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Förderung von Forschungsprojekten mit den Vereinigten Staaten von Amerika, Israel und Frankreich - Computational Science, Mathematik, Statistik;
Termin:
27.11.2018
Fördergeber:
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Gefördert werden können Projekte im Bereich der Computational Neuroscience.
Der Schwerpunkt liegt auf innovativen Forschungsarbeiten und Ressourcen und soll dazu beitragen, dass Expertinnen und Experten aus den Bereichen Theorie, Computational Science, Technik, Mathematik und Statistik moderne rechnergestützte Methoden zur Bearbeitung dynamischer und komplexer neurowissenschaftlicher Probleme einsetzen und entwickeln
Ansprechpartner ist Olaf Krüger (Tel.: 0228 3821-1296; E-Mail: olaf.krueger.1@dlr.de) vom DLR Projektträger.
Das Verständnis komplexer neurobiologischer Systeme, von genetischen Faktoren über zelluläre Prozesse bis zum komplexen Zusammenwirken von Neuronen, Kreisläufen und Systemen zur Steuerung von Verhalten und Wahrnehmung, ist eine der spannendsten und schwierigsten Aufgaben heutiger Forschung und Technik. Erkrankungen des Nervensystems sind auch mit komplexen neurobiologischen Vorgängen verbunden, die zu tiefgreifenden Veränderungen auf allen Ebenen der Organisation führen können. Die Prinzipien und Strategien der Informationsverarbeitung im Nervensystem sind sowohl für biologische als auch für technische Systeme von Bedeutung und eröffnen neue Möglichkeiten für Forschung, Anwendung und Erfindungen.
Computational Neuroscience liefert die theoretische Basis sowie eine ganze Palette technischer Ansätze, um die Prinzipien und die Dynamik des Nervensystems verstehen zu können. Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen, Methoden und Erkenntnissen der Informatik, der Neurowissenschaften, der Biologie, der mathematisch-physikalischen Wissenschaften, der Gesellschafts- und Verhaltenswissenschaften, der Ingenieurwissenschaften und anderen Disziplinen nutzt der Bereich Computational Neuroscience ein breites Spektrum an Vorgehensweisen zur Untersuchung von Struktur, Funktion, Organisation und Informationsverarbeitung auf allen Ebenen des Nervensystems. Zur Beschleunigung des Fortschritts im Bereich Computational Neuroscience tragen neue Methoden für die Zusammenführung und Analyse komplexer Daten, die konzeptionellen Rahmenbedingungen vieler verschiedener theoretischer Quellen sowie neue Modalitäten für umfangreiche Datensammlungen und die Ausgestaltung von Experimenten bei.
Kooperation trägt zu solchen Fortschritten bei und spielt somit eine zentrale Rolle. Forschungskooperation ermöglicht ein enges Zusammenwirken von Theorie, Modellierung und Analyse und experimenteller Neurowissenschaft. So entsteht ein Rahmen für die Auswertung empirischer Daten, für quantitative Hypothesen zur empirischen Erprobung und für die Einbettung der Theorien und Modelle in einen empirischen und evaluativen Kontext. Internationale Kooperationen bündeln verschiedene Forschungsperspektiven, erweitern das Spektrum von Forschungspartnerschaften und schaffen eine Gemeinschaft global tätiger Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Technik. Die gemeinsame Nutzung von Daten, Software und anderen Ressourcen ist ein wirkungsvolles Instrument für verstärkte Interaktion und Forschungskooperation.
Diesem Programm liegt die Erkenntnis zugrunde, dass Projekte, die traditionelle Fachgrenzen überwinden, häufig produktiver und kreativer sind und sich mit wichtigen Fragen besser auseinandersetzen können. Kooperationen, die Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Technik mit sich ergänzender Erfahrung und Ausbildung zusammenbringen, sowie vertiefte Fachkenntnisse in vielfältigen Wissenschaftsbereichen sind Voraussetzung für dieses Programm und müssen im Antrag überzeugend dargestellt werden. Eine typische Forschungskooperation kann beispielsweise Fachexpertise aus Informatik und Neurobiologie verbinden, wobei diese Ausschreibung jedoch keine Vorgaben bezüglich einer bestimmten Kombination von Fachgebieten oder wissenschaftlichen Ansätzen enthält. Die Projektanträge sollten Forschungskooperationen beschreiben, die komplementäres Fachwissen bündeln, um so bei schwierigen interdisziplinären Fragestellungen signifikante Fortschritte erreichen zu können.
Bei Anträgen für die gemeinsame Nutzung von Daten sollten die Ressourcen beschrieben sein, die von einer breiten Fachöffentlichkeit für weitreichende Fortschritte in der Forschung genutzt werden können.
