Fri, 06 Mar 2026 09:43:12 +0100 https://www.uni-bremen.de/kooperationen/transfer-mit-schule/schuelerinnen-und-schueler/thementage-und-jugendkonferenzen/zukunftsfeld-mathematik/veranstaltungsarchiv#c550102 <p>In einem Versorgungsunternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, große Datenmengen zu analysieren und zu verstehen, um den Betrieb zu optimieren und den Kunden den bestmöglichen Service zu bieten. Hierfür ist das Erstellen von Programmcode unerlässlich, was auf mathematischen Konzepten basiert. Mit der steigenden Bedeutung von KI-Anwendungen ist Mathematik als Grundlage für die Entwicklung von Algorithmen und Modellen ebenfalls unverzichtbar geworden. Darüber hinaus kann eine Grundausbildung in Mathematik dazu beitragen, ein strukturiertes Denken und eine logische Arbeitsweise zu fördern, was in einem komplexen und datenintensiven Arbeitsumfeld, wie dem der Energiebranche, von großem Vorteil ist.</p> Content content-550105 Fri, 06 Mar 2026 09:43:12 +0100 https://www.uni-bremen.de/kooperationen/transfer-mit-schule/schuelerinnen-und-schueler/thementage-und-jugendkonferenzen/zukunftsfeld-mathematik/veranstaltungsarchiv#c550105 <p>Windturbinen erzeugen Energie über eine Lebensdauer von mehr als 20 Jahren. Sie sind so ausgelegt, dass in dieser Zeit die Belastungen unter verschiedensten Betriebsbedingungen in der Umwelt und vom elektrischen Netz standhalten. Außerdem müssen sie steigende und teils noch unbekannte Anforderungen des künftigen Energiesystems erfüllen. Um diese Anforderungen zu erfüllen, forschen wir an intelligenten Strategien zur Betriebsführung von einzelnen Anlagen und ganzen Windparks. Dabei legen wir besonderen Wert auf eine optimale Balance zwischen Energieertrag, lastabhängigem Lebensdauerverbrauch und langfristigem Wert. Dabei kommen verschiedenste mathematische Methoden von klassischer Regression und KI-Modellen über stochastische Vorhersagen bis zur nichtlinearen Optimierung zum Einsatz.</p> Content content-491755 Fri, 06 Mar 2026 09:43:12 +0100 https://www.uni-bremen.de/kooperationen/transfer-mit-schule/schuelerinnen-und-schueler/thementage-und-jugendkonferenzen/zukunftsfeld-mathematik/veranstaltungsarchiv#c491755 <p>Mit Chancen und Risiken beschäftigt sich jeder von uns täglich. Nehme ich den Regenschirm mit, oder gehe ich das Risiko ein komplett durchnässt an meinem Zielort anzukommen? Finanzkrisen haben gezeigt, dass auch Banken sich nicht nur mit ihren Chancen, sondern auch mit ihren Risiken beschäftigen müssen. Und genau hier kommt die Mathematik ins Spiel. Sie hilft bei der Modellierung von schwankenden Marktpreisen, um möglichen hohen Verlusten vorzubeugen. Sie hilft aber auch bei der Modellierung von möglichen Krisen, in dem sie Auswirkungen von Lieferengpässen oder politischen Umstürzen abbildet. Das Anwendungsfeld von Mathematik ist sehr breit bei Banken und reicht von einfachen statistischen Modellen bis hin zu Machine Learning.</p> Content content-491758 Fri, 06 Mar 2026 09:43:12 +0100 https://www.uni-bremen.de/kooperationen/transfer-mit-schule/schuelerinnen-und-schueler/thementage-und-jugendkonferenzen/zukunftsfeld-mathematik/veranstaltungsarchiv#c491758 <p>Gesetzliche Krankenkassen erheben Daten zu Abrechnungszwecken. Nebenbei sind diese Daten aber auch eine wertvolle Datenquelle für die Gesundheitsforschung. Der Umfang der Daten macht es z.B möglich, Studien zu seltenen Nebenwirkungen von Arzneimitteln im Alltagsgebrauch durchzuführen. Die statistischen Modelle und Schätzverfahren in diesen Studien müssen dabei viel leisten: Sie müssen auf das spezifische  Design jeder Studie angepasst werden und gut interpretierbare, korrekte und möglichst präzise Schätzungen hervorbringen. Aufgrund der enormen Datenmenge sind effiziente Algorithmen zur Schätzung ebenfalls notwendig. Die Mathematik dient dabei als Fundament, um Verfahren mit diesen Eigenschaften zu entwickeln oder bestehende Modelle zu verbessern.</p> Content