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Bedrohungen für Küsten- und Meeresökosysteme; Erhaltung der Meeresumwelt mit besonderem Augenmerk auf Klimawandel und Plastikmüll im Meer: [Arbeitsübersetzung]
Get PDFUhren in der Translation: zirkadiane Rhythmen in Gesundheit und Krankheit
No full textUnser Labor untersucht den Aufbau und die Architektur zirkadianer Netzwerke bei Pflanzen und Tieren. Diese Netzwerke bieten den Organismen adaptive Vorteile und wir wissen heute, dass sie in ihrer Integration mit vielen anderen regulatorischen Modulen in mehreren Zelltypen allgegenwärtig sind. Wir verwenden Hochdurchsatz-Verfahren der Genomik und der Chemischen Biologie, um Netzwerkkomponenten zu identifizieren. Mechanistische Ansätze werden angewendet, um ihre komplexen Funktionen und Wechselwirkungen zu verstehen. Wir konnten sowohl in pflanzlichen als auch in tierischen Systemen feststellen, dass zirkadiane Netzwerke hierarchisch aufgebaut sind und aus regulatorischen Ebenen bestehen, die auf dem transkriptionellen und posttranskriptionellen Niveau wirken. Weiterhin stellen wir zunehmend fest, dass der zirkadiane Rhythmus eng mit den metabolischen Netzwerken verflochten ist und mit entgegengerichteten regulatorischen Wechselwirkungen arbeitet. Da wir nun über eine recht robuste Wissensbasis verfügen, können wir unsere Erkenntnisse zur Zusammensetzung und Dynamik von Uhrenproteinen für eine spezifische translationale Anwendung in der landwirtschaftlichen Biotechnologie bei Nutzpflanzenarten und in der Arzneimittelentwicklung für Menschen nutzen. Konkrete Beispiele für eine solche Wissenstranslation werden präsentiert.Our laboratory studies the composition and architecture of circadian networks in plants and animals. These networks provide adaptive advantages to organisms, and are now known to be pervasive in their integration with many other regulatory modules in multiple cell types. We employ high throughput genomic and chemical biology pipelines to identify network components and apply mechanistic approaches to understand their detailed function and interactions. In both plant and animal systems we have found that circadian networks are hierarchical and composed of regulatory layers that act at the transcriptional and post-transcriptional levels. Increasingly we are finding that circadian regulation is tightly integrated with metabolic networks and operate with reciprocal regulatory interactions. Now that we have a reasonably robust knowledge base at hand, we can exploit our understanding of the composition and dynamics of clock proteins for specific translational use in agricultural biotechnology in crop species and drug discovery in humans. Specific examples of such knowledge translation will be presented
Traces under water: exploring and protecting the cultural heritage in the North Sea and Baltic Sea
Get PDFIn many regions of the world, the seafloor contains a fascinating archive of human history. This also applies to the North Sea and Baltic Sea. Their floors are not only home to shipwrecks, they also harbour remnants of human settlement from prehistoric times when these seas were still just dry land. Yet this underwater cultural heritage is not enjoying sufficient protection. Gravel and sand harvesting, wind turbine construction, cable laying and fishing activities could lead to these archaeological traces being lost forever. The National Academy of Sciences Leopoldina has released the discussion paper “Traces under Water – Exploring and Protecting the Cultural Heritage in the North Sea and Baltic Sea” to raise awareness of the value of the cultural heritage found in the depths of the North Sea and Baltic Sea. The paper’s authors describe the importance of this heritage and recommend measures for effectively protecting it
Leben in der digitalen Zeitmaschine
No full textDas Zusammenspiel reichlich vorhandener Daten, einmaliger Computerkapazität und durch Deep-Learning-Verfahren trainierter Algorithmen kurbelt die gegenwärtige Transformation unseres gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Lebens an. Die bisherige Weltordnung wird umgestaltet. Die digitale Transformation verändert auch unsere individuellen und kollektiven Zeitvorstellungen und die Zeitstrukturen, die das Verhältnis von Menschen und Maschinen bestimmen. Gegenwärtig entstehen digitale Zeitmaschinen, die auf der Künstlichen Intelligenz als Prognosemaschinen aufbauen. Sie sollen die Kosten für Entscheidungen (und Daten) senken und die Wirtschaft effizienter machen. Doch das Leben mit und in solchen digitalen Zeitmaschinen bedeutet, in einer deterministischen Welt zu leben, in der zeitliche Strukturen vorherbestimmt und automatisiert werden. Digitale Zeitmaschinen vertiefen die digitale Kluft weiter, indem sie Gesellschaft in Parallelwelten fragmentieren, in denen Menschen in datenreichen und datenarmen Zeitzonen leben. Ihre Lebenschancen werden noch ungleicher, wenn diese Zeitzonen zeitlich inoperabel sind. Wie wird sich die Dynamik der digitalen Zeitstrukturen im Licht