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Junge Wissenschaft

Ausgabe Nr. 79 23. Jahrgang 01/2008

Jugend forscht in Natur und Technik

The European Journal of Science and Technology

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Im „Jugend forscht“-Teil: Frische Luft für Schüler Lösbarkeit von Sudokus Automatische Interaktion zwischen Computern Quantenpunkte in Pflanzen Short-term Adaption of Visual Areas Biologische Schädlingsbekämpfung mit Nematoden

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2008: Das Jahr der Mathematik

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Young Researcher

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Außerdem im Heft: Alle Infos zum „Jahr der Mathematik“, Porträt der TU-Berlin, Neues aus der Welt der Wissenschaft, wichtige Termine für junge Forscher u. v. m.


Magazin

Ihr Partner im Hochschulmarketing Seit 1996 betreuen wir Universitäten und (Fach)Hochschulen bei der Vermarktung von Werbemöglichkeiten und -rechten. Wir verstehen uns als Full-Service-Dienstleister Wir beraten und unterstützen Sie bei: der Ausarbeitung von ganzheitlichen Vermarktungslösungen für Ihre Hochschule der Ausrichtung und Vermarktung werblicher Teilbereiche und Einzelprojekte, wie z. B.: - Erstsemesterbegrüßungen - Hochschulzeitungen - Hochschulmessen - Kinder-Uni-Tage - Jobbörsen - u. a. der Entwicklung von Fundraising-Konzepten der Suche nach Sponsoring-Partnern der Etablierung von Merchandising an Ihrer Hochschule

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Magazin Vorwort

Dank

Seit Anfang Dezember 2007 liegt es vor: das aktuelle Zeugnis für das deutsche Schulsystem – die Pisa Studie 2006. Sie beruht auf Tests von Schülern und zusätzlich durchgeführten Befragungen von Schulleitern und Eltern aus dem Jahre 2006. Die erste Einordnung durch Politiker dieser umfangreichen Studie erfolgte schnell: In den Naturwissenschaften liegen deutsche Schüler über dem OECD Durchschnitt und in Mathematik wurde das Niveau gehalten. Den Pisaschock von 2000 haben wir also überwunden. Das ist richtig und begrüßenswert, und doch enthält die Studie einige weitere interessante Detailergebnisse zu dem diesmal gewählten Schwerpunkt Naturwissenschaften, die weit die über tagesaktuelle Berichterstattung Bedeutung haben. So wurde untersucht, welcher Anteil an hochkompetenten Schülern Interesse an Naturwissenschaften hat. Dieser liegt mit 56 % im internationalen Vergleich auf eher geringerem Niveau. Dies bedeutet, dass 44 % der zukünftigen Gestalter unseres Landes ohne ein allzu großes Verständnis für die Naturwissenschaften agieren werden – und das in einem von der Technik geprägten Lebensumfeld. Aus den Elternbefragungen ergab sich ein Zusammenhang, der genau genommen nicht weiter überrascht: Haben die Eltern einen Beruf aus dem technisch-naturwissenschaftlichen Bereich, so war das Interesse der Jugendlichen an diesen Themen ebenfalls höher, bis hin zu den Aussagen, dass sich Kinder von Ingenieuren und Naturwissenschaftlern viel eher einen solchen Beruf für sich vorstellen können als andere. Einmal mehr sind die Schulen an dieser Stelle gefordert, eine positive Grundeinstellung gegenüber Naturwissenschaften möglichst allen Schülern zu vermitteln. Und so rückt

der Unterricht in den Mittelpunkt: In den Naturwissenschaften führt weder der Frontalunterricht zum Erfolg, noch das planlose Herumexperimentieren lassen. Die richtige Mischung macht’s: die Anleitung zum zielgerichteten Fragen, zum Planen eines Experiments, zur Auswertung und zur geeigneten Darstellung der Ergebnisse. Es muss in Deutschland viele Lehrer geben, die das hervorragend beherrschen, denn sonst könnten wir eine solche Zeitschrift wie die „Junge Wissenschaft“ nicht machen. Aber dies ist nicht der Normalfall: So bemängeln die niedersächsischen Schulinspektoren gerade in den naturwissenschaftlichen Fächern an den Gymnasien die fehlende oben angesprochene Methodenkompetenz der Lehrer. Nachdem in der Politik in den letzten Jahren viel über Schulstrukturen diskutiert wurde, sollte nun vermehrt der Unterricht verbessert werden. Denn auch das kann man aus Pisa lernen: Länder mit guten Ergebnissen, wie z. B. Singapur oder Südkorea, legen besonderen Wert auf die die Lehreraus- und -fortbildung. Und noch eine Aussage ist interessant: Die Schulen in Deutschland versuchen den Jugendlichen durchaus Hilfestellungen zur beruflichen Orientierung zu bieten, aber es gelingt nur wenig, klare Vorstellungen, insbesondere von naturwissenschaftlichen Berufsfeldern, zu vermitteln. Wie schwer dies für die Mathematik ist, war den Planern des Wissenschaftsjahres 2008 wohl auch bewusst. Deshalb haben sie „Mathemacher“ gesucht: Menschen, deren Berufsleben von der Mathematik geprägt ist, und die mit Engagement anderen davon berichten wollen. Auf der offiziellen Internetseite kann man regelmäßig darüber lesen, aber auch auf unserer Sonderseite zum Jahr der Mathematik, die wir in allen Heften 2008 haben werden.

Vielen Dank allen Firmen und Unternehmen, die mit Patenschaftsabonnements in die Zukunft investieren:

Physikalisch Technische Bundesanstalt

Braunschweig und Berlin

Physikalisch-Technische Bundesanstalt, Braunschweig und Bonn

Forschungszentrum Jülich, Jülich

Robert Bosch GmbH, Stuttgart

Evonik Industries AG, Essen

Mepha Pharma AG, Aesch (Schweiz)

Max-Planck-Gesellschaft zur Förderung der Wissenschaften e.V., München

Deutsche Telekom Stiftung, Bonn

Bayer AG, Leverkusen

Henkel AG & Co. KGaA, Düsseldorf

Miele & Cie. KG, Bonn

Carl Zeiss AG, Oberkochen

DSW Deutsche Schülerwerbung GmbH, Düsseldorf

Deutsche Hochschulwerbung A. Roussidis e. K., Düsseldorf

Sabine Walter

Impressum Gründungsherausgeber: Prof. Dr. rer. nat. Paul Dobrinski

Herausgeber: Prof. Dr. Manfred Euler, Dr. Dr. Jens Simon, Dr.-Ing. Sabine Walter Verlag: Verlag Junge Wissenschaft Athanasios Roussidis Neuer Zollhof 3, 40221 Düsseldorf

Chefredaktion: Dr.-Ing. Sabine Walter s.walter@verlag-jungewissenschaft.de Redaktion: Thorsten Kretschmer, Katharina Psolka Sven Dornhege, Areti Karathanasi Erscheinungsweise: vierteljährlich Preis: 30,00 € zzgl. Versand für 4 Ausgaben; Schüler, Studenten, Referendare zahlen nur 20,00 € zzgl. Versand; Einzelpreis: 9,50 €

Anzeigen: Dirk Sandvohs Telefon (01 78) 83 28 419 Fax (02 11) 38 54 89-29 d.sandvohs@verlag-jungewissenschaft.de Grafik & Layout: Ideenfilter Werbeund Designagentur GmbH Neuer Zollhof 3, 40221 Düsseldorf

Druck: QuickPrinter GmbH Hauptstraße 53, 51491 Overath

Geschäftsbedingungen: Es gelten die Allgemeinen Geschäftsbedingungen des Verlags Junge Wissenschaft, Athanasios Roussidis ISSN 0179-8529

Antje Bunzel, Stephan Sprick Bilder: aboutpixel.de, photocase.de, sxc.hu

Young Researcher




Magazin 2008: Das Jahr der Mathematik

Inhalt Vorwort/Impressum

3

Inhalt

5

Neues

6-10

Kollektiver Schutz vor Parasiten im Ameisenstaat

6

Schüler als Teilchenphysiker

7

Fontänen-Atomuhren werden noch genauer

7

Tauben schlafen ähnlich wie Menschen

8

Coole Algorithmen und clevere Verfahren

9

Drei rechnergesteuerten Hubschraubern gelingt gemeinsamer Lastentransport

9

Sandburgen und ihr feuchtes Geheimnis

10

Wissenschaftliche Veröffentlichungen finden

10

Auf unseren Sonderseiten im Heft erwarten euch spannende Berichte und Informationen zum „Jahr der Mathematik“, denn die „Junge Wissenschaft“ begleitet das Jahr der Mathematik als Medienpartner und berichtet somit über Ausstellungen, Aktionen, Wettbewerbe und Festivals des Wissenschaftsjahres. S. 11

Und sie verstehen sich doch! Haben Computer unterschiedliche Betriebssysteme, brauchen sie einen Dolmetscher zur Verständigung. Ist dieser leistungsfähig, steht der gemeinsamen Bearbeitung von Rechenaufgaben nichts mehr im Wege. S. 18

Autor: Wilhelm Blumberg

Transportvorgänge von Quantenpunkten in Pflanzen Quantenpunkte sind Halbleiterteilchen mit einer Ausdehnung von etwa 2 bis 20 nm. Im Hinblick auf spätere medizinische Anwendungen wurde untersucht, wie sie sich in Pflanzen verhalten. Autor: Philip Kaib S. 24

Magazin - Teil I

11-16

Termine

11

Das Jahr der Mathematik

12

Die Mathemacher

13

Short-term Adaption of Primary and High-order Visual Areas

Wie aus Zahlen Bilder werden 13 MS Wissenschaft: Die schwimmende Ausstellung

14

Porträt: Max Planck

16

Jugend forscht

S. 32

17-60

Autoren: Ilana Malekan, Yoni Smolin, Eszter Turi

Frische Luft für Schüler

Richtlinien für Beiträge

17

Und sie verstehen sich doch!

18

Transportvorgänge von Quantenpunkten in Pflanzen

Messungen des CO2- und des O2-Gehaltes sowie der Temperatur belegen, wie wichtig die Raumklimabedingungen für Schüler sind, um gute Leistungen zu erbringen.

24

Autoren: Tobias Lutz, Daniel Szymchack

Short-term Adaption of Primary and High-order Visual Areas 32 Frische Luft für Schüler

38

Wie viele Zahlen müssen es sein?

46

Des einen Freund – des anderen Feind

52

Magazin - Teil II

62-74

S. 38

Wie viele Zahlen müssen es sein? Je weniger Anfangszahlen ein Sudoku hat, umso schwieriger ist es. Aber wie viele müssen es mindestens sein? Autorin: Ariane Papke S. 46

Interview mit Prof. Günter M. Ziegler

62

Der Ideenpark 2008

65

Wir haben die Ideen für die Zukunft: Die TU Berlin

68

RoboKing

71

Literaturtipps

73

Des einen Freund – des anderen Feind Fadenwürmer (Nematoden) werden zur biologischen Schädlingsbekämpfung einsetzt. Um dies zu optimieren, wird die Reaktion auf Mehlwürmer und Wachsmottenlarven untersucht. Autorin: Vivien Miriam Rohwedder S. 52



Optische Adaption tritt ein, wenn über lange Zeit der gleiche optische Reiz geboten wird. Entfällt der Reiz, ist die Wahrnehmung kurzzeitig gestört. Die Kurzzeitadaption primärer und höherer optischer Bereiche wurde untersucht.

Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Inhalt


Magazin Interview mit Günter M. Ziegler, Professor am Institut für Mathematik der TU Berlin

S. 62

Günter M. Ziegler, Jahrgang 1963, ist Professor am Institut für Mathematik der Technischen Universität Berlin. Als Koordinator des Mathematikjahres 2008 setzt er sich dafür ein, seine Begeisterung für die Welt der Zahlen und Formeln jungen Menschen näher zu bringen...

Junge WissenschaftJugend forscht in Natur und Technik

Junge Wissenschaft veröffentlicht Originalbeiträge junger Autoren bis zum Alter von 23 Jahren mit anspruchsvollen Themen aus allen Bereichen der Naturwissenschaften und Technik.

Mehr Lust auf Technik: der Ideenpark 2008

S. 65

Der IdeenPark ist der Höhepunkt der Initiative „Zukunft Technik entdecken“. Vor dem Hintergrund des zunehmenden Nachwuchsmangels in technischen Berufen versucht Initiator ThyssenKrupp bereits seit 2004, junge Menschen für Technik zu begeistern und sie zu einem ingeneurwissenschaftlichen Studium oder einer technischen Berufsausbildung zu motivieren.

Gründungsherausgeber: Prof. Dr. rer. nat. Paul Dobrinski Beirat: Dr. J. Georg Bednorz Nobelpreisträger IBM Research Division Forschungslaboratorium Zürich

Die TU Berlin stellt sich vor

S. 68

Die Technische Universität Berlin ist eine der größten technischen Universitäten Deutschlands. Mehr als 28.000 Studierende bildet die Hochschule in rund 70 Studienfächern aus. Der Schwerpunkt liegt dabei klar auf den technologisch orientierten Studienfächern wie Mathematik-, Natur- und Ingenieurwissenschaften.

Wie aus Jungforschern junge Wissenschaftler werden Sie sind nicht älter als 23 Jahre und haben gerade in der Schule, z. B. im Rahmen von Jugend forscht, oder im Studium eine eigene Forschungsarbeit durchgeführt? Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, was mit Ihren Ergebnissen jetzt passiert – wie aus einem jungen Forscher ein junger Wissenschaftler werden kann? Denn es gilt: „Forschen ohne Veröffentlichen ist keine Wissenschaft“. Die Zeitschrift Junge Wissenschaft ist für Sie das geeignete Forum, um Ihre Ergebnisse wissenschaftlich zu veröffentlichen. Und das geht wie folgt: Auf Seite 23 im „Jugend forscht“-Teil sind die Kriterien aufgeführt, die das reibungslose Veröffentlichen Ihrer wissenschaftlichen Beiträge ermöglichen. Hier finden Sie wichtige Hinweise, wie die Arbeit aufgebaut sein soll, wie lang die Arbeit sein darf, wie die Bilder einzureichen sind und welche weiteren Informationen wir benötigen. Dann schicken Sie die Arbeit an die Redaktion. Von dort wird die Arbeit an Fachgutachter weitergeleitet, welche die inhaltliche Richtigkeit der Aussagen begutachten. Gelegentlich ergeben sich daraus Hinweise, wo noch etwas verbessert werden kann, was dann an den Autor weitergeleitet wird. Schließlich kommt die Arbeit in die Redaktion, wird für das Layout vorbereitet und veröffentlicht.

Was haben Sie davon? Ihre Forschungsarbeiten sind nun in einer Gutachterzeitschrift (peer reviewed journal) veröffentlicht worden, d. h. Sie können die Veröffentlichung in Ihre wissenschaftliche Literaturliste aufnehmen. Die Junge Wissenschaft wird in wissenschaftlichen Datenbanken gelistet, d. h. Ihre Arbeit kann von Experten gefunden und beachtet werden. Sie selbst haben durch den Gesamtprozess eine ganze Menge gelernt: Das Erstellen einer wissenschaftlichen Arbeit. Dies werden Sie spätestens im Studium wieder benötigen. Und schließlich erhalten alle jungen Autoren der Jungen Wissenschaft als Dankeschön ein Jahr lang ein Freiabonnement der Zeitschrift.

Wir freuen uns auf Ihre Zuschriften: Junge Wissenschaft Dr.-Ing. Sabine Walter Schacht-Albert-Ring 52, 30952 Ronnenberg

Prof. Dr. rer. nat. Dr. h. c. Manfred Eigen Nobelpreisträger, Max-PlanckInstitut für Biophysikalische Chemie, Göttingen Prof. Dr. Ernst O. Göbel Präsident der PhysikalischTechnischen Bundesanstalt, Braunschweig und Bonn Dr. Uwe Groth Dr. Groth und Partner Unternehmensberatung VDI Projektleitung „Jugend entdeckt Technik“ Prof. Dr. Elke Hartmann Universität Halle VDI Bereichsvorstand „Technik und Bildung“ Dr. Uta Krautkrämer-Wagner Geschäftsführerin der Stiftung „Jugend forscht“ e.V., Hamburg Prof. Dr. Bernd Ralle Schriftführer der Zeitschrift MNU, Fachbereich Chemie, Universität Dortmund Wolfgang Scheunemann Geschäftsführer der dokeo GmbH, Stuttgart

s.walter@verlag-jungewissenschaft.de

Young Researcher




Neues

Neues

Biologie

Kollektiver Schutz vor Parasiten im Ameisenstaat Jede Ameisenkolonie ist als klassische Monokultur ein Paradies für Parasiten. Aber die Ameisen wissen sich zum Beispiel gegen den Pilz „Metarhizium anisopliae“ wirksam zu schützen, wie Sylvia Cremer von der Universität Regensburg und ihre Mitarbeiterin Line Ugelvig in der Fachzeitschrift „Current Biology“ berichten. Die Vorteile von Kooperation und Arbeitsteilung lassen nicht nur Menschen in engen Gemeinschaften zusammenleben. Auch Ameisen, Termiten, Wespen und manche Bienenarten bilden Kolonien. Und zwar mit strikter Arbeitsteilung: so erfolgt die Fortpflanzung meist nur durch eine Königin, von der alle Tiere im Nest abstammen. Die enge Verwandtschaft der Nestgenossen ist eine Voraussetzung der extremen Arbeitsteilung – und wohl die größte Schwäche der sozialen Insekten. Denn wer sich genetisch ähnelt, ist für dieselben Infektionen anfällig. Die staatenbildenden Insekten haben deshalb eine Vielzahl von Strategien entwickelt, die als „soziale Immunität“ der Kolonie zugute kommen, aber nicht notwendigerweise den betroffenen Individuen. Vom Umgang mit infizierten Nestgenossen Ein besonders hohes Risiko geht von Nestgenossen aus, die an einer Infektion leiden oder daran gestorben sind. Verenden die Tiere im Nest, werden ihre Körper schnell entfernt und oft zu nur dafür genutzten „Friedhöfen“ gebracht. Manchmal

werden die toten Körper auch dem Sonnenlicht ausgesetzt, vermutlich, weil die UV-Strahlung Pilzsporen abtötet. „Meist aber werden kranke Nestangehörige intensiv gepflegt“, so Cremer. "Es wurde lange vermutet, dass die gesunden Tiere dabei ein hohes Ansteckungsrisiko tragen. Umso überraschender waren unsere Ergebnisse, die das Gegenteil beweisen." In der Studie wurden Gruppen aus mehreren Individuen der Art „Lasius neglectus“, also der „invasiven Gartenameise“, gebildet: je drei Larven, fünf gesunde Arbeiterinnen sowie eine Arbeiterin, die experimentell einem Pilzparasiten ausgesetzt worden war. Dafür wurden Sporen des für Insekten tödlichen und auch in der Bekämpfung von Wanderheuschrecken und anderem Ungeziefer eingesetzten Pilzes „Metarhizium anisopliae“ auf die Körperoberfläche dieser Tiere aufgebracht. Kranke und gesunde Ameisen bleiben im Kontakt Diese Sporen müssen für eine Infektion erst in das Körperinnere eindringen, was mindestens 24 Stunden dauert. „Auffällig war,

dass die exponierten Ameisen und auch ihre gesunden Nestgenossen sofort und über Tage hinweg eine Verhaltensänderung zeigten“, so Cremer. „Das galt allerdings nur für Tiere, die lebenden Sporen ausgesetzt waren. Durch UV-Licht abgetötete Sporen hatten keine Wirkung. Die Ameisen können also Sporen am Körper erkennen, bevor diese eine Immunantwort auslösen – und zudem noch unterscheiden, ob die Sporen gefährlich sind.“ Der soziale Kontakt zwischen gesunden und exponierten Ameisen blieb unverändert, bis hin zum intensiven gegenseitigen Putzen. „Dabei werden auch Pilzsporen vom Körper einer anderen Ameise abgeknabbert“, berichtet Cremer. „Diese wandern dann in 'Backentaschen' und werden dort durch den Speichel abgetötet“. Die befallenen Ameisen blieben allerdings der Brut fern, während sich die gesunden Tiere deutlich intensiver um den Nachwuchs kümmerten. Diese Strategie ist neu für parasitisierte Ameisen. Von anderen sozialen Insekten ist aber bekannt, dass sie das wertvollste Nestmitglied besonders schützen: die Königin. Sie wird bei Ameisen auch nur von jungen Tieren gepflegt, die wahrscheinlich gesund sind, weil sie das saubere Nest noch nie verlassen haben. Ausbildung einer Immunität

