Förderprogramme
Doktorandenprogramm
Doktoranden- programm
Zur Förderung herausragender und vielversprechender Hochschulabsolventinnen und Hochschulabsolventen in der Digitalisierungsforschung bietet das bidt ein bayernweites Doktorandenprogramm an.
Das Doktorandenprogramm steht grundsätzlich allen Hochschulabsolventinnen und Hochschulabsolventen offen, die an einer staatlichen bayerischen Hochschule (einer Universität oder Hochschule für angewandte Wissenschaften) ihre Promotion anstreben.
Aktuell fördert das bidt 20 exzellente Promovierende an einer staatlichen bayerischen Hochschule, die ein zukunftsweisendes Forschungsprojekt in einem relevanten Themenfeld der Digitalisierung verfolgen.
Derzeit werden keine neuen Doktorandinnen und Doktoranden aufgenommen.
Das bidt-Doktorandenprogramm bietet
- die Finanzierung einer Stelle nach TV-L E13 (100 %) für bis zu drei Jahre
- die Teilnahme an vielfältigen Fortbildungsangeboten, zum Beispiel zu methodischen und fachlichen Schlüsselkompetenzen
- interdisziplinären Austausch mit den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der bidt-Forschungsprojekte
- Vernetzung mit den Aktivitäten der verschiedenen Forschungsprojekte am bidt, die eine inhaltliche Nähe zum jeweiligen Promotionsthema aufweisen
- Möglichkeiten zur öffentlichkeitswirksamen Präsentation des Promotionsvorhabens sowie zur Vernetzung und Bildung von Allianzen mit Vertreterinnen und Vertretern aus Wissenschaft und Wirtschaft
- Teilnahme an Events des bidt-Doktorandenprogramms
- Teilnahme an Veranstaltungen zu zentralen Themen der Digitalisierung
- Bei Bedarf Reisestipendien für internationale Kooperationsprojekte sowie zur Vernetzung und zum fachlichen Austausch mit der internationalen Scientific Community
Aktuell geförderte Projekte
Digitale Start-ups und ländliche Regionen
Jane Wuth – Universität Regensburg/Technische Hochschule Deggendorf, BayWISS-Verbundkolleg Ökonomie
Herstellung eines 3-D-Gewebemodells zur Untersuchung und gezielten Simulation von Zellmigration und Zellwachstum entlang von E-Modul-Gradienten der Extrazellulären Matrix
Amelie Erben – Technische Universität München/Hochschule für angewandte Wissenschaften München, BayWISS-Verbundkolleg Ressourceneffizienz und Werkstoffe
Bildbasierte Früherkennung von Barretts Ösophagus mit halb überwachten Lernalgorithmen
Robert Mendel – Universität Regensburg/Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, BayWISS-Verbundkolleg Gesundheit
Realistische Modellierung von Blut in patientenspezifischen digitalen Modellen
Clemens Birkenmaier – Universität Regensburg/Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, BayWISS-Verbundkolleg Gesundheit
Digitalisierung im klinischen Umfeld mittels Graphdatenbanken
Oliver Haas – Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg/Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden, BayWISS-Verbundkolleg Gesundheit
Selbstadaptierende Onlineanalyse host-basierter sicherheitskritischer Ereignisse in Unternehmensnetzen kleiner und mittlerer Unternehmen
Sarah Wunderlich – Julius-Maximilians-Universität Würzburg/Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg, BayWISS-Verbundkolleg Digitalisierung
Abgeschlossene Projekte
weitere Förderprogramme