einer Ko-Evolution von Menschen und Maschinen entfalten? Können wir eine humanistische Dimension in die Digitale Zeitmaschine einbauen, eine Eigenzeit für das digitale Zeitalter? The convergence of abundant data, unprecedented computational power and algorithms trained through Deep Learning boosts the current digital transformation, which pervades our societies and economies and upsets the world order. It alters our individual and collective temporalities by radically changing the temporal structures and relationships between humans and machines. The digital time machine(s) currently in the making are based on AI functioning as prediction machines which will make decisions (and data) cheaper and the economy more efficient. But, living with and inside prediction machines implies living in a deterministic world, in which time-to-X appears as preformed and automated. Digital time machines are set to deepen further the digital divide, fragmenting societies into parallel worlds with people living in data-rich and data-poor time zones. Life chances will be even more unequally distributed if these timezones are temporally non-interoperable. How will the dynamics of digital temporalities unfold in the light of co-evolution between humans and machines? Can we infuse a humanistic dimension into the Digital Time Machine, a kind of Eigenzeit for the digital age
Saubere Luft - Stickstoffoxide und Feinstaub in der Atemluft: Grundlagen und Empfehlungen: Ad-hoc-Stellungnahme
Get PDFDie Nationale Akademie der Wissenschaften Leopoldina fordert zusätzliche Anstrengungen, um die Konzentration von Schadstoffen in der Luft weiter zu reduzieren. Dabei solle der Schwerpunkt mehr auf Feinstaub als auf Stickstoffoxiden liegen. Von kurzfristigen oder kleinräumigen Maßnahmen, etwa von Fahrverboten, sei keine wesentliche Entlastung zu erwarten. Vielmehr sei eine bundesweite ressortübergreifende Strategie zur Luftreinhaltung erforderlich, heißt es in der im April 2019 veröffentlichten Stellungnahme „Saubere Luft ‒ Stickstoffoxide und Feinstaub in der Atemluft: Grundlagen und Empfehlungen“. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler weisen in dem Papier darauf hin, dass beim Verkehr vor allem der Ausstoß von Treibhausgasen problematisch ist. Sie rufen deshalb zu einer nachhaltigen Verkehrswende auf
Artificial intelligence and society: G7 Science Academies' Statement 2019
Get PDFThis statement was prepared by the National Academies of Sciences of the G7 states under the leadership of the Académie des sciences to provide scientific advice to the G7 Summit of Heads of State and Governments in France in 2019. Artificial intelligence (AI) is one of the technologies that is transforming our society and many aspects of our daily lives. AI has already provided many positive benefits and may be a source of considerable economic prosperity. It also gives rise to questions about employment, confidentiality of data, privacy, infringement of ethical values and trust in results. Policy makers should encourage and scientists should commit to: Careful stewardship is necessary to help share the benefits of AI across society. This will require close attention to the impact of AI on employment which will be in turn shaped by a range of factors including political, economic, and cultural elements, as well as progress in AI technologies. AI systems and data should be trustworthy. This should be facilitated through measures addressing the quality, lack of bias and traceability of data. While this can be further aided by making the data more accessible, personal data should not be made available to unauthorized parties. AI systems and data should be safe and secure. This is essential in the case of applications that involve human vulnerability and may require provably correct systems. Further research is needed to help develop explainable AI systems. When important decisions are suggested by AI impacting people, those concerned should be given sufficient information and be allowed to challenge the decisions (e.g., refuse a treatment or appeal a decision). Insights from many fields are needed in order to maximize the societal benefits of AI. Interdisciplinary research should involve diverse fields such as natural, life and medical sciences, engineering, robotics, humanities, economic and social sciences, ethics, computer science and AI itself. Citizens need to be AI-ready. A range of AI educational opportunities and information should be available and a well-founded dialogue with citizens is required to demystify this field. Public policy debate on the destructive/military usage of AI should be promoted. International undertakings limiting the risks of autonomous weapons should be considered by the relevant UN body. Talent exchanges and cooperation between public research and private sector should be encouraged. This would facilitate safe and rapid deployment of applications in areas of great human benefit. Collaboration is important for large-scale collection of data that are crucial for developing AI systems.Diese Stellungnahme wurde von den Nationalen Akademien der Wissenschaften der G7-Staaten unter Federführung der Académie des sciences zur Beratung des Gipfeltreffens der Staats- und Regierungschefinnen und -chefs der G7-Staaten in Frankreich im Jahr 2019 erarbeitet. Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der Technologien, die unsere Gesellschaft und viele Aspekte unseres täglichen Lebens verändern wird. KI hat bereits viele positive Vorteile gebracht und kann eine Quelle für erheblichen wirtschaftlichen Wohlstand sein. Sie wirft aber auch Fragen zu Beschäftigung, Vertraulichkeit von Daten, Privatsphäre, Verletzung ethischer Werte und Vertrauen in Ergebnisse auf. Die Politik sollte dazu ermutigen und die Wissenschaftler sollten sich verpflichten zu: Eine sorgfältige Steuerung ist notwendig, um die Vorteile der KI in der Gesellschaft zu verteilen. Dies erfordert ein genaues Augenmerk auf die Auswirkungen von KI auf die Beschäftigung, die wiederum von einer Reihe von Faktoren, einschließlich politischer, wirtschaftlicher und kultureller Elemente, sowie von Fortschritten in der KI-Technologie geprägt sein werden. KI-Systeme und Daten sollten vertrauenswürdig sein Dies sollte durch Maßnahmen erleichtert werden, die sich mit der Qualität, dem Mangel an Voreingenommenheit und der Rückverfolgbarkeit von Daten befassen. Während dies durch eine bessere Zugänglichkeit der Daten unterstützt werden kann, sollten personenbezogene Daten nicht an Unbefugte weitergegeben werden. KI-Systeme und Daten sollten sicher und geschützt sein. Dies ist besonders wichtig bei Anwendungen, die menschliche Verwundbarkeit betreffen und möglicherweise nachweislich korrekte Systeme erfordern. Weitere Forschung ist notwendig, um erklärbare KI-Systeme zu entwickeln. Wenn wichtige Entscheidungen von KI vorgeschlagen werden, die sich auf Menschen auswirken, sollten die Betroffenen ausreichend informiert werden und die Möglichkeit haben, die Entscheidungen anzufechten (z. B. eine Behandlung abzulehnen oder eine Entscheidung anzufechten). Um den gesellschaftlichen Nutzen von KI zu maximieren, werden Erkenntnisse aus vielen Bereichen benötigt. Interdisziplinäre Forschung sollte verschiedene Bereiche wie Natur-, Lebens- und Medizinwissenschaften, Ingenieurwissenschaften, Robotik, Geisteswissenschaften, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Ethik, Informatik und KI selbst einbeziehen. Die BürgerInnen müssen bereit für KI sein. Eine Reihe KI-Bildungsmaßnahmen und Informationen sollten verfügbar sein und ein fundierter Dialog mit den BürgerInnen ist erforderlich, um dieses Feld zu entmystifizieren. Die öffentliche politische Debatte über die zerstörerische/militärische Nutzung von KI sollte gefördert werden. Internationale Verpflichtungen zur Begrenzung der Risiken von autonomen Waffen sollten von den zuständigen UN-Gremien geprüft werden. Der Austausch von Talenten und die Zusammenarbeit zwischen öffentlicher Forschung und dem privaten Sektor sollte gefördert werden. Dies würde den sicheren und schnellen Einsatz von Anwendungen in Bereichen mit großem menschlichen Nutzen erleichtern. Zusammenarbeit ist wichtig für die groß angelegte Sammlung von Daten, die für die Entwicklung von KI-Systemen entscheidend sind
Welche Bedeutung hat die Kernenergie für die künftige Weltstromerzeugung?
No full textDeutschland steigt im Jahr 2022 aus der Atomenergie aus, das steht fest. Im Gegenzug setzen Länder wie China, Russland und Japan verstärkt auf Kernkraft im Energiemix. Welche Rolle spielt die Kernenergie also für die künftige Weltstromerzeugung – und fürs Klima? Mit dem Publikationsformat „Kurz erklärt!“ gibt das Akademienprojekt „Energiesysteme der Zukunft“ (ESYS) klare Antworten. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ziehen folgende Schlussfolgerungen für die künftige Entwicklung der Kernkraft: Auf liberalisierten Märkten ökonomisch kaum konkurrenzfähig: In westlichen Ländern wurden Kernkraftwerke in den letzten Jahrzehnten nur noch geplant, wenn Staaten die Abnahme des Stroms garantieren oder in anderer Form unternehmerische Risiken übernehmen. Kein sicherer Kostenvergleich möglich: Die Erzeugungskosten für Kernenergie lassen sich nur schwer mit denjenigen für erneuerbare Energien vergleichen, denn es müssen auch Systemkosten berücksichtigt werden. Die Herausforderungen der Endlagerung und sinkende Investitionskosten für Erneuerbare sorgen dafür, dass Strom aus regenerativen Energiequellen in Zukunft günstiger sein wird als Atomstrom. CO2-arm, aber in vielen Ländern politisch umstritten: Strom aus Kernkraftwerken ist sehr CO2-arm. Dennoch setzen die meisten Staaten bei den „angestrebten nationalen Beiträgen“ (INDCs) zum Klimaabkommen von Paris auf erneuerbare Energien und nur wenige auf Kernenergie. Weltweit noch Jahrzehnte präsent: Vor allem außerhalb Europas wird die Kernenergie noch jahrzehntelang eine wichtige Rolle spielen. In den letzten Jahren wurden mehr Atomkraftwerke in Betrieb genommen als abgeschaltet, insbesondere in China und Japan