Wohin mit einer Idee, die danach schreit, realisiert zu werden? In den MakerLabs – den zwölf technisch bestens ausgestatteten Gründerwerkstätten der Uni Magdeburg – können Mitarbeitende und Studierende ihre Produktideen und Gründungsprojekte auf Herz und Nieren prüfen. Sie bieten alle Möglichkeiten, selbstständig Projekte umzusetzen oder eigene Ideen zu entwickeln Wie bei dem Projekt crowdsweeper: der Prototyp einer autonomen Drohne zur Kampfmittelräumung.
Für Prof. Anne Dudeck sind die Mastzellen in unserem Körper wie Dr. Jekyll und Mr. Hyde: Auf der einen Seite lösen sie die typischen Reaktionen bei einer Allergie aus und können sogar einen anaphylaktischen Schock auslösen, der zum Tod führen kann. Auf der anderen Seiten unterstützen sie unser Immunsystem und wehren Bakterien ab. Mit ihrer Forschung will die junge Wissenschaftlerin die genaue Funktionsweise der Zellen entschlüsseln und dadurch Therapien entwickeln.
Von den Niederlanden über England und Asien zurück nach Magdeburg: Ihr Studiengang „International Vocational Education“ führte Julia Proft, Studentin an der Uni Magdeburg, schon durch einige Länder. Während sie weit weg in Thailand studierte, fand sie über die Online-Karriereplattform „JobTeaser“ ihren derzeitigen Job bei einem Magdeburger Start-up. Ein echter Glücksfall. Denn einen Nebenjob zu finden, sei gar nicht so leicht, wie die Studentin berichtet.
In einer Universitätsmedizin entstehen pro Tag über 300.000 Datenelemente. Bei über 45.000 stationären und teilstationären und über 250.000 ambulanten Patientinnen und Patienten kommen da pro Jahr sehr viele Daten zusammen, die für die nationale und internationale Forschung sehr wichtig sind. Um diese Daten für die Forschung und Krankenversorgung besser nutzbar zu machen, erfasst das Datenintegrationszentrum der Universitätsmedizin diese in einem deutschlandweiten System.
Ein interdisziplinäres Forschungsteam der Universität Magdeburg entwickelt gemeinsam mit der Volkswagen AG intelligente Ampeln und Kreuzungen, die mit Autos kommunizieren und das Verhalten der Fahrerinnen und Fahrer mithilfe von Methoden des Maschinellen Lernens vorhersagen und diese Daten für optimale Entscheidungen berücksichtigen können.