Synchrotronquellen erzeugen intensive Röntgenstrahlung, die heute für viele Forschungsgebiete unverzichtbar ist. Da in solchen Anlagen riesige Datenmengen erzeugt werden, müssen die relevanten Informationen aus diesen Daten extrahiert werden. Das gelingt mit Methoden des maschinellen Lernens, doch den Modellen fehlen wichtige Vorkenntnisse über die Struktur der untersuchten Systeme. Wir haben Forschenden ermöglicht, dieses Wissen in anpassungsfähige neuronale Netze einzuspeisen, und dadurch genauere Ergebnisse erzielt.

Online-Lernplattformen sind beliebte Apps, um eigenständig Wissen zu erwerben. Allerdings haben sie auch gravierende Schwächen. Wir stellen hier einen neuen Algorithmus vor, mit dem der Wissenserwerb von Lernenden genauer verfolgt werden kann. Indem die Wissensvermittlung an deren persönliche Lernstile angepasst wird, lässt sich der Lernprozess beflügeln.