Pilzinfizierte Gartenameise: Pilzsporen von Metarhizium anisopliae bohren sich durch die Körperoberfläche befallener Insekten und töten diese. Nach einigen Tagen wachsen – vor allem an dünnhäutigen Stellen wie den Gelenken – weiße Hyphen aus dem Tier, an deren Enden sich die grünen Sporenpakete ausbilden. (Bild: S. Cremer)



Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Neues

Die größte Überraschung zeigte sich aber erst nach der Beobachtungszeit von fünf Tagen. Dann nämlich wurden die gesunden Arbeiterinnen ebenfalls lebenden Pilzsporen ausgesetzt. „Tiere in sozialem Kontakt mit den zuerst exponierten und mittlerweile erkrankten Ameisen hatten dabei einen klaren Überlebensvorteil“, berichtet Cremer. Das ist der erste Nachweis von Kontaktimmunität bei sozialen Insekten. Mit einer Ausnahme: Termiten zeigen ein ähnliches Verhalten. „Unsere Ergebnisse zeigen, dass kollektives Verhalten und physiologische Prophylaxe zusammenarbeiten, um Immunität in der Gesellschaft zu fördern und gleichzeitig das hohe Risiko der Krankheitsübertragung zu minimieren“, so Cremer. „Es reicht wohl ein einzelnes infiziertes Individuum, um mehrere Arbeiterinnen zu immunisieren, was wiederum genügen könnte, um einen Parasiten lokal zu kontrollieren.“


Neues

Neues

Physik

Schüler als Teilchenphysiker In den ersten zwei Märzwochen nahmen weltweit mehr als 5000 Schüler an den internationalen Schülerforschungstagen der Teilchenphysik („Hands on Particle Physics Masterclasses“) teil. Sie arbeiteten mit den echten Daten eines physikalischen Großexperiments, die sie z. B. aus den Kollisionen fast lichtschneller Teilchen in kilometerlangen, unterirdischen Röhren am CERN gewannen. Per Videokonferenz verglichen und diskutierten sie die Ergebnisse mit anderen Teilnehmern aus der ganzen Welt. Dieser Kontakt mit aktueller Forschung in authentischer Umgebung und die Möglichkeit der Diskussion mit aktiven Wissenschaftlern stoßen bei Schülerinnen und Schülern in aller Welt auf immer mehr Resonanz. Schon bei den ersten internationalen Schülerforschungstagen im Jahr 2005 konnte das ursprünglich aus England stammende Masterclass-Konzept auf 18 europäische Länder ausgeweitet und um die abschließende, zentral vom CERN aus moderierte Videokonferenz bereichert werden.

Bilder: Max-Planck-Institut f. Physik, München

Die Teilnehmer/innen schätzen vor allem, dass sie mit einfachen, verständlichen Vorträgen ohne jede nötige Spezialvorbildung Zugang zur Welt der kleinsten Teilchen und Einblick in die Organisation der internationalen Forschung in moderner Physik bekom-

men. „Ich hatte das Gefühl, hier etwas zu machen, was Experimentalphysiker jeden Tag tun und fühlte mich eingebunden“, so das Fazit einer 17-jährigen Schülerin. Weitere Informationen auf der Homepage: http://www.physicsmasterclasses.org

Physik

Fontänen-Atomuhren werden noch genauer Mit Experimenten an der Fontänen-Atomuhr CSF1 der PTB ist eine bisher unbekannte Möglichkeit zur Kompensation eines Störeffekts gefunden worden. Dies ermöglicht eine deutliche Verbesserung von Caesium-Fontänenuhren. Im internationalen Einheitensystem (SI) ist die Sekunde über einen bestimmten Mikrowellenübergang zwischen zwei internen Energiezuständen des Caesiumatoms festgelegt. In einer Caesium-Fontänenuhr, dem besten heute verfügbaren Typ einer primären Atomuhr, helfen Laserstrahlen, die Caesiumatome in einer kleinen Wolke einzufangen und abzukühlen; danach wird die Atomwolke etwa einen Meter nach oben geworfen, bevor sie wieder herunterfällt. Während dieser Freiflugphase kann die Übergangsfrequenz mit höchster Präzision bestimmt werden. Heutige Fontänenuhren stellen die Länge der SI-Sekunde mit einer relativen Unsicherheit von besser als 1 · 10–15 dar. Entscheidend für den Betrieb jeder primären Atomuhr ist es, dass alle Effekte im Detail verstanden sind, die möglicherweise die Resonanzfrequenz der Atome verändern könnten, um die daraus resultierenden Fre-

quenzverschiebungen zu vermeiden oder zu korrigieren. Eine wesentliche Korrektur bei einer Caesium-Fontänenuhr wird wegen der wechselseitigen Stöße der kalten Atome in der Wolke erforderlich. Jetzt ist eine neue Methode entwickelt worden, mit der die stoßinduzierte Frequenzverschiebung von vornherein vermieden werden kann. Durch eine geringfügige Anpassung der Leistung der Mikrowellenstrahlung, die den Übergang im Caesiumatom anregt, lässt sich die kumulierte Stoßverschiebung von negativen zu positiven Werten verändern – oder genau zu Null machen. Das dabei ausgenutzte physikalische Prinzip hängt mit der Art und Weise zusammen, in der sich Stöße zwischen den kalten Atomen qualitativ und quantitativ verändern, während die Atomwolke durch die Apparatur fliegt. Dieses physikalische Modell wurde an den Caesium-Fontänenuhren PTB-CSF1 und NPL-CsF1 entwickelt

und überprüft und durch numerische Simulationen bestätigt, wobei berechnete Daten zur Stoßphysik eingesetzt wurden. Somit ergibt sich nun die faszinierende Perspektive des Betriebs von CaesiumFontänenuhren bei exakt kompensierter Stoßverschiebung, sodass eine explizite Korrektur nicht mehr erforderlich ist. Zurzeit laufen weitere Untersuchungen, um die praktischen Grenzen dieses stoßverschiebungsfreien Betriebs abzustecken. Schon jetzt aber lässt sich absehen, dass Caesium-Fontänenuhren erheblich leistungsfähiger werden, als man das bisher für möglich gehalten hatte. Die beiden Caesium-Fontänenuhren in der Uhrenhalle der PTB gehören zu den derzeit Genauesten der Welt.

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Neues

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Biologie

Tauben schlafen ähnlich wie Menschen Bei allen Säugern, auch dem Menschen, besteht der Schlaf aus zwei Phasen: tiefer, traumloser Schlaf wechselt sich mit Traumphasen ab, die REM-Schlaf genannt werden. Obwohl verschiedene Studien zu dem Ergebnis kommen, dass während des Schlafs Informationen neu strukturiert und Erinnerungen konsolidiert werden, bleibt die Funktion von Schlaf ein heiß diskutiertes Thema unter Neurobiologen. Während des Schlafs beginnen sich Nervenzellverbände zu synchronisieren. Das bedeutet, dass sie in einem gemeinsamen Takt Aktionspotenziale abfeuern. Diese elektrischen Ströme können mittels EEG (Elektroenzephalografie) abgeleitet und die verschiedenen Schlafphasen sichtbar gemacht werden.

Schlaf nachzuholen. Insgesamt schliefen die Tiere aber nicht mehr, denn im Gegenzug verkürzten sich die REM-Schlaf-Phasen. Die Art der Schlafregulierung ist bei Vögeln also offenbar doch sehr ähnlich der

des Menschen. Damit steigen die Chancen, durch Untersuchungen an diesen Tieren mehr über die Funktion des Schlafes auch beim Menschen zu erfahren.

Unterdrückt man den Schlaf beim Menschen, nimmt bei einer regelmäßigen Verkürzung der Schlafdauer der Anteil des tiefen Schlafs und damit die Effizienz des Schlafs zu, und zwar vor allem in den ersten Stunden. Wissenschaftler vom Max-PlanckInstitut für Ornithologie in Seewiesen haben nun herausgefunden, dass auch Vögel – in diesem Fall Tauben – einen Schlafentzug nicht einfach wegstecken. Die Schlafforscher wählten in ihrer Studie realistische Bedingungen: Sie hielten die Tauben von den kleinen Nickerchen ab, die diese normalerweise die letzten Stunden des Tages einlegen; nachts durften die Tiere dann normal schlafen. In den ersten Stunden schliefen die Tiere dann intensiver, um

Tauben haben ähnliche Schlafphasen wie Menschen. (Bild: segovax/www.pixelio.de)

Coole Algorithmen und clevere Verfahren Die Bioinformatik hilft Biologen und Biochemikern bei der Suche nach Schlüsselstrukturen Man kann sich das zum Beispiel so vorstellen: Wenn noch vor einigen Jahren nach einem neuen Medikament geforscht wurde, standen vielleicht 200 Moleküle als Kandidaten zur Verfügung. Ein Biochemiker hat sich hingesetzt und alle 200 nacheinander durchgesehen. Dabei kamen zehn relevante Moleküle heraus, die dem Biochemiker Hinweise auf die wichtigen, für die Wirksamkeit relevanten Eigenschaften lieferten. Bei einer halben Million Kandidaten, die heute getestet werden, können leicht 5.000 Moleküle in Frage kommen. Die sind nicht mehr „per Hand“ auf gemeinsame Strukturen zu untersuchen. Deshalb hat mittlerweile die Stunde der Bioinformatik geschlagen.



Seit vier Jahren gibt es hierzu an der Universität Konstanz einen Lehrstuhl für Angewandte Informatik, Bioinformatik und Information Mining, den Prof. Michael Berthold inne hat. Die Informatik bereitet das vorhandene Wissen auf Seine Forschungsaufgabe besteht darin, mittels Algorithmen der Informatik Verfahren anzubieten, die in der Lage sind, die immensen biologischen Wissensbestände so aufzubereiten, dass sie z. B. für die Suche nach neuen Medikamentenkandidaten nutzbar werden.

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Dr. Michael Berthold (Bild: Universität Konstanz/Schorpp)


Neues

Neues

Michael Berthold ist eigentlich purer Informatiker. Seine Beteuerungen, „keine Ahnung von Biologie“ zu haben, schreckten seine früheren Arbeitgeber in Silicon Valley nicht ab, ihn mit dem Aufbau eines Forschungslabors für bioinformatische Verfahren zu betrauen. Im Gegenteil. Tatsächlich stellte sich nach einer ersten Phase des Zusammenraufens heraus, dass die Informatik „mit coolen Algorithmen“ für die Biologen schier unlösbare Problemstellungen zu lösen vermochte. Der Witz besteht darin, bereits vorhandene Informationen der unterschiedlichsten Datenbanken auf die unterschiedlichste Weise auch visuell so aufzubereiten, dass den Biochemikern ein neues Licht aufgeht. Am besten auf den ersten Blick. Eine ungeheure machen

Datenfülle

greifbar

Wenn sich also für das neue Medikament bei näherem Hinsehen 5.000 relevante Moleküle ergeben, lautet die nächste Frage, ob und was diese gemeinsam haben. „Die Informationsquellen in der Biologie sind unheimlich divers“, versucht Berthold die speziellen Schwierigkeiten zu beschreiben, auf die die Medikamentenforschung hier stößt. Wenn er früher etwa zu Daimler Benz gerufen wurde, um mittels Informationsmanagement Probleme an der Lackierstraße zu beheben, genügte ein Tag, um zu verstehen, um was es geht. Alles, was es an Informa-

Herausforderung für Informatiker (Bild pixelio.de) tionen gab, bekam er auf ein paar CDs mit nach Hause. „Wenn ich aber verstehen soll, wie Medikamente gefunden werden, kapiere ich das nicht an einem Tag. Das kapiere ich auch in einem halben Jahr noch nicht so richtig“, macht der Informatiker den Unterschied deutlich. Vor allem aber: Auf der Suche nach den Ähnlichkeiten unter den in Frage kommenden Molekülen muss die ganze Vielseitigkeit der Biologie ins Auge gefasst werden.

Informationen über die Lackierstraße scheint in der Biologie die Datenfülle unendlich zu sein. „Diese ganzen Informationen zusammen verfügbar zu machen ist die Vision hinter dem Lehrstuhl“, so Berthold. Das Datensammeln wäre allerdings nur die halbe Miete. Das Entscheidende ist das Angebot von Verfahren, die es erlauben, einzelne dieser Datenmengen zu analysieren, um das Wissen, das in ihnen steckt, herauszuarbeiten. Sie sind die eigentlichen Ideengeneratoren. (Quelle: Universität Konstanz)

Im Gegensatz zu der begrenzten Menge an

Robotik

Drei rechnergesteuerten Hubschraubern gelingt gemeinsamer Lastentransport Wissenschaftlern der TU Berlin ist es gelungen, eine Last mit drei autonom gesteuerten Hubschraubern zu transportieren. „Nach unserem Wissen wurde ein Flug mit drei gekoppelten Hubschraubern noch nie zuvor demonstriert“, sagt Dr. Konstantin Kondak. Weder ist ein solcher gekoppelter Flug mit einem Lastentransport bisher mit mehreren bemannten noch mit ferngesteuerten Hubschraubern gelungen. Autonom bedeutet, dass die Hubschrauber ausschließlich über einen Rechner gesteuert werden. Für das Experiment wurden drei Modellhubschrauber jeweils mit einem Rotordurchmesser von zwei Metern in einem gleichseitigen Dreieck aufgestellt. Die drei Hubschrauber sollten eine Bleikugel transportieren, die durch jeweils ein Seil mit den drei Hubschraubern verbunden war. Dafür war es notwendig, die drei Helikopter unter sich stark ändernden Bedingungen – beim Anheben der Last, beim Transport sowie beim

Absetzen – synchron zueinander fliegen zu lassen. „Die wissenschaftliche Herausforderung lag darin, zu verstehen, wie sich ein derart kompliziertes System wie das der mit einer Last gekoppelten Hubschrauber unter realen Bedingungen genau verhält und dieses Wissen in ein real funktionierendes Steuerungssystem umzusetzen“, sagt Konstantin Kondak.

Hubschrauber werden bereits seit langer Zeit zum Lastentransport eingesetzt. Doch die Traglast beträgt selbst bei den größten Hubschraubern nicht mehr als 20 Tonnen. Das verhindert bisher viele mögliche Anwendungen, wie zum Beispiel den Transport von großen, sperrigen Gegenständen in schwer zugänglichen Regionen.

Young Researcher




Neues

Neues

Physik

Sandburgen und ihr feuchtes Geheimnis Feuchter Sand eignet sich hervorragend zum Sandburgen bauen. Dabei muss keine genaue Zusammensetzung Wasser-Sand eingehalten werden. Warum sich feuchte Granulate so verhalten, haben Wissenschaftler mit hochauflösender Röntgentomographie untersucht. Wer sich am Strand an der Bildhauerei mit feuchtem Sand versucht, braucht einiges an Geschicklichkeit und Phantasie, aber kein Rezeptbuch: Der Wassergehalt ist nämlich für die mechanischen Eigenschaften des Sandes weitgehend unwichtig. Diese Beobachtung, die auch genauen Messungen im Labor standhält, lässt Forscher rätseln. Deshalb haben sie mit modernen, bildgebenden Methoden feuchte Granulate untersucht. Bei der Röntgen-Mikrotomographie wird ein Objekt aus verschiedenen Winkeln mit Röntgenstrahlen durchstrahlt. Es ergibt sich ein Schattenbild ähnlich einer gewöhnlichen Röntgenaufnahme. Ein Computer wertet alle diese Bilder aus und ermittelt, welche dreidimensionale Struktur das Objekt haben muss, um diese Schattenbilder zu erzeugen. Wenn Wissenschaftler dabei eine brillante Röntgenquelle nutzen, wie etwa die Synchrotron-Strahlungsquelle am ESRF in Grenoble, entstehen auf diese Weise Computertomographien mit einer Auflösung von wenigen Tausendstel Millimetern. Das ist genug, um die winzigen und dabei hochkomplexen flüssigen Strukturen aufzulösen, die sich in einem feuchten Granulat bilden Was Forscher zu sehen bekommen, ist zunächst verblüffend: Die Flüssigkeit durchsetzt das Granulat keineswegs vollständig, verdrängt also nicht die Luft aus den Zwischenräumen. Vielmehr entsteht ein filig-

Sandburg (Bild: psychela/www.pixelio.de). Abb. rechts: Die Röntgen-Mikrotomographie eines Flüssigkeitsclusters in einer dichten Schüttung aus Glaskugeln (Durchmesser der Kugeln etwa 0,8 Millimeter). (Bild: Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation) ranes Gebilde, in dem Flüssigkeit, Körner und Luft gleichermaßen nebeneinander bestehen. Der Grund hierfür ist recht leicht zu verstehen: Da die Flüssigkeit die Körner benetzt (sonst könnte man sie überhaupt nicht in das Granulat hineinbringen), möchte sie sich mit möglichst viel „Korn“ umgeben. Das geht am besten an den Kontaktstellen, an denen sich zwei Körner berühren. Der „leere“ Raum dazwischen ist für die Flüssigkeit relativ unattraktiv und füllt sich mit Luft. Als die Göttinger Wissenschaftler nun die Geometrie dieser filigranen flüssigen Gebilde genauer untersuchten, stellten sie fest, dass sie nicht nur alle den gleichen Druck haben,

sondern dass dieser auch unabhängig vom Flüssigkeitsgehalt sein muss. Dies ist der Schlüssel zu der universellen Steifigkeit des Materials: Der gleiche Druck entspricht einer gleichen Kraft im Inneren und führt somit zu gleichen mechanischen Eigenschaften des feuchten Granulats. „Diese Eigenschaften sind nicht nur beim Bau von Sandburgen entscheidend“, erklärt Stephan Herminghaus, der Leiter der Studie. „Sie sind für die Pharma- und Lebensmittelindustrie ebenso relevant wie für das Verständnis mancher Naturkatastrophen, wie zum Beispiel Erdrutsche: Denn überall dort hat man es mit feuchten Granulaten zu tun, deren mechanische Eigenschaften wir nun besser verstehen.“

Wissenschaftliche Veröffentlichungen finden Seit November 2007 ist die neue Internetseite von vascoda online: vascoda ist ein kostenfreies Internet-Portal für alle, die wissenschaftliche Informationen suchen. Es bietet umfassende Recherchemöglichkeiten und Zugang zu Informationen und Volltexten aus unterschiedlichen Fächern. Unter der einheitlichen Oberfläche des vascoda-Portals kann wahlweise fachspezifisch oder interdisziplinär gesucht werden. Der Einsatz moderner Suchtechnologien sowohl bei vascoda als auch bei den Partnern erlaubt eine strukturierte Suche über eine Vielzahl verschiedenster Datenbestände, wie Fachdatenbanken, Bibliothekskataloge und Internetquellen. Zusammen mit verschiedenen Personalisierungsfunktionen bietet vascoda die Möglichkeit, die Suche bedarfs-

gerecht anzupassen und zu optimieren. Ein erster Test durch die Redaktion zeigt, dass man für eine Trefferliste nicht die Geschwindigkeiten von Internetsuchdiensten zu Grunde legen darf. Auch bedarf es ein bisschen der Übung, aus den Trefferlisten die gewünschte Information herauszufiltern. Trotzdem eine Internetadresse, die sich junge Forscher merken sollten: www.vascoda.de

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(Bild: vascoda.de)


Neues

Neues

Termine +++ Termine +++ Termine +++ Termine +++ Termine +++ Termine +++ Termine +++ Termine +++ Termine

2008 ist das wissenschaftliche „Jahr der Mathematik“ und auch die aktuellen Ausstellungen, Wettbewerbe, Kongresse und Workshops stehen unter dem „Mathematischen Stern“. Auf einige der interessantesten Veranstaltungen soll an dieser Stelle hingewiesen werden. 22.04.2008 – 24.05.2008

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ScienceStation – Mathematik auf dem Bahnhof

22.05.2008 – 25.05.2008, Bremerhaven

Mathematik zum Anfassen: ScienceStation zeigt zehn interaktive Exponate des Mathematikums aus Gießen. Besucher jeden Alters können alleine oder in Gruppen an zehn Stationen experimentieren: sie bauen Brücken, zerbrechen sich den Kopf bei Knobelaufgaben, stehen in einer Riesenseifenhaut und erleben so mathematische Phänomene. Die Tour wird in folgenden Bahnhöfen Station machen: 22.04 – 26.04.2008 München, 29.04 – 03.05.2008 Kiel 06.05 – 10.05.2008 Mainz 13.05 – 17.05.2008 Frankfurt 20.05 – 24.05.2008 Berlin-Friedrichstraße Weitere Infos zur ScienceStation gibt es unter www.wissenschaft-im-dialog.de ++++++++++++++++++++

Die MS Wissenschaft

ist in Deutschland unterwegs! Mehr dazu in unserem Special ab Seite 15.