Der Schwerpunkt dieses Programms liegt auf innovativen Forschungsarbeiten und Ressourcen und soll dazu beitragen, dass Expertinnen und Experten aus den Bereichen Theorie, Computational Science, Technik, Mathematik und Statistik moderne rechnergestützte Methoden zur Bearbeitung dynamischer und komplexer neurowissenschaftlicher Probleme einsetzen und entwickeln.
Im Rahmen dieses Programms geförderte Forschung im Bereich Computational Science muss auf biologische Prozesse bezogen sein und sollte zu Hypothesen führen, die in biologischen Studien überprüft werden können. Folgendes wird vorausgesetzt: (1) Gegenstand der Projektanträge sollten Kooperationen zwischen Fachleuten im Bereich Computational Science und/oder Modellierung sowie Fachleute aus den Bereichen Theorie und experimentelle Neurowissenschaften sein; (2) die Kooperation sollte eine dynamische und möglichst längere Phase zur Entwicklung und Ausgestaltung der Modelle, Theorien und/oder analytischen Methoden sowie ein enges Zusammenwirken von Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Technik verschiedener Fachrichtungen beinhalten und (3) die Entwicklung und Erprobung neuer Modelle oder Theorien sollte einen Rahmen für die Auslegung von Experimenten und das Aufstellen neuer Hypothesen bieten, die zur Aufdeckung der Mechanismen und Prozesse im gesunden oder kranken Nervensystem beitragen können.
Die gemeinsame Nutzung von Daten und Software wird bei allen Projekten dringend empfohlen, um die Umsetzung und Verbreitung der Forschungsergebnisse zu erleichtern, die Entwicklung von verallgemeinerbaren Ansätzen und Instrumenten für den umfassenden Einsatz in der Forschung zu beschleunigen und die Kooperationsmöglichkeiten im Bereich Computational Neuroscience und in verwandten Bereichen zu erweitern.
Innovative Bildungs- und Ausbildungsmöglichkeiten werden verstärkt gefördert, um Forschungskapazitäten im Bereich Computational Neuroscience zu entwickeln, die Teilnahme an Forschungs- und Bildungsmaßnahmen auszuweiten und die Wirkung der Forschung im Bereich Computational Neuroscience zu verstärken. Im Rahmen dieser Ausschreibung sind Maßnahmen in allen Bildungs- und Fortbildungsbereichen erwünscht. Internationale Forschungserfahrung für Studierende und wissenschaftlichen Nachwuchs wird bei allen Projekten mit internationaler Kooperation verstärkt gefördert.
Weitere Informationen:
https://www.bmbf.de/foerderungen/bekanntmachung-1929.html
Der Schwerpunkt liegt auf innovativen Forschungsarbeiten und Ressourcen und soll dazu beitragen, dass Expertinnen und Experten aus den Bereichen Theorie, Computational Science, Technik, Mathematik und Statistik moderne rechnergestützte Methoden zur Bearbeitung dynamischer und komplexer neurowissenschaftlicher Probleme einsetzen und entwickeln
Ansprechpartner ist Olaf Krüger (Tel.: 0228 3821-1296; E-Mail: olaf.krueger.1@dlr.de) vom DLR Projektträger.
Das Verständnis komplexer neurobiologischer Systeme, von genetischen Faktoren über zelluläre Prozesse bis zum komplexen Zusammenwirken von Neuronen, Kreisläufen und Systemen zur Steuerung von Verhalten und Wahrnehmung, ist eine der spannendsten und schwierigsten Aufgaben heutiger Forschung und Technik. Erkrankungen des Nervensystems sind auch mit komplexen neurobiologischen Vorgängen verbunden, die zu tiefgreifenden Veränderungen auf allen Ebenen der Organisation führen können. Die Prinzipien und Strategien der Informationsverarbeitung im Nervensystem sind sowohl für biologische als auch für technische Systeme von Bedeutung und eröffnen neue Möglichkeiten für Forschung, Anwendung und Erfindungen.
Computational Neuroscience liefert die theoretische Basis sowie eine ganze Palette technischer Ansätze, um die Prinzipien und die Dynamik des Nervensystems verstehen zu können. Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen, Methoden und Erkenntnissen der Informatik, der Neurowissenschaften, der Biologie, der mathematisch-physikalischen Wissenschaften, der Gesellschafts- und Verhaltenswissenschaften, der Ingenieurwissenschaften und anderen Disziplinen nutzt der Bereich Computational Neuroscience ein breites Spektrum an Vorgehensweisen zur Untersuchung von Struktur, Funktion, Organisation und Informationsverarbeitung auf allen Ebenen des Nervensystems. Zur Beschleunigung des Fortschritts im Bereich Computational Neuroscience tragen neue Methoden für die Zusammenführung und Analyse komplexer Daten, die konzeptionellen Rahmenbedingungen vieler verschiedener theoretischer Quellen sowie neue Modalitäten für umfangreiche Datensammlungen und die Ausgestaltung von Experimenten bei.
