SUSTAINABLE
SYSTEMS
SCIENCE

We combine methods from mathematics, systems theory, data science, and scientific computing with the aim to rethink data-intensive systems research. Based on high-quality research data, we develop digital solutions that are used across disciplines.

Lately at CASUS

CASUS research team leader appointed full professor at TU Dresden

Prof. Justin Calabrese now 2nd full professor working at CASUS

Atomistische Simulation

Die Simulationssoftware CP2K ermöglicht KI-Modelle. Eine neue Bedienungsanleitung stellt die Software-Suite nun einem breiten Publikum vor.

Eine markante Ergänzung des Stadtbildes

Interimistische Standorte von CASUS werden in einem historischen Gebäudekomplex zwischen Lunitz und Grüner Graben zusammengelegt
Das Center for Advanced System Understanding zieht in ein Gebäude am Lunitzbach. Der neue Standort wird die Attraktivität des Zentrums für qualifiziertes Personal erhöhen und sein Profil in der Stadt schärfen.
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Deuten sich durch veränderte Vegetationsmuster Risiken der Wüstenbildung an?

CASUS-Projekt bei bundesweiter Ausschreibung erfolgreich

qFLOW zielt darauf ab, bessere Simulationen komplexer Fließprozesse zu ermöglichen – ein Segen für die Umwelt-, Wasser- und Klimaforschung.
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Biomedizinisches Engineering-Projekt erhält Förderung

ProtheraEGFR zielt darauf ab, Krebsresistenz mit Hilfe von durch künstliche Intelligenz entwickelten Miniproteinen zu bekämpfen
Drei Helmholtz-Zentren, darunter das Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) mit seinem Görlitzer Institut CASUS, und ein Universitätsklinikum erhalten 1,5 Millionen Euro.
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Lasst uns darüber reden

Wassergetriebene Materialien: ein Multi-Scale-Systemansatz vom Molekül zum Bauelement

14. Januar 2026

CASUS Distinguished Lecture

Der Vortrag stellt eine neue Klasse nachhaltiger, interaktiver Materialien vor, deren Funktionalität sich aus dem Zusammenspiel zwischen hierarchischen Strukturen harter Materie und Wasser ergibt.
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Damar Wicaksono, Uwe Hernandez Acosta, Sachin Krishnan Thekke Veettil, Jannik Kissinger und Michael Hecht - Journal of Open Source Software 10 (109), 7702 (2025)

Interpolation ist essentiell in verschiedenen Rechenaufgaben, einschließlich Funktionsapproximation, Kurvenanpassung, numerische Integration, Differentialgeometrie, Spektralmethoden, Optimierung und Unsicherheitsquantifizierung. Minterpy ist ein Open-Source-Python-Paket, das für die multivariate Polynominterpolation entwickelt wurde. Es bietet stabile und …

Gabriel della Maggiora, Luis Alberto Croquevielle, Harry Horsley, Thomas Heinis, Artur Yakimovich - Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 39 (3), 2672-2680 (2025)

Die Phasenbildgebung gewinnt aufgrund ihrer Anwendungen in Bereichen wie der biomedizinischen Bildgebung und der Materialcharakterisierung an Bedeutung. In biomedizinischen Anwendungen kann sie quantitative Informationen liefern, die in markierungsfreien Mikroskopie-Modalitäten fehlen. Eine der wichtigsten Methoden zur Phasenkontrastierung ist die Transport-of-Intensity Equation (TIE). TIE erfordert oft mehrere Aufnahmen bei unterschiedlichen Defokussierungsabständen, …

Tobias Dornheim, Tilo Döppner, Panagiotis Tolias, Maximilian P. Böhme, Luke B. Fletcher, Thomas Gawne, Frank R. Graziani, Dominik Kraus, Michael J. MacDonald, Zhandos A. Moldabekov, Sebastian Schwalbe, Dirk O. Gericke & Jan Vorberger - Nature Communications 16, 5103 (2025)

Die Untersuchung von Materie bei extremen Dichten und Temperaturen hat sich zu einer hochaktiven Grenze an der Schnittstelle von Plasmaphysik, Materialwissenschaft und Quantenchemie entwickelt, mit Relevanz für die planetarische Modellierung und die Trägheitsfusion. Ein besonderes Merkmal solcher warmer, dichter Materie ist das komplexe Zusammenspiel von Coulomb-Wechselwirkungen, Quanteneffekten und thermischen Anregungen, was ihre rigorose theoretische Beschreibung erschwert. Hier demonstrieren wir…