Bundeswettbewerb Jugend forscht Den 43. Bundeswettbewerb Jugend forscht richtet die Stiftung Jugend forscht e. V. zusammen mit den Unternehmensverbänden im Lande Bremen e. V. vom 22. bis 25. Mai 2008 in Bremerhaven aus. Weitere Informationen zu Terminen unter: www.jugend-forscht.de ++++++++++++++++++++ 28.06.2008 – 04.07.2008, Leipzig

Wissenschaftssommer 2008 Wer sagt, Mathematik sei ein wenig abstrakt, gehört vermutlich noch zu ihren Freunden. Vielen ist sie schlicht ein Graus. Das hat diese wunderbare Disziplin nicht verdient und so soll beim Wissenschaftssommer in Leipzig 2008 gezeigt werden, wie Mathe auch sein kann: aufregend, bestechend schön und außerdem – gar nicht so schwierig.

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Mehr Infos und Ankündigungen unter: www.wissenschaft-im-dialog.de ++++++++++++++++++++

7.05.2008 – Dezember 2008

01.07.2008, Leipzig

IMAGINARY – Mit den Augen der Mathematik

Mathematik anders machen

Eine interaktive Ausstellung des Mathematischen Forschungsinstituts Oberwolfach für das Jahr der Mathematik 2008. Präsentiert werden Visualisierungen, interaktive Installationen, virtuelle Welten, 3D-Objekte und ihre theoretischen Hintergründe aus der algebraischen Geometrie und Singularitätentheorie. Die abstrakte Mathematik wird zu Bildern, imaginär wird zu image. Virtuelle Welten machen Mathematik zu beeinflussbarer Kunst und zu verstehbarer Wissenschaft. Ein einzigartiges Erlebnis für alle! Informationen unter: www.imaginary2008.de

Workshops für Mathematiklehrer und Referendare – Die Veranstaltungen gehören zum Fortbildungsprogramm der Deutsche Telekom Stiftung. Ausführlichere Infos zu Inhalten, den Referenten und der Anmeldung unter: www.mathematik-anders-machen.de ++++++++++++++++++++ 03.08.2008 – 09.08.2008, Jena

8th Junior Mathematical Congress

Congress ins Leben gerufen wurde. Die Teilnehmer sind Schüler der oberen Klassenstufen aus allen Teilen Europas. Den Hauptinhalt bilden die Vorträge der Teilnehmer, welche zu einem mathematischen Thema ihrer Wahl referieren. Die Zusammenkunft von Schülern vieler unterschiedlicher Nationen ist jedoch ebenfalls ein wichtiger Bestandteil des Kongresses. Infos unter: www.jmc2008.org ++++++++++++++++++++ 04.08.2008 – 15.08.2008, Hamburg

ESSLLI 2008 (European Summer School in Logic, Language and Information) Die jährlich stattfindende Sommerschule in Logik, Sprache und Information (ESSLLI) findet im Jahr der Mathematik 2008 in Deutschland statt. Sie richtet sich an fortgeschrittene Studenten und junge Wissenschaftler. Mehr Informationen unter: www.illc.uva.nl/ESSLLI2008/ ++++++++++++++++++++ 23.08.2008, Dortmund

Mathematik für alle Die Veranstaltung richtet sich an Lehrerinnen und Lehrer der Sek. I & II, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Referendarinnen und Referendare sowie Studierende, mit dem Ziel Lerngelegenheiten zu schaffen, anzubieten und zu evaluieren, die dem Einzelnen, Lehrenden wie Lernenden, Raum geben, seine individuellen Fähigkeiten selbstständig zu entfalten. Mehr Informationen unter: www.mathematik.uni-dortmund.de/ didaktik/mathefueralle/

Der Junior Mathematical Congress (JMC) ist ein Schülerkongress, der 1992 als Satellitenveranstaltung des alle vier Jahre stattfindenden European Mathematical

Young Researcher

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Magazin Jahr der Mathematik

„Mathematik. Alles, was zählt“ – das Wissenschaftsjahr 2008 Seit 2000 veranstaltet das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) zusammen mit der Initiative Wissenschaft im Dialog (WiD) die Wissenschaftsjahre. Den Anfang machte das Jahr der Physik. Darauf folgten das Jahr der Lebenswissenschaften, das Jahr der Geowissenschaften, das Jahr der Chemie, das Jahr der Technik, das Einsteinjahr 2005, das Informatikjahr und das Jahr der Geisteswissenschaften. Das Jahr der Mathematik ist das neunte Wissenschaftsjahr. Ein Ziel des Wissenschaftsjahres 2008 ist, das immense Anwendungsspektrum der Mathematik am Beispiel ausgewählter Themen zu verdeutlichen. Dazu gehören Klima und Wetter, Gesundheit und Biologie, moderne Kommunikation, Logistik und Verkehr, Lehren und Lernen, Kunst und Kultur, Sport und Spiel sowie Finanzen und Wirtschaft. Gemeinsam mit der Deutschen Telekom Stiftung und der Deutschen MathematikerVereinigung (DMV) wird 2008 das Jahr der Mathematik ausgerichtet. Zahlreiche Partner aus Wissenschaft, Wirtschaft, Kultur und Politik laden dazu ein, Mathematik zu erleben. Die Junge Wissenschaft begleitet das Jahr der Mathematik als Medienpartner. Ab dieser Ausgabe informieren wir unsere Leser auf jeweils zwei Sonderseiten regelmäßig über die vielfältigen regionalen und überregionalen Veranstaltungen, Ausstellungen, Wettbewerbe und Festivals zum Jahr der Mathematik. Und ab Seite 62 gibt uns Prof. Günter M.

Ziegler, der Initiator und Mitorganisator des Wissenschaftsjahres 2008, einen kleinen Einblick in seine Arbeit. Alles ist (auch) Mathematik Mathematik ist Basis aller Naturwissenschaften und jeder technischen Entwicklung. Sie spielt eine zentrale Rolle in der Wirtschaft und begleitet uns in Alltag und Beruf. Mathematik hilft, Probleme zu analysieren, zu strukturieren und zu lösen. Mit ihren Methoden lassen sich große Teile unserer Lebenswirklichkeit erfassen und beschreiben und viele Phänomene voraussagen.

Mathematische Optimierungsprozesse steuern den Verkehr auf deutschen Bahnstrecken wie im Internet, Hochrechnungen prognostizieren Wahlergebnisse, Simulationsverfahren erleichtern medizinische Operationen, ermöglichen Klimaprognosen und sorgen für mehr Sicherheit in Fahrzeugen.

Keine andere Wissenschaft durchdringt und beeinflusst sämtliche Lebens- und Arbeitsbereiche so weit reichend: Vom Automobilbau zur Straßenplanung, vom Einkauf im Supermarkt zur Architektur, vom Wetterbericht zum MP3-Player, vom Bahnverkehr zum Internet – alles ist (auch) Mathematik.

Kampagne zum „Jahr der Mathematik“ Moderne mathematische Verfahren sind essenziell für Erfolg und Innovation in praktisch allen Branchen unserer Wirtschaft und Industrie: in der Automobil- und Luftfahrtindustrie, beim Maschinen- und Anlagenbau, in der Telekommunikation, in der Spiele- und Filmindustrie, in der Finanz- und Versicherungswirtschaft, in der Medizintechnik und in der pharmazeutischen Industrie, in Verkehr und Logistik, in der Energiewirtschaft – um einige wichtige Einsatzbereiche zu nennen. Mehr Informationen gibt es auch unter: www.jahr-der-mathematik.de. Träger des Jahres der Mathematik: Prof. Günter M. Ziegler, Präsident der DMV, Prof. Gerold Wefer, Vorsitzender von „Wissenschaft im Dialog“, Bundesministerin Dr. Annette Schavan und Dr. Klaus Kinkel, Präsident der Deutsche Telekom Stiftung. (Bild: Amin Akhtar)

12 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Mathematik. Alles, was zählt.


Magazin Aktion

Die Mathemacher – Botschafter für das Wissenschaftsjahr Seit November 2007 läuft bereits die Botschafteraktion „Mathemacher“, die jeden einlädt, sich im Jahr der Mathematik zu engagieren. Ob nun Lehrende an Schulen und Hochschulen, Studierende, Eltern, Mathematikerinnen und Mathematiker in Forschungszentren, Betrieben oder Verbänden – die Mathemacher nehmen den Botschaftergedanken auf und werben aktiv mit ihrem Engagement für das Wissenschaftsjahr und seine Veranstaltungen.

begeistern und diese Begeisterung, gerade auch an den Nachwuchs, zu vermitteln.

das über die Internetpräsenz zum Jahr der Mathematik (www.jahr-der-mathematik.de).

Die Aktionen der Mathemacher im Wissenschaftsjahr 2008 reichen von MathematikAGs über individuelle Workshops bis hin zu (kleinen) Veranstaltungen oder Vorträgen zum Thema Mathematik.

Mit ihrer Bewerbung registrieren sich Interessierte mit Ihrer Aktion als zukünftige Mathemacher für das Jahr der Mathematik. Wird die Registrierung bestätigt, ist die Teilnahme für die Bewerber mit keinen weiteren Verpflichtungen oder Kosten verbunden.

Die Mathemacher sind Botschafter des Wissenschaftsjahres 2008 und geben mit ihrem Engagement der Mathematik in Deutschland ein Gesicht. Sie unterstützen das Anliegen, möglichst viele Menschen für Mathematik zu

„Mathemacher“ kann übrigens jeder werden, der sich in Beruf und Alltag für Mathematik einsetzt und sich in das Jahr der Mathematik mit seinem Engagement und eigenen Ideen einbringen möchte. Am einfachsten geht

Weiterführende Informationen gibt es unter: www.jahr-der-mathematik.de.

Faszination Mathematik

Wie aus Zahlen Bilder werden Mathematik hat das Zeug, ein wichtiger Verbündeter im Kampf gegen Krankheiten zu werden. Wer wüsste das besser als Andreas Goedicke und Ralph Brinks. Der Ingenieur und der Mathematiker nutzen ihre Kenntnisse und Fähigkeiten, um in den Philips Forschungslaboratorien in Aachen die Diagnosegeräte der Zukunft zu entwickeln – so genannte Tomographen zur molekularen Bildgebung. Diese Scanner der neuesten Generation liefern genaueste Bilder aus dem Inneren der Patienten – und erleichtern so dem Arzt die Diagnose. Aber: Was hat das Ganze mit Mathematik zu tun?

von Schnittbildern – Stichwort Radon-Problem“, erklärt Andreas Goedicke und fügt hinzu: „Die Lösung der Aufgabe ist mit dem Instrumentarium der Oberstufenmathematik möglich.“

„Jede Menge“, meint Stefan Lindlahr, „schließlich müssen die Messdaten der Geräte in Bilder umgerechnet werden.“ Der 33Jährige ist Lehrer für Mathematik und Physik am Aachener Rhein-Maas-Gymnasium. Zusammen mit den beiden Philips-Forschern will er seinen Schülern demonstrieren, wie sinnvoll mathematische Gleichungen sein können – wenn sie etwa in einem Tomographen zur Anwendung kommen. Aus diesem Grunde haben die drei eine Rekonstruktionsaufgabe entworfen. Eine schwarze Kiste unbekannten Inhalts wird durchleuchtet, aus der richtigen Berechnung der Messdaten kann eine Schülergruppe auf das Innere des Objektes schließen. „Das ist die klassische mathematische Aufgabe bei der Herstellung

Schon als Schüler hat der heute 40-jährige Andreas Goedicke die Faszination Mathematik für sich entdeckt. Allerdings weniger mit Hilfe des tiefen Blicks hinter die Kulissen des menschlichen Lebens – sondern vielmehr durch die intensive Auseinandersetzung mit dem eigenen Taschenrechner. „Ich wollte verstehen, was all die geheimnisvollen Symbole auf den Tasten des Gerätes bedeuten und wofür man die ganzen Funktionen wie ‚log’ oder ‚sin’ verwendet“, erinnert sich Andreas Goedicke. Auch seine beiden Kollegen haben schon früh ihre Leidenschaft für das Spiel mit Zahlen und Formeln entdeckt.

schnell gefunden. Ralph Brinks: „Diese Wissenschaft ist so spannend, weil sie die Phänomene der Welt so wunderbar durchdringt.“ Und Stefan Lindlahr ergänzt: „Mathematik stellt ein unglaublich vielfältiges Instrumentarium bereit, um viele menschliche Fragen konkret zu beantworten. Aus meiner Sicht wird Mathematik besonders dort spannend, wo sie auf das tägliche Leben trifft.“ (Bild v. l. n. r.: Stefan Lindlahr, Andreas Goedicke, Ralph Brinks)

Eine Begeisterung, die bei den drei Mathemachern bis heute anhält. Der Grund dafür ist

Young Researcher

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Magazin Mathematik zum Anfassen

MS Wissenschaft: Die schwimmende Ausstellung zum Mitmachen Vom 7. Mai bis 4. September ist die MS Wissenschaft dieses Jahr als „Matheschiff“ unterwegs: Sie legt an rund 30 Städten an und lädt zum Ausprobieren, Mitmachen und Mitforschen ein. Im Alltag, in der Forschung und sogar in der Kunst: wo Mathematik einem überall begegnet, erfährt der Besucher im Bauch des 105 m langen Binnenfrachtschiffs. Wer denkt beim Wetterbericht, beim U-Bahn fahren oder beim Päckchen verschicken an Mathematik? In vielen Alltagsbereichen hilft Mathematik uns „unbemerkt“ – sie ist vielen Gerüchten zum Trotz eine lebendige Wissenschaft, die immer weiterentwickelt wird. Die Anwendungsmöglichkeiten bieten nicht nur Lösungen für Probleme aus Industrie und Wissenschaft. Auch in Kunst und Musik gibt Mathematik oft den Takt vor. An Bord der MS Wissenschaft können sich Besucher von der Vielfältigkeit der Mathematik überraschen lassen: Auf gut 600 m2 Ausstellungsfläche laden über 30 Exponate zum Mitmachen, Mitforschen und Ausprobieren ein. Junge Wissenschaftler sind als Ausstellungslotsen dabei und beantworten Fragen. Die MS Wissenschaft ist ein Projekt von der Initiative „Wissenschaft im Dialog“ im Rahmen des Jahres der Mathematik. Es wird finanziell unterstützt vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und der Klaus Tschira Stiftung (KTS). Die Exponate werden von den deutschen Wissenschaftsorganisationen und Hochschulen zur Verfügung gestellt. In den Ausstellungsbereichen Natur, Technik, Mensch und Geist zeigen über 30 interaktive Exponate, wo wir überall auf Mathematik zählen können. Zusätzlich erwarten die „Passagiere“ Spiele, Filme und Bühnenshows. Hier ein kurzer Einblick in die Ausstellungsbereiche: Natur Die Natur überrascht uns immer wieder mit unvorhersehbaren Ereignissen. Im Falle des Tsunami im Dezember 2004 kostete dies Hunderttausende das Leben. Das deutsche Frühwarnsystem wird im Schiffsbauch des Matheschiffes vorgestellt: im Wellenkanal können Experimentierfreudige selbst eine Riesenwelle auslösen und ihren Weg bis zur Küste verfolgen. Mithilfe mathematischer Simulationen soll es in Zukunft möglich sein, die Bevölkerung an den betroffenen Orten rechtzeitig zu warnen. Auch an anderen Stellen sorgt Mathematik dafür, dass uns das

Großes Bild: MS Wissenschaft (von Wissenschaft im Dialog), Bild o. kl.: Björling (von Ulrich Pinkall), Bild u. kl.: Brachistochrone (Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik) Wasser nicht bis zum Hals steht. Durch die Simulation von Überschwemmungen z. B. oder die Berechnung von Ebbe und Flut. Technik Seit Jahren befördert die „Jenny“ Ausstellungen – in diesem Jahr ist sie selbst ein Teil davon: ein neues Navigationssystem hilft dem Kapitän dabei, auch bei Nacht und Nebel durch Untiefen und Engpässe zu manövrieren. Im Steuerhaus der MS Wissenschaft ist dieses System installiert – und in der Ausstellung wird es erklärt. Aber auch andere Herausforderungen werden behandelt: Wer erinnert sich nicht an das Packproblem vor der Urlaubsreise? Egal ob Koffer oder Kofferraum, manchmal bekommt man mit einer geschickten Schichtung doch noch alles rein. Mensch Mathematik kann das Leben sicherer, bequemer und schneller machen. Denn im Bereich Optimierung sind Mathematiker ganz in ihrem Element. Ein brisantes Thema: Wie zuverlässig ist Online-Banking? Ohne Primzahlen wäre Sicherheit hier viel schwieriger zu gewährleisten. Warum das so ist und warum Primzahlen für Mathematiker so interessant sind, wird in der Ausstellung erklärt.