Kooperation trägt zu solchen Fortschritten bei und spielt somit eine zentrale Rolle. Forschungskooperation ermöglicht ein enges Zusammenwirken von Theorie, Modellierung und Analyse und experimenteller Neurowissenschaft. So entsteht ein Rahmen für die Auswertung empirischer Daten, für quantitative Hypothesen zur empirischen Erprobung und für die Einbettung der Theorien und Modelle in einen empirischen und evaluativen Kontext. Internationale Kooperationen bündeln verschiedene Forschungsperspektiven, erweitern das Spektrum von Forschungspartnerschaften und schaffen eine Gemeinschaft global tätiger Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Technik. Die gemeinsame Nutzung von Daten, Software und anderen Ressourcen ist ein wirkungsvolles Instrument für verstärkte Interaktion und Forschungskooperation.
Diesem Programm liegt die Erkenntnis zugrunde, dass Projekte, die traditionelle Fachgrenzen überwinden, häufig produktiver und kreativer sind und sich mit wichtigen Fragen besser auseinandersetzen können. Kooperationen, die Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Technik mit sich ergänzender Erfahrung und Ausbildung zusammenbringen, sowie vertiefte Fachkenntnisse in vielfältigen Wissenschaftsbereichen sind Voraussetzung für dieses Programm und müssen im Antrag überzeugend dargestellt werden. Eine typische Forschungskooperation kann beispielsweise Fachexpertise aus Informatik und Neurobiologie verbinden, wobei diese Ausschreibung jedoch keine Vorgaben bezüglich einer bestimmten Kombination von Fachgebieten oder wissenschaftlichen Ansätzen enthält. Die Projektanträge sollten Forschungskooperationen beschreiben, die komplementäres Fachwissen bündeln, um so bei schwierigen interdisziplinären Fragestellungen signifikante Fortschritte erreichen zu können.
Bei Anträgen für die gemeinsame Nutzung von Daten sollten die Ressourcen beschrieben sein, die von einer breiten Fachöffentlichkeit für weitreichende Fortschritte in der Forschung genutzt werden können.
Der Schwerpunkt dieses Programms liegt auf innovativen Forschungsarbeiten und Ressourcen und soll dazu beitragen, dass Expertinnen und Experten aus den Bereichen Theorie, Computational Science, Technik, Mathematik und Statistik moderne rechnergestützte Methoden zur Bearbeitung dynamischer und komplexer neurowissenschaftlicher Probleme einsetzen und entwickeln.
Im Rahmen dieses Programms geförderte Forschung im Bereich Computational Science muss auf biologische Prozesse bezogen sein und sollte zu Hypothesen führen, die in biologischen Studien überprüft werden können. Folgendes wird vorausgesetzt: (1) Gegenstand der Projektanträge sollten Kooperationen zwischen Fachleuten im Bereich Computational Science und/oder Modellierung sowie Fachleute aus den Bereichen Theorie und experimentelle Neurowissenschaften sein; (2) die Kooperation sollte eine dynamische und möglichst längere Phase zur Entwicklung und Ausgestaltung der Modelle, Theorien und/oder analytischen Methoden sowie ein enges Zusammenwirken von Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Technik verschiedener Fachrichtungen beinhalten und (3) die Entwicklung und Erprobung neuer Modelle oder Theorien sollte einen Rahmen für die Auslegung von Experimenten und das Aufstellen neuer Hypothesen bieten, die zur Aufdeckung der Mechanismen und Prozesse im gesunden oder kranken Nervensystem beitragen können.
Die gemeinsame Nutzung von Daten und Software wird bei allen Projekten dringend empfohlen, um die Umsetzung und Verbreitung der Forschungsergebnisse zu erleichtern, die Entwicklung von verallgemeinerbaren Ansätzen und Instrumenten für den umfassenden Einsatz in der Forschung zu beschleunigen und die Kooperationsmöglichkeiten im Bereich Computational Neuroscience und in verwandten Bereichen zu erweitern.
Innovative Bildungs- und Ausbildungsmöglichkeiten werden verstärkt gefördert, um Forschungskapazitäten im Bereich Computational Neuroscience zu entwickeln, die Teilnahme an Forschungs- und Bildungsmaßnahmen auszuweiten und die Wirkung der Forschung im Bereich Computational Neuroscience zu verstärken. Im Rahmen dieser Ausschreibung sind Maßnahmen in allen Bildungs- und Fortbildungsbereichen erwünscht. Internationale Forschungserfahrung für Studierende und wissenschaftlichen Nachwuchs wird bei allen Projekten mit internationaler Kooperation verstärkt gefördert.
Weitere Informationen:
https://www.bmbf.de/foerderungen/bekanntmachung-1929.html