Anthony Gandon, Alberto Baiardi, Max Rossmannek, Werner Dobrautz und Ivano Tavernelli - PRX Quantum 6 (2025)

Die Ausnutzung inhärenter Symmetrien ist ein gängiger und effektiver Ansatz, um die Simulation von Quantensystemen zu beschleunigen. Die effiziente Berücksichtigung von nicht-abelschen Symmetrien, wie z. B. der globalen SU(2)-Spin-Symmetrie, bleibt jedoch eine große Herausforderung. Tatsächlich kann die Darstellung von Total-Spin-Eigenzuständen in Form der Rechenbasis eine exponentiell große Anzahl von Koeffizienten erfordern…

Lernen Sie unsere Teams kennen

Theorie komplexer Systeme

Prof. Thomas D. Kühne
Chemische wie auch physikalische Prozesse sind untrennbar mit großen Längen- und Zeitskalen verbunden.
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ErdSystemwissenschaften

Prof. Dr. Justin Calabrese
Das Forschungsteam für Erdsystemwissenschaften am CASUS befasst sich mit Problemen an der Schnittstelle von räumlicher Ökologie, Hydrologie und anthropogenem Wandel, um die Dynamik der Biodiversität im Anthropozän zu verstehen
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Maschinelles Lernen für Materialdesign

Dr. Attila Cangi
Die Abteilung Maschinelles Lernen für Materialdesign entwickelt skalierbare Methoden des maschinellen Lernens, die First-Principles-Simulationen von elektronischen und atomistischen Strukturen beschleunigen, mit dem übergeordneten Ziel, neuartige Materialien zu entdecken und zu entwerfen.
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Frontiers of Computational Quantum Many-Body

Dr. Tobias Dornheim
Unsere Gruppe entwickelt neuartige Methoden und Konzepte zur Bewältigung von Problemen aus der Quanten-Vielkörpertheorie.
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Scientific Computing Core

Dr. Andreas Knüpfer
Die Abteilung unterstützt CASUS-Forschende in allen Aspekten des wissenschaftlichen Rechnens und der datengesteuerten Forschung. Sie betreibt auch eigene Forschung zu spezifischen Themen.
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Computational Radiation Physics

Dr. Michael Bussmann
Die Gruppe modelliert, simuliert und visualisiert die Dynamik von Teilchen- und Strahlungsphänomenen, die bei der Untersuchung der Physik der Laserteilchenbeschleunigung von Interesse sind.
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KI 4 Quanten

Dr. Werner Dobrautz
Wir entwickeln einen synergetischen Ansatz für Hochleistungs- und Quantencomputing, der durch neuartige Methoden der künstlichen Intelligenz/des Deep Machine Learning unterstützt wird, um die computergestützte Untersuchung komplexer Quantensysteme zu ermöglichen, die für die grüne Energiewende relevant sind.
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Theoretische Chemie

Dr. Agnieszka Beata Kuc
In der Gruppe Theoretische Chemie erforschen wir innovative Materialien mit besonderem Schwerpunkt auf zweidimensionalen Systemen für den Einsatz in Energiespeicherung und -erzeugung, Katalyse, Isotopentrennung und nano(opto)elektronischen Bauelementen.
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Wir machen keine Wissenschaft für die Wissenschaft

Wir machen Wissenschaft zum Wohle der Menschheit

Françoise Barré-Sinoussi

Mathematische Grundlagen der Komplexen Systemwissenschaft

Dr. Michael Hecht
Die Schönheit und die faszinierende, rätselhafte Natur, die komplexe Systeme verkörpern, sind vielleicht die treibende Kraft hinter den Ambitionen vieler Wissenschaftler in ihrem Bereich der wissenschaftlichen Forschung.
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Dynamik komplexer lebender Systeme

Dr. Ricardo Martínez-García
Im Team Dynamik komplexer lebender Systeme interessieren wir uns für stehende Selbstorganisation und Emergenz in lebenden Systemen über verschiedene Skalen hinweg.
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Maschinelles Lernen für Infektion und Krankheit

Dr. Artur Yakimovich
Die Gruppe Maschinelles Lernen für Infektion und Krankheit (MLID) zielt darauf ab, neuartige computergestützte Methoden zu entwickeln, um unser Verständnis der Infektionsbiologie und der Krankheitsbiologie zu erleichtern.
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