Geist Mathematik und Kunst – auch das gehört zusammen. Im Bootsinneren wird demonstriert, wie aus Formeln Bilder werden. Dabei entstehen erstaunliche und schöne Figuren mit Namen wie Zitrone oder Sofa. Auch die Schiffsbesucher können sich an der Zahlenkunst versuchen und eigene Werke kreieren. Natürlich werden auch Tipps gegeben, mit welcher Strategie Sudokus am besten zu lösen sind. Wo die MS Wissenschaft überall Halt macht, ist auf der nächsten Seite nachzulesen. Informationen zu allen Liegestellen und eventuelle Änderungen stehen auf: www.ms-wissenschaft.de. Öffnungszeiten: in der Schulzeit: Mo. bis Fr.: 9 – 19 Uhr. Sa. und So.: 10 – 19 Uhr. In der Ferienzeit: Mo. bis So.: 10 – 19 Uhr. Eintritt frei! Anmeldung für Schulklassen und Gruppen über 10 Personen über die Website www.ms-wissenschaft.de

14 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // MS-Wissenschaft: Die schwimmende Ausstellung zum Mitmachen


Magazin 7.-11.5. Bonn Anlegestelle Erzbergerufer, nördlich der Kennedybrücke 2.-14.5. Wesseling 1 Uferstraße, KD-Anleger 5.-18.5. 1

Düsseldorf Tonhallenufer, vor Restaurant Rheinterrasse, Anleger Viking River Cruises

20.-22.5. Koblenz Peter-Altmeier-Ufer, Nähe Deutsches Eck 24.-25.5. Speyer Rheinbrücke, Anlegestelle 2 Viking River Cruises

18.-21.7. Bremerhaven Neuer Hafen, Ostseite (18.7. ab 13 Uhr) 22.-25.7. Bremen Tiefer, Höhe Wilhelm-Kaisen-Brücke 26.-28.7. Oldenburg Stau, gegenüber Agentur für Arbeit 30.7.-1.8. Leer Hafenstraße, zwischen „Emsstrom“ und Dr.-vom-Bruch-Brücke (1.8. bis 18.30 Uhr) 4.-6.8.

Minden Vorhafen Schachtschleuse, Bauhofstraße

7.-10.08. Hannover Mittellandkanal, Höhe Vahrenwalder Straße, Wasserschutzpolizei

26.-29.5. Mannheim Lindenhof, Rheinpromenade, Anlegestelle 2, Viking River Cruises

11.-14.8. Braunschweig Hafen Braunschweig-Veltenhof

30.5.-1.6. Heidelberg Neckarstaden, Höhe Marstall

15.-17.8. Wolfsburg Anlegestelle an der Autostadt

3.-5.6. Mainz Adenauer-Ufer, Nähe Theodor-Heuss-Brücke

19.-22.8. Magdeburg Anleger 4 am Petriförder

6.-8.6. Wiesbaden Wiesbaden-Biebrich, Rheingaustraße 145, KD-Anleger 2 10.-12.6. Miltenberg Anlegestelle unterhalb Jagdhotel Rose, Mainstr. 13.-16.6. Frankfurt Eiserner Steg, KD-Anleger

24.-27.8. Brandenburg Neustädtisches Wassertor 28.-31.8. Potsdam Anlegestelle Potsdam Lange Brücke, Bereich Havelhof, Friedrich-List-Straße 1.-4.9. Berlin Schiffbauerdamm, Nähe U-/S-Bahnhof Friedrichstraße

17.-18.6. Geisenheim Städtische Anlegestelle, Rheinstraße 19.-20.6. Bingen Rheinfähre, Hafenstraße 23.-24.6. Saarburg Städt. Anlegestelle unter d. Saarbrücke 25.-29.6. Saarbrücken Staatstheater (25.6. ab 13 Uhr) 1.-2.7. Bernkastel-Kues Linke Moselseite, Nähe Saarallee, oberhalb der Brücke 4.7. Bonn Anlegestelle Erzbergerufer, nördlich der Kennedybrücke 6.-9.7. Dortmund Stadthafen, unterhalb des Alten Hafenamts 11.-13.7. Bergkamen Marina-Rünthe, Mole 14.-16.7. Münster Stadthafen (14.7. ab 14 Uhr)

Änderungen vorbehalten Young Researcher

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Magazin Porträt

Der Begründer der Quantentheorie: Max Planck (1858 – 1947) Am 23. April jährt sich der Geburtstag des Physik-Nobelpreisträgers Max Planck zum 150. Mal. Er wird als Begründer der Quantentheorie und Vater der Quantenphysik betrachtet. Max Karl Ernst Ludwig Planck wurde am 23. April 1858 in Kiel geboren und stammte aus einer traditionsreichen schwäbischen Familie, die bedeutende Theologen und Juristen hervorgebracht hatte. Als Begründer der Quantentheorie, Förderer und Freund von Albert Einstein und unermüdlicher Wissenschaftsorganisator verkörpert er eine einzigartige Persönlichkeit der Physikgeschichte. Mit Anfang 20 Privatdozent Nach seinem Studium in München und Berlin promovierte Max Planck 1879 in München mit einer Arbeit „Über den zweiten Hauptsatz der Wärmetheorie“. Bereits mit 22 Jahren war er habilitiert und lehrte unbesoldet als Privatdozent an der Münchner Universität theoretische Physik. In dieser Zeit führte er auch seine theoretischen Arbeiten auf dem Gebiet der Wärmetheorie fort. Die Kieler Universität berief ihn 1885 zum außerordentlichen Professor für Physik. 1889 wechselte er als Nachfolger Kirchhoffs nach Berlin, wo er bis zu seiner Emeritierung 1926 blieb. Wechsel nach Berlin In seiner Berliner Zeit betreute er nur etwa 20 Doktoranden, darunter aber mit Max von Laue (1879 – 1960, Nobelpreisträger 1914) und Walther Bothe (1891 – 1957, Nobelpreisträger 1954) zwei spätere Nobelpreisträger. In Berlin wurde Max Planck 1892 zum Ordentlichen Professor ernannt und 1894 Ordentliches Mitglied der Preußischen Akademie der Wissenschaften. Ebenfalls in dieser Zeit wandte sich Planck dem Problem der Hohlraumstahlung zu. Diese Untersuchungen führten zur Formulierung des Planckschen Strahlungsgesetzes, das er erstmals im Oktober 1900 in einem Vortrag veröffentlichte und damit die Quantentheorie begründete. Freund und Förderer Einsteins 1905 ernannte ihn die Deutsche Physikalische Gesellschaft zu ihrem Vorsitzenden. Bereits im selben Jahr erkannte Max Planck als einer der ersten deutschen Physiker die Bedeutung der speziellen Relativitätstheorie Albert Einsteins (1879 – 1955). Dank seines Einflusses setzte sich die Relativitätstheorie in Deutschland bald durch. Er selbst leistete auch wesentliche Beiträge zur Ausarbeitung der speziellen Relativitätstheorie. Nachdem

Max Planck in seinem Arbeitszimmer in der Friedrich-Wilhelms-Universität, Berlin, nach 1909 Bild: Archiv der Max-Planck-Gesellschaft, Berlin-Dahlem Planck 1913 Rektor der Universität Berlin geworden war, holte er Einstein 1914 nach Berlin, um für ihn eine neue Professur einzurichten. 1915 wurde Planck Ritter des Ordens Pour le Mérite für Wissenschaften und Künste und 1921 schließlich Vorsitzender der Gesellschaft Deutscher Naturforscher und Ärzte. 1930 übernahm Max Planck die Leitung der Kaiser-Wilhelm-Gesellschaft, die sich später als Max-Planck-Gesellschaft zur Förderung der Wissenschaften (MPG) zur bedeutendsten außeruniversitären Forschungseinrichtung Deutschlands entwickelte. Das Plancksche Wirkungsquantum Seine wichtigste wissenschaftliche Leistung gelang Planck mit der Einführung des nach ihm benannten Wirkungsquantums und der durch ihn möglich gewordenen Formulierung des Planckschen Strahlungsgesetzes, das das Emissionsspektrum eines schwarzen Körpers beschreibt. Revolutionär war dabei sein Ansatz, dass Energie nur in Form unteilbarer Energiepakete (Quanten) emittiert werden kann. Diese Annahme, die im Widerspruch zur klassischen Physik steht, gilt als Geburtsstunde der Quantenphysik. Planck selbst hat dies später als „Akt der Verzweiflung“ beschrieben. Seine eigene Idee zu verstehen und irgendwie doch noch in die klassische Theorie einzuordnen, hat ihn nach eigener Aussage später viele Jahre Arbeit gekostet.

16 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Max Planck – Begründer der Quantentheorie

Geburtsstunde der Quantenphysik Max Plancks Erkenntnisse bedeuteten eine fundamentale Umgestaltung der Physik und waren z. B. die Grundlage von Einsteins Erklärung des Photoeffekts, für den Einstein den Nobelpreis erhielt. Auch die Interpretation der komplexen Atomspektren wurde möglich und damit die Entwicklung der Atomphysik. Für die Begründung der Quantentheorie wurde er 1918 mit dem Nobelpreis für Physik ausgezeichnet. Neben dem Nobelpreis erhielt Max Planck zahlreiche nationale und internationale Auszeichnungen und Ehrungen für seine wissenschaftliche Arbeit. Gemeinsam mit Albert Einstein erhielt er 1929 die Max-Planck-Medaille der Deutschen Physikalischen Gesellschaft. Im Juli 1946 nahm er als einziger eingeladener Deutscher an den Feierlichkeiten der Royal Society zum 300. Geburtstag Isaac Newtons teil. Fast neunzigjährig verstarb Max Planck hoch geehrt am 4. Oktober 1947 an den Folgen eines Sturzes und mehrerer Schlaganfälle in Göttingen. Quellen: Max Planck, Wissenschaftliche Selbstbiographie, Barth, Leipzig, 5. Auflage, 1970; John L. Heilbron, Max Planck, Hirzel, Stuttgart 2006.; Ernst P. Fischer, Der Physiker. Max Planck und das Zerfallen der Welt, Siedler Verlag, München 2007


JugendMagazin forscht Abonnement

Abo macht schlau! Mit einem Jahresabonnement der Jungen Wissenschaft wird Ihnen stets die aktuelle Ausgabe des Heftes ins Haus geliefert. Schüler, Studenten und Referendare beziehen das Magazin zu vergünstigten Konditionen. Bestellen Sie einfach per Fax oder Post. Alle Informationen zum Abonnement finden Sie auf Seite 61. Faxbestellung an: (0211) 38 54 89-29

Richtlinien für Beiträge

Die Junge Wissenschaft veröffentlicht Originalbeiträge junger Autoren bis zum Alter von 23 Jahren. Für die allermeisten jungen Autoren ist dies die erste wissenschaftliche Veröffentlichung. Die Einhaltung der folgenden Richtlinien hilft allen – den Autoren und dem Redaktionsteam:

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Ein Artikel aus dem Bereich „Jugend forscht“ hat Ihr Interesse geweckt? Sie möchten sich mit dem Autor in Verbindung setzen? Dann nehmen Sie gern mit uns Kontakt auf. Senden Sie uns einfach eine E-Mail oder einen Brief unter Angabe des Autors und des Artikelnamens. Wir leiten Ihre Post dann entsprechend weiter. Sie erreichen uns per Post: Verlag Junge Wissenschaft Athanasios Roussidis Neuer Zollhof 3 40221 Düsseldorf oder via E-Mail an info@verlag-jungewissenschaft.de Selbstverständlich freuen wir uns auch über Ihre Anregungen, Ideen und Kritik zum Heft.

!

Die Beiträge sollten nicht länger als 12 Seiten mit je 35 Zeilen sein. Hierbei sind Bilder, Grafiken und Tabellen mitgezählt. Formulieren Sie eine eingängige Überschrift, um bei den Lesern Interesse für Ihre Arbeit zu wecken. Diese Überschrift erscheint über der eigentlichen, wissenschaftlichen Überschrift. Formulieren Sie eine kurze, leicht verständliche Zusammenfassung (max. 400 Zeichen). Die Beiträge sollen in der üblichen Form gegliedert sein, d. h. Einleitung, Erläuterungen zur Durchführung der Arbeit sowie evtl. Überwindung von Schwierigkeiten, Ergeb nisse, Schlussfolgerungen, Diskussion, Liste der zitierten Literatur. In der Einleitung sollte die Idee zu der Arbeit beschrieben und die Aufgabenstellung definiert werden. Außerdem sollte sie eine kurze Darstellung schon bekannter, ähnlicher Lösungsver- suche enthalten. Am Schluss des Beitrages kann ein Dank an Förderer der Arbeit, z. B. Lehrer und Sponsoren, mit vollständigem Namen angefügt werden. Für die Leser kann ein Glossar mit den wichtigsten Fachausdrücken hilfreich sein. Alle Bilder nummerieren und eine zugeordnete Bildunterschriftenliste beifügen.

oder per Post an: Verlag Junge Wissenschaft Athanasios Roussidis Neuer Zollhof 3 40221 Düsseldorf

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Formelzeichen nach DIN, ggf. IUPAC oder IUPAP verwenden. Gleichungen sind stets als Größengleichungen zu schreiben. Vermeiden Sie bitte aufwändige und lange Zahlentabellen.

Reichen Sie Ihren Beitrag sowohl in ausgedruckter Form als auch in einer digitalen Version ein. Für die weitere Bearbeitung und die Umsetzung in das Layout der Jungen Wissenschaft ist ein Word Dokument mit möglichst wenig Formatierung erforderlich. Bilder (möglichst 300 dpi), Grafiken und Tabellen bitte zusätzlich als eigene Dateien mitliefern.

Senden Sie mit dem Beitrag eine Erklärung ein, in der versichert wird, dass der Beitrag vom angegebenen Autor stammt, also keine Rechte Dritter verletzt werden und noch nicht an anderer Stelle veröffentlicht wurde (außer im Zusammenhang mit „Jugend forscht“ oder einem vergleichbaren Wettbewerb). Ebenfalls ist zu versichern, dass alle von Ihnen verwendeten Bilder, Tabellen, Zeichnungen, Graphiken etc. von Ihnen veröffentlicht werden dürfen, also keine Rechte Dritter, durch die Verwendung und Veröffentlichung verletzt werden. Bitte geben Sie bei den Bildern, Tabellen, Zeichnungen, Graphiken etc. die genauen und korrekten Quellenangaben an.

Der Verlag Junge Wissenschaft Athanasios Roussidis behält sich am Layout der Beiträge und den bearbeiteten Bildern, Tabellen, Zeichnungen, Graphiken etc. alle Rechte vor. Sie sind nicht berechtigt, die vom Verlag bearbeiteten Beiträge, Bilder, Tabellen, Zeichnungen, Graphiken in anderen Zeitschriften oder sonstigen Medien etc. zu veröffentlichen.

Schließlich sind die genauen Anschriften der Autoren (für Zusendung eines Beleg- exemplars) mit Telefonnummer und E-Mail-Adresse sowie Geburtsdaten und Fotografien (Auflösung 300 dpi bei einer Bildgröße von mindestens 6 x 4 cm) erforderlich. Neulingen im Publizieren werden als Vorbilder andere Publikationen, z. B. hier in der Jungen Wissenschaft empfohlen. Noch eine Anmerkung: eine hochgestochene und gedrechselte Ausdrucksweise ist kein Merkmal besonderer Wissenschaftlichkeit. Neue Ideen, die noch nicht erschöpfend bearbeitet sind, trotzdem aber schon vorgestellt werden sollen, sind als Kurzmitteilungen an den Herausgeber willkommen.

Anschrift für die Einsendung der Beiträge: Junge Wissenschaft Dr.-Ing. Sabine Walter Schacht-Albert-Ring 52 30952 Ronnenberg s.walter@verlag-jungewissenschaft.de

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Jugend forscht

Jugend forscht

Und sie verstehen sich doch! Entwicklung und Test einer Methode zur automatischen Interaktion zwischen Computern In meiner Arbeit entwickelte ich eine Programmierumgebung, die Computer übergreifend laufen kann, unabhängig davon, welches Betriebssystem an dem einzelnen Rechner installiert ist. Das wird durch die Verwendung der PythonLaufzeitumgebung erreicht. Wie einfache Kommunikationsbeispiele aus der Arbeit zeigen, ist es möglich, eine voll automatische Übertragung einzelner Programmierobjekte zwischen verschiedenen Computern einzurichten. Damit können einzelne Berechnungen von einem Computer auf einen anderen Computer dynamisch zur Laufzeit verlagert werden.

1 Einführung Das Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung einer Methode, um die automatische Interaktion zwischen Computern zu ermöglichen. Dabei ist es egal, welches Betriebssystem auf den Computern installiert ist. Mein System soll es ermöglichen, Computer mit verschiedenen Betriebssystemen miteinander zu verbinden. Als Programmiersprache verwendete ich Python ([1] bis [4]). Diese Sprache kann sowohl auf Windows als auch auf Linux oder Mac OS eingesetzt

werden. Deswegen können die gleichen Python-Module ohne Probleme auf den verschiedensten Systemen laufen; es muss nur die Python-Laufzeitumgebung vorhanden sein. In dieser Arbeit habe ich zwei Hauptmodule geschrieben, und zwar einen PythonKommunikationsserver und einen PythonClient. Da Python eine plattformunabhängige Sprache ist, sollte ein einmal geschriebenes Modul ohne Probleme auf einem beliebigen System (Windows, Linux, Mac OS) funktionieren. Wenn man einen Server und ein Client-Modul

Autor Wilhelm Blumberg, *1993 München Schülerforschungszentrum Bad Saulgau Eingang der Arbeit: Juli 2007 Zur Veröffentlichung angenommen: August 2007

18 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Und sie verstehen sich doch!

hat, kann man beliebig komplexe Systeme bauen, die aus mehreren Computern bestehen, die miteinander kommunizieren und untereinander Informationen austauschen können. Es können theoretisch beliebig viele Server- und Client-Module eingesetzt werden, die dann auf verschiedenen Rechnern verteilt werden können. Als Netzwerkprotokoll kommt TCP / IP (TCP = Transmission Control Protocol, IP = Internet Protocol) zum Einsatz. Das zweite Problem, welches gelöst werden musste, war die Entwicklung einer einheitlichen Methode, die zum Ein- und Auspacken von Informationen dient. Das heißt, Informationen, die zwischen Computern fließen, werden von einem ComputerSender eingepackt und von einem ComputerEmpfänger ausgepackt. Dabei können diese gepackten Objekte die verschiedensten Informationen enthaten, z. B. Bilder, Musikfiles, Textdokumente, ausführbare Skripte (z. B. Python-Skripte), Berechnungsergebnisse, die zu einem anderen Computer fließen und dann automatisch benutzt werden können, usw. Wie bereits erläutert ermöglicht das Ganze, sehr komplexe Systeme aus mehreren Computern zu bauen, die miteinander automatisch kommunizieren können. Solche Systeme kommen z. B. bei berechnungsintensiven Aufgaben zum Einsatz, die ein


