Forscherinnen und Forscher der Universität Magdeburg wollen n dem Exzellenzcluster „Cognitive Vitality“ Mechanismen der kognitiven Störungen sowie Präventions- und Behandlungsmöglichkeiten untersuchen.

In ihrer Heimat ist seit vielen Monaten Krieg, doch sie möchten studieren - aus der Ukraine geflüchtete Abiturientinnen und Abiturienten. Um ihnen das zu ermöglichen, bietet die Universität Magdeburg in Zusammenarbeit mit der Nationalen Technischen Universität in Charkiw seit letztem Wintersemester ein Studienprogramm für Bachelor mit doppeltem Abschluss an. Das vergangene Jahr haben die ukrainischen Studenten online in Charkiw studiert und Deutsch gelernt. Zu Beginn dieses Wintersemesters sind sie in Magdeburg angekommen, um ihr Studium hier in Präsenz fortzusetzen.

Trotz überstandener Corona-Infektion leiden Schätzungen zufolge 10 bis 20 Prozent der Betroffenen noch Wochen oder Monate an den Folgen der Krankheit – Ängste, Antriebslosigkeit, Schmerzen oder Autoimmunerkrankungen können auch nach der Genesung auftreten. Welche Spätfolgen nach einer Infektion mit SARS-CoV-2 auftreten können und wie Betroffenen besser geholfen werden kann, erforschen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Universität Magdeburg in gleich zwei Verbundprojekten.

Beim Besuch der russischen Delegation der Universität Tomsk auf dem Campus, wurde eine enge Kooperation im Bereich der Elektrotechnik vereinbart. Unter anderem entsteht ein neuer Doppel-Masterstudiengang. Im Rahmen der Kooperation soll zudem der Austausch von Doktoranden angeboten werden. Auche gemeinsame Forschungsprojekte wurden vereinbart. Zurzeit wird das Abkommen über die Wissenschaftliche Zusammenarbeit sowie der Doppel- Masterstudiengang mit der TUSUR ausgehandelt und vorbereitet. Geplant ist eine Unterzeichnung für Anfang 2020.

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.