Jugend forscht

Jugend forscht

einzelner Computer nicht bewältigen kann. So ist es möglich, Systeme aus mehreren Rechnern zu bauen, die automatisch eine Aufgabe zwischen sich aufteilen und erledigen. Mein System kann auch im Bereich des Computer-Nachrichtensystems eingesetzt werden. Es sind dabei viele spezifische Lösungen denkbar, wie z. B. ein einfaches, plattformunabhängiges E-Mail-System, das im Rahmen eines Schul- oder Heimnetzwerks eingesetzt werden kann. 2 Grundgerüst für eine einfache TCPServer-Anwendung Zuerst entwarf ich eine einfache Applikation, die als einfacher TCP-Server dient. Der Begriff TCP/IP – von englisch Transmission Control Protocol/Internet Protocol – bezeichnet ein Übertragungskontroll-Protokoll/Internetprotokoll, das zum Datenaustausch zwischen Rechnern dient. Ursprünglich für das Verteidigungsministerium der USA entwickelt, dient TCP/IP heute als Protokoll zum Datenaustausch zwischen Rechnern eines LANs (Local Area Network) und zwischen Internetrechnern. Während das IP (siehe Internetprotokoll) für den Transport der Daten zuständig ist, übernimmt TCP die Zustellung. Jedem Rechner des Netzwerkes ist eine eigene Adresse in Form einer 32-Bit langen IP-Nummer im Format 999.999.999.999 zugewiesen [5]. Die minimale Python-TCP-Server-Anwendung könnte wie in Listing 1 angegeben aussehen. Dieser Code funktioniert folgendermaßen: Zuerst wird ein Python-Modul namens „socket“ importiert, das für Netzwerkverbindungen zuständig ist. Dann wird eine Konstante PORT_NUM deklariert, die die

Nummer des Kommunikationsports des Computers enthält. Als Nächstes wird eine Methode socket aufgerufen, die ein SocketObjekt kreiert. In meinem Fall hat dieses socket-Objekt den Namen mySocket. Von dem neu erzeugten Objekt werden dann folgende Methoden aufgerufen: 1. Die Methode bind, die den Server zum Port 2727 bindet. 2. Die Methode listen, mit Hilfe derer der Server den Port 2727 abzuhören beginnt. Dann gibt der Server einen Ausgabestring in der Konsole aus, dass er gestartet wurde und auf Anfragen von Clients wartet. Nun wird eine Endlosschleife gestartet, in der auf eine Client-Anfrage gewartet wird. Also befindet sich der Server in der Zeile „channel, details = mySocket.accept()“, bis eine Verbindung mit dem Client hergestellt wird. Danach gibt der Server als Ausgabe eine detaillierte Beschreibung der aktuellen Verbindung. Im nächsten Schritt wird die Information, die vom Client abgeschickt wurde, vom Server empfangen. Dies bewirkt die Zeile „StrFromClient = channel.recv ( 1000 )“. Hier kann man auch sehen, dass die maximale Anzahl von Bytes pro Verbindung auf 1000 begrenzt ist. Dann wird die Information, die vom Client empfangen wurde, ausgegeben (siehe Zeile: „print "Received From Client: ", StrFromClient“). Als Nächstes wird mithilfe der Zeile „channel. send ( "From Server: " + " ***** Hello, Client. I am your Server." )“

vom Server eine Antwort zum Client gesendet. Zum Schluss wird die aktuelle Verbindung beendet (channel.close()). Anschließend wiederholt sich das Ganze: Es wird wieder auf den nächsten Client gewartet,

Listing 1 import socket PORT_NUM = 2727 mySocket = socket.socket ( socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM ) mySocket.bind ( ( "", PORT_NUM ) ) mySocket.listen ( 1 ) print "Server started. Waiting for Clients ..." while True: channel, details = mySocket.accept() print 'connected with: ', details StrFromClient = channel.recv ( 1000 ) print "Received From Client: ", StrFromClient print "Sending Response to Client ..." channel.send ( "From Server: " + " ***** Hello, Client. I am your Server." )channel.close()

der eine neue Verbindung „beantragt“. Wenn der Server zu dem Zeitpunkt „frei“ (nicht durch einen anderen Client beschäftigt ist) ist, wird die neue Verbindung mit dem neuen Client hergestellt und die Anfrage vom Client bearbeitet. Mit diesem einfachen ServerProgramm können also mehrere Clients nicht gleichzeitig bearbeitet werden. Es wird immer gewartet, bis die aktuelle Verbindung komplett bearbeitet ist. Nur dann ist es möglich, die neue Verbindung zum nächsten Client herzustellen. Das ist natürlich eine Begrenzung, die die Leistungsfähigkeit dieses Servers direkt beeinflusst. D. h., wenn man sehr viele Clients hat, die gleichzeitig eine Verbindung zum Server herstellen wollen, werden die einzelnen Clients nur sequenziell bearbeitet (Professionelle Server-Anwendungen sind dagegen so programmiert, dass sie mit mehreren Clients gleichzeitig arbeiten). Da die parallele Bearbeitung der Anfragen mehrerer Clients viel komplexer ist und viel mehr Programmcode braucht, entschied ich mich, zuerst auf die einfachste Lösung des Server-Programms zurückzugreifen. D. h., ich verwende nur eine „minimale“ Server-Anwendung. Das hatte den Vorteil, dass ich mich auf die wesentlichen Aufgaben meiner Arbeit konzentrieren konnte. Die Leistungsfähigkeit des Servers ist für diese Arbeit nicht entscheidend. Mit diesem einfachen Server ist es möglich, bis zu hundert Clients zu bearbeiten, ohne bemerken zu müssen, dass dadurch die Reaktionszeit des Servers beeinträchtigt wird. Das gilt natürlich nur, wenn das Bearbeitungsverfahren der Anfrage vom Client sehr einfach ist. D. h., der Server braucht sehr wenig Zeit dafür, um eine Verbindung zu bearbeiten. In Listing 1 ist die Reaktionszeit des Servers sehr gering, weil er nichts anderes tut als eine Antwort-Zeile an den Client zurückzuschicken. 3 Grundgerüst für eine einfache TCPClient-Anwendung Die minimale TCP-Client-Anwendung könnte wie in Listing 2 angegeben aussehen. Hier wird auch mit der Portnummer 2727 gearbeitet. Als Erstes wird mithilfe einer socketMethode des socket-Objekts vom PythonModul socket ein Objekt namens mySocket erzeugt. Die Zeile „mySocket.connect ( ( "localhost", PORT_NUM ) )“ versucht, eine Verbindung zum Server namens „localhost“ herzustellen. D. h., in diesem Fall kommunizieren Server und Client innerhalb einer Maschine (wenn ein Client von einer andeYoung Researcher

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kommunizieren und beliebige Informationen austauschen. Es sind auch viel komplexere Kommunikationsszenarien denkbar (z. B. mit mehreren verteilten Servern), die ich in dieser Arbeit später noch besprechen werde.

Listing 2 import socket PORT_NUM = 2727 while True: mySocket = socket.socket ( socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM ) mySocket.connect ( ( "localhost", PORT_NUM ) ) mySocket.send ( "Hello, Server. I am a Client. How are you?" )

4 Nachrichtenobjekte erzeugen und packen

StrFromServer = mySocket.recv ( 1000 ) mySocket.close() print StrFromServer StrUserInput = raw_input("Press ENTER to continue ...")

ren Maschine eine Anfrage macht, muss man entsprechend statt „localhost“ die IP-Adresse des Servers eingeben). Sobald diese Anfrage vom Server akzeptiert wird, kommt der Client zur nächsten Zeile des Programmcodes und schickt eine Anfragezeile an den Server: „mySocket.send ( "Hello, Server. I am a Client. How are you?" )“. Dann wird der Client warten, bis der Server seine Anfrage bearbeitet und eine Antwort zurückschickt. Die Antwort vom Server wird mit der Zeile „StrFromServer = mySocket.recv ( 1000 )“ empfangen. Hier sieht man, dass der Client auch maximal 1000 Bytes pro Verbindung empfangen kann. Aus Listing 1 sieht man, dass die Zeile, die der Server an den Client schickt, 57 Bytes lang ist. Genauso kann man die Länge der Nachricht vom Client an den Server bestimmen. Hier sind es 42 Bytes. Also sind die Nachrichten in beiden Fällen kürzer als die maximale Begrenzung von 1000 Bytes (Es ist natürlich möglich, mit größeren Nachrichtenlängen zu arbeiten. Es müssen dann nur die entsprechenden Stellen in den Programmcodes des Servers und des Clients angepasst werden, sonst geht bei zu langen Zeilen der Rest der Zeile verloren.) Nachdem beim Client die Antwort vom Server angekommen ist, wird diese auch angezeigt (zuerst wird das socket-Objekt des Clients noch geschlossen – danach existiert keine Verbindung mehr zum Server).

fangen und als Letztes wird das mySocketObjekt von der Client-Seite geschlossen). Eine wichtige Bemerkung: Es können natürlich mehrere Clients benutzt werden, um mit einem Server zu kommunizieren. Dann erschließt sich die Möglichkeit, den Informationsaustausch zwischen den Clients zu implementieren. Als Zwischenspeicher für den Informationsaustausch dient dann der Server. Es können also verschiedene Programme miteinander kommunizieren und nicht nur innerhalb eines Rechners, sondern auch über diese Grenze hinaus. Eine beliebige Anzahl von Programmen, die auf verschiedene Rechner verteilt sind, kann miteinander

In diesem Abschnitt untersuche ich, wie man Nachrichtenobjekte, die zwischen Computern ausgetauscht werden, mithilfe von PythonObjekten erzeugen kann. Als Mittel für diese Objekterzeugung werde ich so genannte Python-List-Objekte verwenden [2]. Da jedes List-Objekt eine beliebige Anzahl von anderen Objekten enthalten kann (auch andere List-Objekte), erschließt sich die Möglichkeit, sehr komplexe Nachrichtenobjekte zu bauen. Wenn man z. B. einen Mailserver baut, mit dessen Hilfe verschiedene Clients untereinander beliebige Nachrichten austauschen können, besteht dann das entsprechende Nachrichtenobjekt aus folgenden Blöcken: Aus einem Block, der den Namen des Versenders beschreibt, einem Block, der den Namen des Empfängers beschreibt, einem Block, der einen Zeitstempel enthält und einem Block, auf dem eine Textnachricht gespeichert ist.

Listing 3 >>> Versender_Name = "Meier" >>> Versender_Vorname = "Hans" >>> Empfaenger_Name = "Mueller" >>> Empfaenger_Vorname = "Peter" >>> Datum = "18.11.2006" >>> Nachricht = "Hallo, Peter. Alles Gute zum Geburtstag. Dein Hans." >>> >>> >>> Nachrichtenobjekt = [] >>> Nachrichtenobjekt.append(Datum) >>> Versender_Daten = [] >>> Versender_Daten.append(Versender_Name) >>> Versender_Daten.append(Versender_Vorname) >>> Empfaenger_Daten = [] >>> Empfaenger_Daten.append(Empfaenger_Name)

Mithilfe der Zeile „StrUserInput

= raw_

input("Press ENTER to continue ...")“

wird verhindert, dass der Client ständig unkontrolliert an den Server Anfragen schickt. D. h., jede nächste Server-Anfrage ist nur dann möglich, wenn der Benutzer des ClientProgramms irgendeine Taste drückt. Mit jedem Tastendruck wiederholt sich das Ganze (eine neue Verbindung zum Server wird beantragt, die Anfragezeile wird zum Server geschickt, die Antwort vom Server wird emp-

>>> Empfaenger_Daten.append(Empfaenger_Vorname) >>> Nachrichtenobjekt.append(Versender_Daten) >>> Nachrichtenobjekt.append(Empfaenger_Daten) >>> Nachrichtenobjekt.append(Nachricht) >>> >>> >>> Nachrichtenobjekt ['18.11.2006', ['Meier', 'Hans'], ['Mueller', 'Peter'], 'Hallo, Peter. Alles Gute zum Geburtstag. Dein Hans.'] >>>

20 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Und sie verstehen sich doch!


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Listing 4 >>> Nachrichtenobjekt2 ['18.11.2006', ['Meier', 'Doris'], ['Mueller', 'Elisabeth'], 'Hallo, Elisabeth. Danke fuer die Einladung. Deine Doris.'] >>>>>>

Listing 5 >>> Nachrichtenobjekt = ['18.11.2006', ['Meier', 'Hans'], ['Mueller', 'Peter'], 'Hallo, Peter. Alles Gute zum Geburtstag. Dein Hans.'] >>> import pickle >>> Pickled_Nachrichtenobjekt = pickle.dumps(Nachrichtenobjekt) >>> Pickled_Nachrichtenobjekt "(lp0\nS'18.11.2006'\np1\na(lp2\nS'Meier'\np3\naS'Hans'\np4\naa(lp5\ nS'Mueller'\np6\naS'Peter'\np7\naaS'Hallo, Peter. Alles Gute zum Geburtstag. Dein Hans.'\np8\na." >>> len(Pickled_Nachrichtenobjekt) 148 >>>

Wenn dieses Nachrichtenobjekt einen Anhangsblock haben muss, enthält der Anhangsblock in sich dann mindestens noch zwei Blöcke: Einen Block, der beschreibt, in welchem Format der Anhang gespeichert ist und einen zweiten Block, der beschreibt, wo die Anhangsdaten selbst gespeichert sind. Auf diese Weise können sehr komplexe Nachrichtenobjekte entstehen. Um eine einheitliche

auch entsprechend auspacken. Beim Auspacken entsteht dann das originale Nachrichtenobjekt, das vor dem Schicken von dem anderen Client eingepackt wurde. Dieses originale Nachrichtenobjekt kann dann vom Empfänger-Client entsprechend interpretiert und benutzt werden (die Voraussetzung, dass sich die beiden Clients „verstehen“, ist die Einigung auf das Packungsformat von Nachrichtenobjekten). Der Vor-

Listing 6 >>> Nachrichtenobjekt2 = ['18.11.2006', ['Meier', 'Doris'], ['Mueller', 'Elisabeth'], 'Hallo, Elisabeth. Danke fuer die Einladung. Deine Doris.']

Ein funktionierendes Beispiel für den Informationsaustausch zwischen einem Client und einem Server mittels String-Objekten habe ich in den Kapiteln 2 und 3 beschrieben. Dieses Beispiel dient als Basis für den weiteren Ausbau meines Systems. Des Weiteren betrachte ich ein Beispiel für ein Nachrichtenobjekt, das ich aus List- und String-Objekten baue (Listing 3). Aus Listing 3 sieht man, dass das Nachrichtenobjekt die folgende Struktur hat: Das Nachrichtenobjekt ist eine Liste, die aus vier Elementen besteht. Das erste Element ist das Datum der Nachricht (als String-Objekt). Das zweite Element ist eine Liste aus zwei Elementen: Aus Name und Vorname des Versenders (als String-Objekte). Das dritte Element ist eine Liste aus zwei Elementen: Aus Name und Vorname des Empfängers (als String-Objekte). Das vierte Element ist die Nachricht selbst (als String-Objekt). Dieses Beispiel zeigt auch, dass dieses Nachrichtenformat auch von den anderen Familienmitgliedern von Meier und Müller verwendet werden kann. Das entsprechende Nachrichtenobjekt kann dann wie in Listing 4 angegeben aussehen. Da die Python-Programmiersprache eine eingebaute Möglichkeit hat, die Objekte als Strings zu verpacken, benutze ich sie, um verpackte Nachrichtenobjekte zu erzeugen. Wie das gemacht wird, zeigt Listing 5 (hier wird das Nachrichtenobjekt aus Listing 3 gepackt).

>>> Pickled_Nachrichtenobjekt2 = pickle.dumps(Nachrichtenobjekt2) >>> Pickled_Nachrichtenobjekt2 "(lp0\nS'18.11.2006'\np1\na(lp2\nS'Meier'\np3\naS'Doris'\np4\naa(lp5\ nS'Mueller'\np6\naS'Elisabeth'\np7\naaS'Hallo, Elisabeth. Danke fuer die Einladung. Deine Doris.'\np8\na." >>> len(Pickled_Nachrichtenobjekt2) 158 >>>

Kommunikation zwischen den Computern zu ermöglichen, braucht man für das Nachrichtenobjekt ein einheitliches Format. Ich entschied mich, dass das Nachrichtenobjekt zu einem String-Objekt gepackt wird, bevor es vom Client an den Server abgeschickt wird. Wenn umgekehrt der andere Client vom Server ein Nachrichtenobjekt herunterlädt, ist das Nachrichtenobjekt immer noch ein String-Objekt. Da jeder Client, der mit dem Server kommuniziert, weiß, in welchem Format dieses StringObjekt gepackt wurde, kann er dieses Objekt

teil, dass die Information vor dem Versenden zu einem String-Objekt gepackt wird, besteht darin, dass man nur eine Packung versendet, ohne sich dafür interessieren zu müssen, wie komplex die innere Struktur dieser Packung ist (es entfällt in diesem Fall eine sequenzielle Versendung von einzelnen Blöcken, die zu einer Nachricht gehören). Die oben beschriebene Kommunikationsmethode vereinfacht dann den Informationsaustausch erheblich. Es werden zwischen den Computern nur die gepackten Objekte ausgetauscht, egal, wie komplex die innere Struktur dieser Objekte ist.

Um Objekte packen zu können, muss man ein Python-Modul namens „pickle“ importieren [2]. Dann benutzt man dessen Methode „dumps“, die nichts anderes tut, als das Inputobjekt in Klammern zu einem String-Objekt zu packen. Aus Listing 5 sieht man auch die interne Struktur des gepackten Objekts (das originale Objekt ist das Nachrichtenobjekt aus Listing 3). Wenn

man

Listing 4 6.

Nachrichtenobjekt 2 aus packt, bekommt man Listing

Wenn man Listing 5 und Listing 6 miteinander vergleicht, sieht man, dass beide String-Objekte die gleiche Struktur, aber unterschiedlichen Inhalt haben (auch die Längen dieser zwei Objekte sind unterschiedlich (wie oben schon gesagt wurde, ist die Kommunikation mit String-Objekten auf 1000 Bytes pro Verbindung begrenzt, was für einfache Nachrichten ausreichend sein sollte)).

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Listing 7 >>> UnPickled_Nachrichtenobjekt2 objekt2)

=

pickle.loads(Pickled_Nachrichten-

>>> UnPickled_Nachrichtenobjekt2 ['18.11.2006', ['Meier', 'Doris'], ['Mueller', 'Elisabeth'], 'Hallo, Elisabeth. Danke fuer die Einladung. Deine Doris.'] >>>

Also werden alle Nachrichten von den Clients in Form von gepackten String-Objekten zum Server geschickt. Der Server speichert diese dann, um diese jederzeit bei einer Anfrage bereitstellen zu können. Wenn ein Client eine Anfrage an den Server schickt und fragt, ob Nachrichten für ihn bereitstehen, entscheidet der Server, ob die entsprechende Nachrichten an den Client geschickt werden. Wenn ein Client eine an ihn adressierte Nachricht bekommt, kann er diese dann auspacken und entsprechend interpretieren. Ein Beispiel für das Auspacken einer Nachricht liefert Listing 7. Aus Listing 7 sieht man das ausgepackte Objekt, welches wieder im ursprünglichen Zustand ist (Listing 4). Jetzt hat man alles Nötige, um die Server-Client-Applikationen zu erweitern, um den einfachen Nachrichtenaustausch zu implementieren. 5 Implementierung einer einfachen Mailbox Um eine sehr einfache Mailbox implementieren zu können, verwende ich wiederum die List-Objekte von Python. Jeder Client muss die Möglichkeit haben, seine Nachrichten irgendwo in der Mailbox vom Server abzuspeichern und andere Nachrichten von der Mailbox abzuholen (inkl. seiner eigenen). Der Server stellt den nötigen Platz mithilfe eines List-Objekts namens „Mailbox“ bereit: >>> Mailbox = [] # Hier wird eine leere Mailbox erzeugt (Server) >>>

Wenn der Server eine Nachricht von einem Client empfängt, wird diese zuerst zu einem gültigen Objekt konvertiert (pickle.loads(…)) und in die Mailbox eingetragen: >>> Mailbox.append(UnPickled_ Nachrichtenobjekt)

Außer dass ein Client Meldungen an andere Clients schickt, muss er auch die Möglichkeit haben, die Mailbox abzufragen und auch an ihn geschickte Nachrichten löschen zu können. Dazu habe ich zwei zusätzliche Befehle definiert, mit denen die Aufgaben oben möglich sind: CMD_MELDUNGEN_EMPFANGEN „ MELDUNGEN_EMPFANGEN

=

CMD_MELDUNGEN_LOESCHEN „ MELDUNGEN_LOESCHEN

=

„ „

CMD_ CMD_

Eine Mailbox-Abfrage kann dann so aussehen (siehe Listing 7):

Wenn man alles oben Gesagte berücksichtigt, wird die Server-Implementierung so aussehen, wie es im Flussdiagramm in Abbildung 1 dargestellt ist. Die typische Client-Server-Sitzung könnte auf der Serverkonsole dann so aussehen wie in Abbildung 2 und Abbildung 3 dargestellt. 6 Schlussfolgerung In meiner Arbeit habe ich ein einfaches ClientServer-System entwickelt, das ich mithilfe der Programmiersprache Python implementiert habe. Dieses System erlaubt es, verschiedene Python-Module zusammenzubinden, was ich am Beispiel eines einfachen Mail-Systems gezeigt habe. Die Kommunikation zwischen den Python-Modulen kann auch computerund betriebssystemübergreifend erfolgen. Das eröffnet interessante Möglichkeiten, um auf mehreren Rechnern verteilte Systeme zu implementieren. Die oben gezeigten Beispiele benutzen für die Kommunikation

[ '18.11.2006', ['Meier', 'Doris'], [], CMD_MELDUNGEN_EMPFANGEN ]

Da es in diesem Fall keinen Empfänger gibt, bleibt das dritte Element des Nachrichtenobjektes leer und als Meldung wird die String-Konstante CMD_MELDUNGEN_EMPFANGEN benutzt. Dann weiß der Server genau, was da passieren muss. Der Server muss in diesem Fall die entsprechende Nachricht aus seinem Mailbox-Objekt für den Client heraussuchen und sie an ihn schicken. Ein Befehl, mit dem ein Client seine Mailbox löschen kann, sieht dann so aus: [ '18.11.2006', ['Meier', 'Doris'], [], CMD_MELDUNGEN_LOESCHEN ]

Auch hier wird kein Empfängername benutzt und statt einer Meldung wird die String-Konstante CMD_MELDUNGEN_LOESCHEN geschickt. Wenn der Server diese Nachricht empfängt, weiß er, dass alle Meldungen, die zu dem Client ['Meier', 'Doris'] gehören, gelöscht werden müssen. Also bleiben alle anderen Nachrichten in der Mailbox, die für andere Clients bestimmt sind, unangerührt. Abb. 1: Flussdiagramm zur Serverimplementierung

22 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Und sie verstehen sich doch!


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Dank Besonders bedanken möchte ich mich bei meinen Betreuern aus dem Schülerforschungszentrum (SFZ) in Bad Saulgau (Baden-Württemberg), Peter Breitfeld und Rudolf Lehn. Rudolf Lehn, der Leiter des SFZ , half mir immer bei meiner Arbeit mit seinem wertvollen Rat und seiner Geduld.

Abb. 2: Eine Client-Server Sitzung auf der Konsole

Gleichwertiger Dank gilt Professor Dr. Hubertus von Dewitz (Siemens AG München), Professor Dr. Dr. h. c. Manfred Broy und Elmar Jürgens (Technische Universität München) und auch allen anderen, die mir mit unerschöpflichem Engagement, hochprofessionellem Rat und ihrer freundlichen Unterstützung zur Seite standen. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit und für die Erörterung meines Projektes.

Literatur [1] www.python.org [2] www.docs.python.org [3] Löwis, Martin von; Fischbeck, Nils: Das Python-Buch. Referenz der objektorientierten Skriptsprache für GUIs und Netzwerke, München 1997 Abb. 3: Nachrichtenversand mit dem entwickelten Programm

zwischen den Python-Modulen einen manuellen Modus, d. h., der Verkehr von Kommunikationsobjekten wird als Ergebnis von Befehlseingaben (von Seiten des Benutzers) „gezündet“ und „verwaltet“. Das Programm, das ich in dieser Arbeit entwickelt habe, kann auch als Basis dienen, um komplexer verteilte Programme zu entwickeln, wo alle Verbindungen und der Verkehr von Kommunikationsobjekten vollautomatisch erfolgen. Dann erschließt sich die Möglichkeit, sich eine Art von „Superrechner“ zu bauen, der aus mehreren Computern besteht (auch mit verschiedenen Betriebssystemen), die dann bei Bedarf automatisch Daten miteinander austauschen. Die Voraussetzung ist lediglich, dass auf jedem Computer die Python-Laufzeitumgebung und mein Programm installiert sind. D. h., mithilfe meines Systems kann man dann ganz einfach die gesamte Rechenleistung von mehreren vernetzten Computern nutzen.

[4] Beazley, David: Python Referenz. Standard-Bibliothek und Erweiterungen Technology, München 2001 [5] Microsoft Lernen und Wissen 2006

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Transportvorgänge von Quantenpunkten in Pflanzen Quantenpunkte sind Halbleiterteilchen mit einer Ausdehnung von etwa 2 bis 20 nm. In der Medizin sieht man Anwendungen dieser Teilchen, die insbesondere über eine reine Fluoreszenzmarkierung hinausgehen. Grundlage hierfür ist jedoch zu erforschen, wie die Quantenpunkte sich in Organismen verhalten. Dazu wurden die Verteilung, die Stabilität und die Toxizität von Quantenpunkten in unterschiedlichen Pflanzen untersucht.

1 Quantenpunkte 1.1 Kristalline Nano-Halbleiter Halbleiterteilchen, die eine Ausdehnung von 2 bis 20 Nanometern (10-9 Meter) haben, nennt man Quantenpunkte (auch Quantendots oder Nanopartikel). Obwohl sie aus Hunderten bis Tausenden von Atomen bestehen, ähnelt ihre kollektive Elektronenstruktur der eines einzelnen Atoms. Deshalb werden Quantenpunkte manchmal auch als künstliche Atome bezeichnet. Die Elektronenstruktur besteht dabei aus definierten Niveaus. Quantenpunkte

besitzen im Verhältnis zu ihrem Rauminhalt eine viel größere Oberfläche als Objekte der „großen Welt“. Durch ihre Größe liegt ihr Zustand zwischen dem eines Atoms und eines Festkörpers. Die daraus entstehenden Verwendungsmöglichkeiten sind sehr vielseitig. 1.2 Anwendungen Quantenpunkte haben durch ihre geringe Größe ein großes Anwendungspotenzial ([8] und [9]):

Autor Philip Kaib, *1988, Nürnberg Wilhelm-Löhe-Schule, Nürnberg Eingang der Arbeit: April 2007 Zur Veröffentlichung angenommen: Juni 2007

24 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Transportvorgänge von Quantenpunkten in Pflanzen

Einzelelektronentransistoren Elektronendonatoren Quantenpunkt-Laser Quantencomputer Einzelphotonenlichtquellen Quantenkryptographie Die in dieser Arbeit interessierenden Aspekte der Quantenpunkte sind diejenigen als Photonenquellen, wobei unter anderem an den Einsatz als anorganische Fluoreszenzfarbstoffe gedacht wird. Nanopartikel sollen organische Farbstoffe ersetzen, da sie eine breite Absorption, schmale und symmetrische Emission und eine hohe Photostabilität besitzen. Organische Farbstoffe dienen bereits zur Markierung von Zellen in Lebewesen. Krebszellen werden schon mit Quantenpunkten markiert und diese Zellen werden anschließend in Versuchstiere eingebracht. Dieser Ansatz soll noch weiter zur Diagnostik und Therapie ausgebaut werden. Diagnostik wäre eine eigenständige Markierung von bestimmten Zellen durch Quantenpunkte (= QD; Laternen auf Molekülen oder Zellen), die sich nach einer Injektion frei in den Leitgefäßen des Organismus bewegen können. Die Therapie wäre einerseits durch UV-Bestrahlung oder durch Magnetfelder, Zerstörung der Kerne (Toxizität von z. B. CdTe), zu erreichen. Kernspintomographen könnten Eisenoxid-


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Glossar Mesna 2-Mercaptoethansulfonsäure Natriumsalz QD(-) Quantenpunkte stabilisiert durch Mesna und TGA QD(+) Quantenpunkte stabilisiert durch 2-(Dimethylamino)ethanthiol Hydrogenchlorid QD(OH) Quantenpunkte stabilisiert durch 2-Mercaptoethanol R-SH Mercapto-Kohlenwasserstoff TGA Thioglycolsäure Quantendots, im Allgemeinen magnetische Nanopartikel, durch solch eine Stimulierung erhitzen und die ausgewählten Zellen zerstören. 2 Zielsetzung Abbildung 1 zeigt ein Modell eines Quantenpunkts. Im Inneren befindet sich der nur wenige Nanometer große Halbleiter, hier CdTe, umgeben von einer Schale aus CdS. An dieser lagern sich die Stabilisatoren an. In dieser Arbeit wurde jedoch ohne Shell (Schale) gearbeitet, obwohl die Fluoreszenzintensität (Quantenausbeute) und die Stabilität der Core-Shell Nanopartikel höher ist, ist deren Herstellung aufwändiger (z. B. Gasphase) und meist auch wesentlich teurer. Diese Schale funktioniert

als Schutz für die austretenden Elektronen, wodurch die angesprochenen Effekte erklärt werden können. Ziel dieser Arbeit ist es, nach erfolgreicher Synthese die Aufnahme und Verteilung von Quantenpunkten in Pflanzen in Abhängigkeit der eingesetzten Stabilisatoren (Liganden) zu erforschen und die Stabilität und Toxizität der Nanokristalle in einem Lebewesen zu ermitteln. Dies soll den ersten Schritt in Richtung eines intelligenten Halbleiterteilchens in der Medizin einleiten, das über eine einfache Markierung hinausgeht. Durch das bereits genannte Potenzial wären diese Teilchen von außen steuerbar (z. B. Magnetismus), bzw. in der Lage, eigenständig bestimmte Zelltypen (z. B. Krebszellen) zu erkennen und gegebenenfalls zu terminieren.

den. Es wurde Millipore®-Reinstwasser mit einem spezifischen elektrischen Widerstand kleiner gleich 18,8 MΩcm bei 25 °C und einem ungefähren pH-Wert von 5 bis 8 verwendet. Die weiteren Chemikalien waren von höchstmöglicher Reinheit.

Abb 2: Schritt I der Quantenpunktherstellung: Die Synthese von NaHTe

Als Standardmodul wird Cadmium-Tellurid verwendet. Die Herausforderung dieser Arbeit ist es, einen passenden Stabilisator und einen Kompromiss zwischen Lebenserwartung und Größe der Teilchen zu finden. Da die aktuelle Quantenpunktverwendung als „Laternen auf Zellen“ zu verstehen ist, soll diese Arbeit einen Ansatz zur Vereinigung von Leuchten und Kompatibilität in vivo erbringen. Eine Zerstörung von CdTe-Nanopartikeln ist durch ihre hohe Oxidationsanfälligkeit oder eine entsprechende UV-Bestrahlung möglich. Dies hat den Vorteil, gezielt einzelne Zellen vergiften zu können. Der Blutsauerstoffgehalt wäre beim Menschen hierfür heranzuziehen, solch eine Oxidation würde keine nennenswerte Sauerstoffschuld im Organismus verursachen, wenn es zu solch einer Anwendung kommt. Die optischen Eigenschaften der Nanopartikel werden durch UV-Vis Absorptionsspektroskopie und (Fluoreszenz-) Emissionsspektroskopie charakterisiert. Der Erfolg hinsichtlich einer Aufnahme und weitere Effekte von Quantenpunkten in einem pflanzlichen Organismus werden mit Hilfe eines Fluoreszenzmikroskops dokumentiert. 3 Herstellung der Quantenpunkte 3.1 Synthese von CdTe Nano-Kristallen in wässrigem Medium

Abb 3: Reaktor für den Schritt II der Quantenpunktherstellung

Die Abbildungen 2 und 3 zeigen die Apparaturen zur Herstellung von Thiol-stabilisierten CdTe-Nano-Kristallen. Die prinzipiellen Schritte zur Synthetisierung von Quantenpunkten sind Folgende ([10], S.1434ff, [2], S.62ff und [7], S.373), [18], [19]: Der erste Schritt (I) ist die Herstellung des Präkursors NaHTe, welcher aus der Reduktion von metallischem Te-Pulver durch NaBH4 in Wasser entsteht. Im zweiten Schritt (II) werden Cd(ClO4)2 und der entsprechende Stabilisator (siehe Tabellen) in wässrigem Phosphatpuffer gelöst. Dann erfolgt die schnelle Vermischung der in den Schritten I und II erzeugten Lösungen. Das Nanokristallwachstum wird nur solange stattfinden, wie die Lösung auf 100 °C gehalten wird (Ostwald-Reifung). Nach einiger Zeit können Proben entnommen werden. Schritt I: Herstellung des NaHTe

Abb. 1: Quantenpunktmodell mit Kern und Stabilisatoren Quelle: Universität Erlangen - Nürnberg

Durch die hohe Tendenz aller Partikel, an Luft zu oxidieren, mussten alle Arbeiten in Argon-Inertgasatmosphäre durchgeführt wer-

Es werden 2,0 ml destilliertes Wasser in einen Drei-Hals-Kolben (25 ml) gegeben, welcher Young Researcher

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mit einem Septum und einem Glasstöpsel verschlossen ist. Dann wird das NaBH4 hinzugegeben und solange gerührt, bis sich alles gelöst hat. Anschließend wird die Lösung mit Tellur-Pulver (0,0782 g entspricht 0,613 mmol) vermischt. Die erhaltene Suspension wird für 2 Stunden bei Raumtemperatur bis zur Entfärbung von violett zu farblos gerührt. Schritt II: Herstellung der CdTe Quantenpunkte In einem Drei-Hals-Kolben (250 ml), welcher mit einem Rückflusskühler, einem Septum und einem Glasstöpsel versehen ist, wird in 98,0 ml wässriger Phosphatpufferlösung Cd(ClO4)2*6H2O gelöst, wenn Schritt I bereits vollzogen ist. Vor Ablauf der oben genannten 2 Stunden erfolgt die Zugabe des jeweiligen Stabilisators. Die Lösung wird auf 100 °C erhitzt. Parallel muss der pH-Wert überprüft werden und tropfenweise mit Kalilauge, c[KOH] = 1 M, auf 7,00 gebracht werden. Schritt III: In den letzten 20 Minuten der genannten 2 Stunden von Schritt I werden die Lösungen aus Schritt I und II zusammengeführt. Hierfür wird die Inertgasatmosphäre von Präparat I aufgehoben, um sie nach II zu überführen. Die Synthese der Quantenpunkte beginnt. Die Konzentration der entstandenen Nanopartikel kann durch ein Dichte-Masse-Verfahren abgeschätzt werden, für welche jedoch intensive Untersuchungen der gebildeten Quantenpunkte im TEM (Transmissionselektronenmikroskop) nötig sind. 3.2 Die verwendeten Stabilisatoren Es wurden vier unterschiedliche Thiol-Stabilisatoren für die CdTe Quantenpunkte verwendet, da der Effekt von unterschiedlichen Ladungen an den äußeren funktionellen Gruppen (Bezeichnungen für die hergestellten Quantenpunkte: QD(-) und QD(+)) und einer OH-Gruppe (QD(OH)) untersucht werden sollte. Die funktionellen Gruppen, welche mit den Zellen in Kontakt treten, wurden nach den genannten Ladungen und dem natürlichen Vorkommen in den Organismen untersucht. Ebenfalls wurde die Stabilität der Quantenpunkte berücksichtigt, was zu den verwendeten organischen Verbindungen führte und die Versuchsdurchführungen maßgeblich beeinflusste.

M (g/mol)

n (mmol)

m (g)

Stoffmengenverhältnis

127,62

0,613

0,0782

0,46

37,8

3,2625

0,1276

2,5

Cd(ClO4)2*6H2O

419,54

1,305

0,5475

1

Mesna

164,18

1,305

0,2143

1

TGA

92,12

1,305

0,1202

1

Tellur (130) NaBH4

Tabelle 1: Stoffmengenverhältnisse Thioglycolsäure und 2-Mercaptoethansulfonsäure Natriumsalz; daraus resultiert d(TGA) = 1,325 g/mol, V(TGA) = 0,09 ml

M (g/mol)

n (mmol)

m (g)

ratio

Tellur (130)

127,2

0,6148

0,0782

0,46

Cd(ClO4)2*6H2O

419,54

1,3050

0,5475

1

NaBH4

37,8

3,2625

0,1233

2,5

2-(Dimethylamino) ethanthiol Hydrogenchlorid

101,2

3,2625

0,3302

2,5

Tabelle 2: Stoffmengenverhältnisse 2-(Dimethylamino)ethanthiol Hydrogenchlorid

M (g/mol)

n (mmol)

m (g)

ratio

Cd(ClO4)2*6H2O

419,54

1,305

0,5475

1

Tellur (130)

127,60

0,613

0,0782

0,46

NaBH4

37,8

3,2625

0,1276

2,5

2-Mercaptoethanol

78,13

3,2625

0,2549

2,5

Tabelle 3: Stoffmengenverhältnisse 2-Mercaptoethanol, daraus resultiert d(2-Mercapto-ethanol) = 1,114 g/mol, V(TGA) = 0,23 ml

Die Quantenpunkte, die im Folgenden mit QD(-) abgekürzt werden, wurden durch Mesna (2-Mercaptoethansulfonsäure Natriumsalz) und TGA (Thioglycolsäure) stabilisiert. Die zur Herstellung eingesetzten Stoffmengen sind in Tabelle 1 gelistet. Die Quantenpunkte, die im Folgenden mit QD(+) abgekürzt werden, wurden durch 2-(Dimethylamino)ethanthiol stabilisiert. Die zur Herstellung eingesetzten Stoffmengen sind in Tabelle 2 gelistet. Die Quantenpunkte, die im Folgenden mit QD(OH) abgekürzt werden, wurden durch 2-Mercaptoethanol stabilisiert. Die Synthese wurde nach X Stunden abgebrochen, so wird die Bezeichnung QDXH(OH) verwendet. Die zur Herstellung eingesetzten Stoffmengen sind in Tabelle 3 gelistet.

26 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Transportvorgänge von Quantenpunkten in Pflanzen

4 Optische Charakterisierung Für die optische Charakterisierung wurden folgende Instrumente benutzt: PERKIN ELMER UV/VIS Spectrometer Lambda 2 (190 to 1100 nm, Doppelstrahl) Varian Cary 5000 UV-Vis-NIR Spectrophotometer (190 to 1100 nm, Doppelstrahl) HORIBA FluoroMax®-3 (Fluorometer) 4.1 UV-Vis Absorptions-Spektroskopie Für die drei Quantenpunktlösungen wurden Absorptionsspektren im Bereich vom ultravioletten Licht (300 nm) bis in den sichtbaren


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werden kann bzw. durch ein Rasterelektronenmikroskop ermittelt werden kann. Bei diesen Teilchen liegt, gemäß der verwendeten Literatur, ca. eine Größe von 5 bis 7 nm vor. Diese Größenabschätzung ist wichtig, um zu wissen, wonach in den Pflanzen gesucht werden muss. 4.2 Emissions-Spektroskopie Abb 4: Absorptionsspektrum der QD(-) Lösung. Unter UV-Bestrahlung ist die Lösung gelb, bei Tageslicht rot-orange.

Abb 5: Absorptionsspektrum der QD(+) Lösung. Bei Tageslicht ist die Lösung gelb. Die Synthese wurde nach 22 Stunden (H22) gestoppt.

Es wurde die Fluoreszenz der Quantenpunkt-Lösung analysiert, um die Größe der Bandlücken abzuschätzen, wobei eine Rot-Verschiebung eine Zunahme der Partikelgröße bedeutet. In Abb. 7 bis 9 sind die Emissionsspektren dargestellt. Die Farbe der Graphen in Abb. 7 bis 9 stimmt mit der wahrnehmbaren Farbe der Nanokristall-Lösung überein. Die Graphen zeigen, dass alle Farben im mittleren Spektrum des sichtbaren Lichtes (bei folgendem Graphen 525 bis 625 nm) bei späteren Versuchen Quantenpunkten zugeordnet werden können, was sich nicht mit den Randfarben überschneiden sollte (Blau und Rot). Dies erleichtert die Analyse der Fluoreszenz-Photographien. 4.3 Fluoreszenzquantenausbeute

Abb 6: Absorptionsspektren zweier QD(OH) Lösungen (Synthese nach 3 bzw. 25 Stunden abgebrochen), bei Tageslicht ist die Lösung orange.

Bereich (800 nm) aufgenommen (siehe Abb. 4 bis 6). Die Farben der Graphen repräsentieren die jeweilige sichtbare Farbe der Probe. Die Graphen zeigen, dass keine einheitliche Größe der Teilchen vorliegt und dass ihr Absorptionsspektrum stoffspezifisch ist (relatives Maximum hier z. B. 550 nm). Die Stabilität bzw. die Lebensdauer der Teilchen kann mit anderen Synthesen mit Hilfe dieser Graphen verglichen werden.

In Abb. 6 sind die Messungen für QD(OH) Lösungen dargestellt, bei denen die Reaktion einmal nach drei und einmal nach 25 Stunden abgebrochen wurde. Die wahrnehmbare Farbe ist orange.

Abb 7: Emissionsspektrum der QD(-) Lösung: die Emission ist gelb-orange

Abb 8: Emissionsspektrum der QD(+) Lösung: die Emission ist grün. (Die Synthese wurde nach 22 Stunden (H22) gestoppt.)

Als Nächstes wird die Größe der Teilchen ermittelt, welche durch den Exziton (= gebundener Zustand von Loch und Elektron in einem Halbleiter) Bohr Radius (EBR) abgeschätzt

Eine weitere Eigenschaft der Nanokristalle ist ihre Fluoreszenzquantenausbeute (quantum yield, abgekürzt QY). Ein bisher veröffentlichter Bestwert [15] einer Quantenausbeute erreicht 65 % bei Thioglycolsäure (TGA) stabilisierten Nanopartikeln. Eine Schutzhülle (Shell) kann die Lumineszenz auf bis zu 85 % steigern ([10]). Die QY von QD(+) beträgt 12,86 % und wurde anhand einer Vergleichsquelle (Coumarin 6 (QYC6 = 78 %)) ermittelt.

Abb 9: Emissionsspektrum der QD(OH) Lösung: die Emission ist rot, wenn die Synthese nach 25 Stunden abgebrochen wird (H25).

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5 Versuche zu Quantenpunkten in Pflanzen

Verteilung der Nanopartikel in einem pflanzlichen Organismus zusammengetragen werden.

5.1 Auswahl der Pflanzen

5.3 Toxizität

Der Anlass zur Verwendung folgender Pflanzen ist in der Wirtschaftlichkeit ihrer Art begründet. Zu Beginn der Arbeit war nicht ersichtlich, welche Mengen an Pflanzen für die Versuchsreihen benötigt werden. Somit fiel die Wahl auf weit verbreitete und schnell wachsende pflanzliche Organismen. Es wurden Tabak-, Tomaten- und Ziertabakpflanzen genutzt, da es sich hier um Nachtschattengewächse handelt und somit ein Vergleich bei artgleichen Organismen besser möglich ist. Des Weiteren wurden Grünlilienkittel und Wasserlinsen ausgewählt, da diese direkt in die Lösung gestellt werden können und dies auf Grund ihrer natürlichen Lebensräume kein Problem darstellte. Somit war der natürliche Festpunkt der meisten Pflanzen, die Erde des Blumentopfes, kein erschwerendes Hindernis bezüglich der Quantenpunktstabilität bzw. Löslichkeit. Es wurde zu Beginn QD(-) Lösung verwendet, da diese Quantenpunkte die höchste Stabilität aufwiesen und die Stabilisatoren als „Naturstoff“ (die äußere funktionelle Gruppe) in diesen Pflanzen enthalten sind. Die Abhängigkeit der äußeren funktionellen Gruppen der Quantenpunkt Liganden sollte in den Wasserleitgefäßen durch QD(+) und QD(OH) überprüft werden.

Die QD(-) Lösung wurde in eine Tomatenpflanze und einen Ziertabak injiziert (siehe Abb. 10 und 11). Der Ziertabak ging nach 11 Tagen an der Dosis der Halbleiterteilchen ein. Bereits bei geringen CdTe-Konzentrationen im Organismus kamen die Lebensvorgänge zum Erliegen. Die Tomatenpflanze, welche doppelt so groß war wie der Ziertabak, überlebte den Vorgang. Der Ziertabak war im Gegensatz zur Tomatenpflanze nicht in der Lage, die Quantenpunkte nach „Wegfallen“ der Stabilisatoren auszuscheiden. Weitere Versuche mit Tomatenpflanzen ergaben eine sehr hohe

5.4 Stabilität der Quantenpunkte Die Stabilität der Nanokristalle ist begrenzt, da auch bei idealer Lagerung Verluste (Oxidation der Halbleiterteilchen) zu verbuchen sind. Dies kann durch eine Schwarzfärbung und eine Ablagerung am Boden des Reagenzglases bzw. durch den Verlust der Farbigkeit ermittelt werden. Die QD(-) Quantenpunkte waren am stabilsten und überstanden sieben Tage an Luft und unter Sonneneinstrahlung. Die Überlebensdauer in den Pflanzen war geringer. Es konnte ein Wert von ca. 3 bis 4 Tagen ermittelt werden, da die ersten Erkrankungen und Ausscheidungen nach fünf Tagen zu beobachten waren, was unter Berücksichtigung des Stoffwechsels bei diesem Wert anzusetzen ist. Oxidierte Quantenpunkte wurden erstmals

Abb. 10: Blatt einer Tomatenpflanze, in deren Stängel QD (-) injiziert wurde: links Durchlicht; rechts UV-Licht: die sehr hellen Stellen sind die Quantendots im Inneren

5.2 Mikroskopie Alle folgenden Versuche wurden mit Hilfe eines Fluoreszenzmikroskops (die Probe auf dem Objektträger wird zusätzlich mit UVLicht bestrahlt) ausgewertet, da ohne eine optische Vergrößerung die Quantenpunkte und das Chlorophyll nicht unterschieden werden konnten. Bei dem Mikroskop handelte es sich um das Zeiss Axioskop mit CCD Videokamera Sony MC-3255P, gesteuert über KS200 Imaging Software; mit Anregung bei 480/40 nm und einem Emissionsfilter BP 535/50. Bei den gezeigten Aufnahmen wurde jeweils mit 100-facher Vergrößerung gearbeitet. Das Chlorophyll fluoresziert unter Anregung rot. Bei einigen Proben, wie bei der QD(OH) Dokumentation, kompensierten deswegen Emissionsfilter die „pflanzliche“ Strahlung. Für die Fluoreszenzmikroskopie wurden die Blätter von der Pflanze abgetrennt und als Ganzes auf den Objektträger gelegt. Die Quantenpunkte fluoreszierten durch die Membranen hindurch. Es konnten durch die Mikroskopie sowohl einige Erkenntnisse bezüglich der Toxizität und der Aufnahme von Quantenpunkten ermittelt, als auch Informationen über die Stabilität und

Abb. 11: Blatt eines Ziertabaks, in dessen Stängel QD (-) injiziert wurde: links Durchlicht; rechts UV-Licht: die Quantendots erscheinen orange.

Widerstandskraft bereits bei Jungpflanzen, für die eine im Verhältnis höhere Konzentration keine Auswirkung hatte: Es trat auch nach 5 Tagen keine äußerliche Veränderung wie beim Ziertabak auf. Die Wasserlinsen bestätigten die Harmlosigkeit der Nanokristalle für Organismen, solange die einzelnen Quantenpunkte stabil waren. Dies konnte durch Grünlilien, welche ebenfalls eine Woche in QD(-)Lösungen standen, bestätigt werden. Folglich muss der Ziertabak an den oxidierten Nanopartikeln verendet sein. Es wurden keine Untersuchungen diesbezüglich mit QD(OH) Nanopartikeln gemacht, da Alkohole Zellgifte sind.

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fünf Tage nach Injektion lokalisiert. Die anderen verwendeten Quantenpunkte (QD(+) und QD(OH)) begannen bereits nach ein bis zwei Tagen mit dem Luftsauerstoff zu oxidieren, was eine Dokumentation in der Pflanze nicht sinnvoll erscheinen ließ. 5.5 Verteilung im pflanzlichen Organismus Die Injektion der Quantenpunkte erfolgte am unteren Stiel, um zu untersuchen, wie sich die Quantenpunkte in den Pflanzen verteilen. In der Tomatenpflanze konnte eine Verteilung


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Bei diesen Versuchen wurde nur mit Grünlilienkitteln gearbeitet, da Tomatenpflanzen ohne Erde nicht überleben können, weshalb keine Aufnahme erfolgen kann. Wasserlinsen konnten ebenfalls hierfür nicht genutzt werden, denn eine Analyse wäre wegen der Größe dieser Pflanzen zu aufwändig gewesen (äußere Membran nach Qd-Bad reinigen, aufschneiden,…). Abb. 12: Grünlilienkittel, in dessen Stängel QD (+) gespritzt wurde. In dem Wasserleitgefäß (Bildmitte) ist der grüne Strom an der QD (+) Lösung zu erkennen (links Durchlicht; rechts UV-Licht).

der QD(-) im ganzen Organismus nachgewiesen werden. Bis in die Blätter hinein (siehe Abb. 10) wurden unter dem Mikroskop Quantenpunkte gefunden. Beim Ziertabak verteilten sich die QD(-) Quantenpunkte ebenfalls in der Pflanze. Dies ist in Abb. 11 erkennbar. Gleiches gilt für den Grünlilienkittel. Als jedoch eine QD(+)-Lösung gespritzt wurde, wurde ein Teilchenstau entdeckt. Die QD(+) Quantenpunkte konnten nur im unteren Teil der Pflanze bzw. kurz über der Einstichstelle an der Wurzel beobachtet werden (siehe Abb. 12). Weitere Versuche mit dem Grünlilienkittel ergaben, dass die QD(OH)-Lösung ebenfalls sehr weit in die Pflanze vordrang (siehe Abb. 13). Dies kann durch die Aufnahme von Ethanol bei Pflanzen erklärt werden – was interessant ist, da Alkohol eigentlich ein Zellgift ist. Eine mögliche Erklärung ist die Verwechslung mit einem Glucosemolekül durch Rezeptoren, welche auf OH-Gruppen reagieren. Im Weiteren wurde überprüft, ob die Verteilung der Quantenpunkte abhängig von der Polarität ist. Dazu wurden Tabakblätter je in eine QD(-) und eine QD(+)-Lösung eingebracht. Die Schnittstelle befand sich jeweils am Stiel. Die QD(+) verteilten sich im ganzen Blatt, wohingegen die QD(-) sich nur einige Zentimeter im Stiel nach oben bewegten. Es konnte also die Theorie der Polaritätsabhängigkeit bestätigt werden. Osmose kann in diesem Fall ausgeschlossen werden, weil die Ionenkonzentrationen sich in den Lösungen kaum unterschie-

den. Die einzige Veränderung war die Ladung der Liganden nach außen hin (funktionelle Gruppen, -NH3+, -COO ,…). Allerdings gelang keine Dokumentation bezüglich einer Aufnahme von QD(OH) Quantenpunkten bei Tabakblättern. Dies zeigt die Abhängigkeit der Verteilung von Quantenpunkten aufgrund ihrer Ladung und der pflanzentypischen Vorlieben in Organismen. 5.6 Aufnahme von QuantenpunktLösungen durch die Pflanze Dies stellte den schwierigsten Teil der Versuchsreihen dar, denn es gab keine Daten, welche als Grundlagen hätten dienen können. Die einzigen Bezugspunkte waren die Erkenntnisse über organische Verbindungen. Es galt sich über funktionelle Gruppen heranzutasten. Pflanzen haben einen gestuften Prozess bei der Nährstoffaufnahme durch die Wurzeln [12]. Eine passive Aufnahme-Phase, welche durch Osmose bedingt ist, leitet den Vorgang ein. Die Ionen bleiben im unteren Teil der Pflanze (Wurzeln). Anschließend gibt es eine selektive Phase (bzw. „aktive Phase“) in der „Carrier“ (meist Proteine) je nach „Rezeptor“ (Schloss) eine bestimmte Art von Nährstoff (Schlüssel) in den oberen Teil der Pflanze hineinschleusen. Dieser zweite Prozess wird im Weiteren als (aktive) Aufnahme angesehen, denn es gilt, einen dieser Carrier zu täuschen und CdTe-Nanokristalle in den Organismus zu „schmuggeln“.

Wie bereits dargestellt, verteilen sich die QD(-) Quantenpunkte in der Pflanze nach der Injektion in den Stängel. Eine direkte Aufnahme über die Wurzeln erfolgte jedoch nicht. Bei weiteren Versuchen stellte sich letztendlich heraus, dass nach dem Abtrennen der Wurzeln und einer etwas längeren Wartezeit doch eine Aufnahme erfolgte. Einige Grünlilienkittel wurden von ihren Wurzeln befreit und in eine QD(-) Lösung gestellt. Es konnte eine Aufnahme nachgewiesen werden. Basierend auf diesen Erkenntnissen wurden einem weiteren Grünlilienkittel die Wurzeln abgetrennt. Dies funktionierte ebenfalls mit QD(OH) Teilchen. Die Aufnahme der Quantenpunkte durch intakte Wurzeln gelang erst bei einem „ausgehungerten“ Grünlilienkittel: Die Pflanze saß zuvor vier Tage auf dem „Trockenen“ und eine Wasser- und Nährstoffknappheit im Organismus war die Folge, was zu einer Aufnahme der quantenpunkthaltigen Lösung führte. Dies ist auf die Reduzierung der Selektivität und der funktionellen Gruppen (OH-Gruppe, anscheinend ähnlich genug, um bei einem „Wassernotprogramm“ einer Pflanze aufgenommen zu werden) der Liganden zurückzuführen. Der Nachweis von QD(OH) in den Blattspitzen war von der praktischen Durchführung her einfach, allerdings führten die Befunde zu einer neuen Dimension in dieser Arbeit. Ein unbehandeltes Pflanzenblatt ist knallrot (siehe Abb. 14a), wenn eine hohe Chlorophylldichte vorliegt. Vergleicht man dies mit Abb. 14b, so ist das Interessante hierbei das dunkle bis schwarze Segment zwischen den roten Wasserleitgefäßen. Der Nachweis, dass es sich in den schwarzen Segmenten tatsächlich um aufgenommene QD(OH) Lösung handelte, konnte durch Aufritzen des Blattes an der Seite geschehen (Abb. 15). Eine Aufnahme von QD(OH) ohne physische Beschädigung der Pflanze konnte nur durch Reduzierung von Nährstoffen erzielt werden („Wassernotprogramm“). Somit konnte ein Carrier getäuscht werden und eine „aktive“ Aufnahme nachgewiesen werden.

Abb. 13: Grünlilienkittel, in dessen Stängel QDH25(OH) gespritzt wurde. Die linke Aufnahme zeigt verletztes Gewebe (blau) und die rechte wie sich die rot aufleuchtende Quantenpunktlösung im Gewebe verteilt.

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ferieren lässt, wenn ein dem Rezeptor angepasster Stabilisator verwendet wird.

Dank Abb.14: a) Bei einem hohen Chlorophyllgehalt erscheinen die Blätter unter UV-Licht rot. b) Dunkle Segmente in einem Grünlilienkittel nach Aufnahme von QD(OH)

Die erwähnte neue Dimension ist der dunkle bis schwarze Bereich, da eine ähnliche Brechung des Lichtes in vitro bei einer QD(-) Lösung durch eine UV-Lampe erzeugt werden konnte. In der verwendeten Literatur wurde dieses Phänomen nicht erwähnt, allerdings unterstützt es die gewonnenen Ergebnisse hinsichtlich einer Aufnahme von CdTe Nano-Kristallen durch Grünlilienkittel.

kulierte Zerstörung der Hülle einen gezielten Einsatz in Lebewesen attraktiv macht. Es kann anhand der Pflanzen, welche nach einer passiven Aufnahme eine selektive Aufnahme durchführen, basierend auf dem Schlüssel-Schloss-Prinzip angenommen werden, dass sich eine entsprechende Anpassung auch auf andere Lebewesen trans-

Ich möchte mich bei Herrn Professor Dr. D. M. Guldi und seinen Mitarbeitern, vor allem Christian SchulzDrost, vom Lehrstuhl für physikalische Chemie I der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg bedanken, dass mir die Möglichkeit gegeben wurde, meine Arbeit in diesem Umfang anfertigen zu können.

Literatur [1] M. Bowker, Surface science: The going rate for catalysts, Nature Publishing Group Dezember 2002 [2] F. Caruso: Colloids and Colloid Assemblies, Wiley VCH 2004 [3] J. Cox, A quantum paintbox, RSC Chemistryworld, Sept. 2003 [4] H. Gieselmann: „Blaues Gedächtnis. Professionelle Datensicherung der nächsten Generation“; ct; Ausgabe 6, 2004 [5] R. Hell: Heidelberger Institut für Pflanzenwissenschaften; Pflanzenphysiologie Vorlesung 3: Minerale und Assimilation, o. J.

Abb. 15: Nach Anritzen des Blattes kann die QD(OH) Lösung unter UV-Licht nachgewiesen werden.

6 Schlussfolgerungen und Perspektiven Im Rahmen dieser Arbeit wurden verschiedene CdTe-Quantenpunkte verwendet und systematisch ihr Einfluss auf pflanzliche Organismen untersucht. Speziell wurden Mesna(2-Mercaptoethansulfonsäure Natriumsalz), TGA- (Thioglycolsäure), 2-(Dimethylamino)-ethanthiol Hydrogenchlorid- sowie 2Mercaptoethanol-stabilisierte Nanopartikel genutzt. Dies führte zu vielversprechenden Ergebnissen bei Tomatenpflanzen, Wasserlinsen, Tabakpflanzen, Ziertabak und Grünlilienkitteln. Im Vergleich mit organischen Fluoreszenzstoffen wird es keine vollständige Ablösung bei Fluoreszenzmarkierungen geben, da beide Vorgehensweisen ihre Vor- und Nachteile besitzen. Allerdings ist es offensichtlich, dass das Potenzial der Quantenpunkte durch eine optisch mögliche Verfolgung und eine kal-

[6] Fairchild Tropical Botanic Garden, Anatomy and Physiology of Leaves, am 06.11. 2006, http://www.fairchildgarden.org/EduProfDev/Leaf_anatomy.html [7] Itaya, Y-M. Woo, C. Masuta, Y. Bao, R. Nelson, B. Ding: Developmental Regulation of Intercellular Protein Trafficking through Plasmodesmata in Tobaco Leaf Epidermis, Plant Physiol. 1998, 118 [8] H. Kang, B. Brooks, Hung-Bing Tan, Quantum Dots: In a New Light, Optical Engineering, Dr. Kashra Daneshvar, July 2005 [9] Köberle; Hauptseminar SS 2005, Moderne Optik: Physik, Anwendungen und neue Konzepte [10] R. Larson, W. R. Zipfel, R. Williams, S. Clark, M. Bruchez, F. Wise, W. Webb, WaterSoluble: Quantum Dots for Multiphoton Fluorescence Imaging in Vivo, Science, 30. Mai 2003, 300 [11] Ray Murray, Introduction to Quantum dots, Imperial College London, Dept. of Physics, Chemistry World, Sept. 2003 [12] W. Nultsch, Allgemeine Botanik, Thieme, 1996 [13] Praxis der Naturwissenschaften. Chemie, 48(1999) 1 [14] G. Schmid, Nanoparticles - From Theory to Application, Wiley VCH 2004 [15] C. Schulz-Drost, Diploma Thesis; Synthesis, Photophysical and Mircoscopical Characterization of Rod-Shapen, Water Soluble CdTe Nano-Crystals, March 2006 [16] Siegl, Elektronik 1 - Bauelemente L9-2/24, WS 2006/2007 [17] G. Steger, F. Feger, I. Held, B. Görtz, D. Russo, M. Sackrow: Versuch Fluoreszenzquantenausbeute phys. chem. Fachpraktikum, WS 2005/2006 [18] V. Sgobba, C. Schulz-Drost, D. M. Guldi, Chem. Commun. 2007, 565. [19] C. Schulz-Drost, V. Sgobba, D. M. Guldi, J. Phys. Chem. C 2007, 111, 9694.

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Short-term Adaption of Primary and High-order Visual Areas A Psychophysical Experiment Visual adaptation is a known phenomena induced when the visual system is exposed to the same stimulus for a prolonged time. When the stimulus is turned off one of the systems’ calibration mechanisms are caught off-guard and visual perception is briefly perturbed. In our study, we conducted for the first time a psychophysical experiment on short-term adaptation of primary and high-order visual areas.

1 Introduction Vision is the most dominant sensory modality of primates. When light enters the eye, photoreceptors in the retina transform the energy into electrical signals. These signals are then sent by interneurons to ganglion cells. The fibers of the ganglion cells cross at the optic chiasm and terminate in the lateral geniculate nucleus (LGN). Visual information is then transferred to the primary visual cortex (V1). V1 is one of the most studied cortical areas, it is also called the striate cortex or area 17, located in the

occipital lobe at the back of the brain, two millimeters thick and densely packed with 6 layers of cells. From V1, information is sent to other areas of the visual cortex for further, higher analysis. Visual information is then divided into two paths known as the ventral and dorsal stream. The ventral “what” stream controls recognition, object representation and memory while the dorsal “where” stream runs motion and object locations. A variety of experimental procedures has

been developed for demonstrating the cortical architecture and the unique pattern of activation for each group of cells. In their pioneering electrophysiological studies of monkeys and cats, Hubel and Wiesel worked out the appropriate light stimuli for various cortical cells [5]. It was found that V1 has neurons with elongated receptive fields which respond best to simple stimuli such as bars, lines and edges. V1 neurons also have spatial-frequency seletivity and respond to luminance changes. Visual cortical neurons are highly tuned and specialized for processing a certain aspect of

Autoren Ilana Malekan, *1989 Muttontown, NY, USA Yoni Smolin,*1988 Nazareth Illit., Israel Eszter Turi, *1987 Csorna, Ungarn Teilnehmer am Scitech 2005 des Technion, Haifa, Israel Eingang der Arbeit: März 2007 Zur Veröffentlichung empfohlen: April 2007

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visual information such that any given neuron only responds to a subset of stimuli in its receptive field.

why our perception is briefly perturbed. Very little is known though about short-term adaptation.

Recognizing an object in the human brain takes only a fraction of a second. The neural mechanisms underlying this remarkable ability are not well understood. Until the mid-1990s, little was known about the functional organization of human visual cortex. This landscape has changed dramatically with the invention of functional magnetic resonance imaging (fMRI), a powerful tool for the noninvasive mapping of the normal human brain.

Our project is divided in two parts: we intend to contribute to a better understanding of short-term adaptation mechanisms in – on the one side – primary visual areas and – on the other side – in high order face-related visual areas. As we can see clearly, there is a hot debate on the neural mechanisms that are fundamental to face perception and yet, a major consensus regarding cortical areas that are most activated by viewing faces.

Recent studies have shown that there are regions in the cortex which specialize in specific visual stimuli recognition. Using fMRI techniques, Malach and colleagues delineated an area that showed a preferential activation to images of objects, compared to a wide range of texture patterns [9]. This area was termed the lateral occipital cortex (LOC). Kanwisher and co-workers have suggested that this area and some other regions located at the ventral temporal cortex, contain a limited number of modules specialized in specific category recognition such as faces (fusiform face area; FFA), places (parahippocampal area; PPA), and body parts (extrastriate body part area; EBA). ([6]; [10], [11]. Vision is the most dominant sensory modality of primates. The visual system is almost constantly exposed to new images and thus it is forced to adjust the visual coding to the characteristics of the image currently presented. Visual adaptation is a known phenomenon induced when the visual system is exposed to the same stimulus for a prolonged time. Processes of visual adaptation manipulate the sensitivity of the cells in the visual cortex. Exposure to an adapting pattern for several seconds causes a decrease in the sensitivity of neurons tuned to the pattern’s specific properties. This phenomenon lasts a few more seconds after the stimulus is turned off, and thus defines the adaptation effect. In that period the exposed subject recalls striking changes in the perception of shape, color and motion. Adaptation involves a variety of visual attributes and stages of visual processing. Long-term visual adaptation and its effects have been extensively studied for many years. It is known that due to adaptation, our brain is forced to bias any new information to alternative non-adapted neurons which is

We, therefore, used 2D geometrical shapes with grayscale grating pattern and 2D grayscale face images as the most captivating and tuned stimuli. Our main assumption was that short-term adaptation affects the ability to receive and analyze new coming stimuli. In order to prove it, we conducted a psychophysical experiment testing the impact of short-term adaptation on subjects' ability to distinguish changes in contrast and figural properties of a stimulus. 2 Methods Two psychophysical experiments were conducted which were aimed to find out the influence of short-term adaptation on the ability to note minor changes in the presented stimuli. It is important to note that without adaptation those modifications could be easily detected. The experiments were conducted serially as the order was controlled.

Twenty subjects (eight males and twelve females) participated in the experiment, five of them were eliminated (two males and three females) due to some environmental factors while conducting the experiment. All of them were students at the age of 16 - 33 years. All were regular users of computers and had normal or corrected-to-normal vision. Except for one, all the subjects were right-handed. The amount of sleeping hours during the night before the experiment varied between 4 - 9 hours. Three of them have participated in psychophysical experiments before. 2.2 Stimuli of the experiment on primary visual areas To examine the effect of short-term adaptation in primary visual areas, stimuli were chosen which most activate the primary visual cortex (Experiment A). While constructing our experiment we used motives resembling to those found in previous research dealing with long-term adaptation. These kinds of stimuli are proved to activate mainly primary areas in visual cortex. We used four different 2D geometrical shapes with grayscale grating pattern; each had four different types of modification (Fig. 1): the original image, same image with modified spatial frequency (figural modification), both with original and different level of contrast (contrast modification). All modified parameters were controlled such that in each image the modification level is comparable to the other. 2.3 Stimuli of the experiment on highorder visual areas

2.1 Participants As our second aim was to examine the effect of

Figure 1: Experiment A: Bottom row-original images, upper row-different modifications a) no modifications, presenting the same image again. b) spatial frequency modification. c) contrast modification. d) a combined modification of both contrast and spatial frequency

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modified), spatial frequency modifications, contrast modifications and with modifications both in contrast level and in spatial frequency. The purpose behind this approach was that these changes interrupted the adaptation so we could use the fourth block (type 4) (which was quite similar to the second one concerning the types and numbers of different events) as a control. As the most important point was to have the first two and second two blocks to follow each other, we shuffled the blocks a bit so that our subject will not get bored and find any rules about the procedure of the experiment.

Figure 2: Experiment B: Bottom row-original images, upper row-different modifications a) no modifications (presenting the same image again), b) face properties modification c) contrast modification d) a combined modification of both contrast and face-properties.

short-term adaptation in high order visual areas, we chose stimuli which most activate high order visual cortex (Experiment B). As social primates, faces are the most common stimuli which we are exposed to in our life span. These kinds of stimuli are proved to activate mainly secondary areas in visual cortex. We decided to use unfamiliar faces to avoid any other effect. Four different images were used; each had four different types of modification (Fig. 2): the original image, a modified face, both with original and different level of contrast. Face modification was performed using ‘Morphases’ program (www.morphases.com). All modified parameters were controlled such that in each image the modification level is comparable to the other. 2.4 Presentation The experiments were conducted using ‘Presentation©' program package.

2.5 Procedure We were interested in the viewer's performances both in accuracy and speed aspects. Since there is a trade-off between the two, our instructions were to pay attention to both of them but accuracy should be more important than speed. Eight images were presented in a pseudo-random block sequence. Image presentation within each block was controlled in a way that preserves a constant ratio between different "events" (Fig. 3). For every stimulus four block types were created presenting only one kind of stimuli (with the needed modifications in the needed order according to the block type) in it. In the first block (type 1) adaptation was acquired by exposing the subject to the same image eight times. The second block (type 2) was composed of images with only minor changes. The third one (type 3) contained pictures with different aspects of modifications; original (non-

Subjects were asked to perform ‘one-backmatch’ task. The question to answer was to decide whether they consider the presented image the same (pressing button ‘yes’), or they note any changes in the picture’s figural properties comparing to the previously presented image (pressing button ‘no’). We directed them to consider only figural modification as remarkable change. As subjects were not informed about the aims of the block types, they were instructed to perform the task during the whole experiment. A fixation point was shown during the whole experiment. Visual epochs were alternated with 5-s blanks. Four cycles of the stimulus were shown (one for each image). As we had altogether 16 blocks the total time was 336s. 3 Results Data analyses included several different aspects; all refer to the accuracy of performances regardless of subjects' response time.

Figure 3: Experimental paradigm for experiment A (left) and B (right): (A) Four types of blocks (left to right): adaptation, control_1, adaptation interruption, control_2. (B) A segment from the time axis of the experimental run of an overall duration of 336s.

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3.4 'Training' effect Half of the subjects participated first in the high-order adaptation experiment and half of the subject participated first in the primaryvisual-areas adaptation experiment. For each subject the total accuracy level was calculated for both experiments and a total average was calculated. A minor improvement trend was demonstrated in the second experiment, regardless of experiment-type. This might be due to some 'training' effect, in which the subjects are more familiar with the task and thus achieve better performances. 4 Discussion Figure 4: The percentage of change in accuracy between the second and the fourth blocks. A significant improvement in performances was indicated after interrupting adaptation.

3.1 The influence of adaptation / interruption (of adaptation) on response accuracy The first block in both experiments was supposed to generate adaptation and the third one was supposed to interrupt adaptation. The second and fourth blocks were similar which enabled us to use them as internal controls. We, therefore, focused on the responses given in the second and fourth block, assuming that significant differences in performances between these two homologue blocks result from the primer block. Experiment A: As we can see in figure 4, in 73 % of the events, the subjects’ ability to note minor changes in the displayed picture is increasing after the interrupting block. In 18 % of the events, the value of accuracy remained the same and in 9 % of the events accuracy level decreased.

The properties of the first error after adaptation effect were investigated. It was found that in both experiments errors due to changes in contrast level were the most dominant (see Fig. 6). 3.3 Comparison of the two experiments First of all, we compared the number of errors in the two experiment types. The average percentages of total errors did not show any significant differences. We also compared the average percentages of errors due to different contrast levels. As it can be seen, the errors due to contrast levels in both the primary and high-order experiment had no significant difference (see fig 7).

There have been many studies on adaptation effects using fMRI but hardly any psychophysical experiments on short-term adaptation. The study of short-term adaptation is important because it can aid in understanding neuronal mechanisms better and can also help scientists in mapping the functional properties of cortical neurons. The behavioral analyses performed in this experiment, which successfully showed adaptation, can be carried out through fMRI for a more detailed description of underlying neuronal activity. The experiment proved adaptation occurred when the subject responded to the second block of images less accurately after looking at a repeated image than after looking at a block with altered images. This adaptation, indicated by other scientists, was due to fatiguing neurons responding less than normal. We assumed that the response time of a subject after acquiring adaptation would grow due to the conflict between the adapting stimulus and

Experiment B: The same analysis was done on the data derived from Experiment B, where we found that in 65 % of the events the subjects’ ability to note minor changes in the displayed picture is increasing after the interrupting block. In 22 % of the events, the value of accuracy remained the same and in 13 % of the events accuracy level decreased. 3.2 Error analysis Tracing the most confusing event, we examined the distribution of error types in experiment A and B. From these results (see Fig. 5) it can be clearly seen that in both experiments most of the errors were due to contrast modifications.

Figure 5: Distribution of error types. The total number of errors was analyzed according to its "event" type. The percentage of each group was calculated for each subject separately and was averaged across subjects.

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short-term adaptation effect are similar in both types of visual areas.

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[2] Barrett, B. T., McGraw P. V. and Morril, P., 2002: Perceived Contrast Following Adaptation: The Role of Adapting Stimulus Visibility. Spatial Vision. 16: 5–19. [3] Carandini, M., 2000: Visual Cortex: Fatigue and Adaptation. Current Biology. 10. No 16. [4] Grill-Spector, K., 2003: The Neural Basis of Object Perception. Current Opinion in Neurobiology. 13. 1–8. [5] Hubel, D. H. and Wiesel, T. N, 1968: Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex. J. Physiol. 195: 215-243.

Figure 7: Percentage of the errors in first exposure to modified image after acquiring adaptation (block 2). Two different optional error types: caused due to an image modification or a contrast modifications.

the changed ones. We collected information about response times during the experiment but did not analyze it in order to face this question, which remains open for further research. 5 Conclusion We showed for the first time that short-term adaptation behavior achieved by the psychophysical experiment is correlated with the results achieved by long term adaptation experiments, and also consistent with results achieved in fMRI-adaptation experiments. Due to time limitations, only the accuracy aspect of our results was analyzed. This aspect of the results is compatible with our basic assumption: Short-term adaptation causes a decrease in the accuracy of reaction to changes in stimuli. The most ambiguous behavior was demonstrated after contrast modifications. It was found that errors due to changes in contrast level were most dominant, and thus imply that the system is aware of some change but fails to specify it.

Conducting two parallel researches, one dealing with "complex" stimuli, activating high order cortical areas, and the other with "simple" stimuli, stimulating primary visual areas, we correlate the results of the studies. This unique comparison revealed a vast resemblance in the results of the two. We therefore suggest that the behavioral mechanisms underlying

Acknowledgement We would like to extend our most humble gratitude to our helpful, friendly, and inspiring mentor Anat Herbet-Grinfeld. We would also like to acknowledge the department of Biomedical Engineering for hosting us and SciTech staff for their hard work to provide us with this great summer camp. Eszter would like to thank the Hungarian Research Student Association (Kutató Diákok Országos Szervezete) and Mr. Russel Stern. Yoni would like to thank Simcha Stern. We would all like to thank our parents for granting us the opportunity to take part in this meaningful experience.

[6] Kanwisher N., McDermott J., Chun M. M. – The fusiform face area: a module in human extrastriate cortex specialized for face perception. J. Neurosci 1997, 17:4302-4311. [7] Luo, J., Crandall, D., Singhal, A., Boutell, M. and Gray, R., 2003: Psychophysical Study of Image Orientation Perception. Spatial Vision. 16: 429-457. [8] Webster, M. A., 2001: Visual Adaptation and the Relative Nature of Perception. [9] Malach R., Reppas J. B., Benson R. R., Kwong K. K., Jiang H., Kennedy W. A., Ledden P. J., Brady T. J., Rosen R., Tootell R. B. H. – Object-related activity revealed by functional magnetic resonance imaging in human occipital cortex. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, Vol. 92 pp. 81358139, August 1995. Neurobiology -3.). [10] Epstein R., Kanwisher N. – A cortical representation of the local visual region. Nature 1998 Apr 9; 392 (6676): 598–601. [11] Downing PE., Jiang Y., Schuman M., Kanwisher N. – A cortical area selective for visual processing of the human body. Science 2001 Sep 28;293(5539):2470.

36 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Short-term Adaption of Primary and High-order Visual Areas


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VIVA LA NEUGIER!

43. Bundeswettbewerb vom 22. bis 25 Mai 2008 in Bremerhaven

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Frische Luft für Schüler Raumklimatische Bedingungen im Klassensaal Für gute Leistungen brauchen Schüler ein gutes Raumklima, aber häufig ist die Luft stickig oder nach zu langem Lüften kalt. Daher wurden die Luftzusammensetzung und die Temperatur in Klassenzimmern analysiert und die Wirkungen verschiedener Lüftungstechniken verglichen. Mathematische Leistungstests von Schülern belegen die enorme Bedeutung eines optimalen Raumklimas.

1 Einleitung Der Mensch hält sich heute im Durchschnitt etwa 80 % des Tages in geschlossenen Räumen auf. Schüler verbringen bis zur Hälfte des Tages im Schulgebäude. So ist das Klima in diesen Räumen für die Gesundheit und das Wohlbefinden sehr wichtig und gewinnt immer mehr an Bedeutung. Das Mikroklima in Gebäuden hängt von verschiedenen Faktoren ab, besonders von der Luft- und Strahlungstemperatur, vom Kohlenstoffdioxid- und dem Sauerstoffgehalt der Luft. Hinzu kommen die Luftfeuchte, die Lichtintensität, der Luftdruck

sowie verschiedene geruchsbelastende oder toxische Stoffe in der Luft. In unserer Schule besteht derzeit das Problem, dass wegen der steigenden Heizölpreise Energie gespart werden muss. Nachdem in allen Heizkörpern Thermostatregelungen eingebaut wurden, die ein Überheizen der Räume verhindern, wurden weitere Maßnahmen getroffen, die nun das Raumklima erheblich beeinflussen. In den Klassensälen darf die Heizung nur bei geschlossenen Fenstern eingeschaltet werden; das Lüften ist stark zu reduzieren. In den großen Pausen sollen alle Fenster wegen des hohen Wärme-

Autor Tobias Lutz, *1990 Daniel Szymchack, *1989 Wilhelm-Erb-Gymnasium Winnweiler Eingang der Arbeit: Juni 2007 Zur Veröffentlichung angenommen: Juli 2007

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verlusts geschlossen bleiben. In den kleinen Pausen führen allgemein tiefe Temperaturen dazu, dass die Lüftungsdauer, wenn überhaupt, maximal zwei Minuten beträgt. Während der Ferien und an den Wochenenden wird die Heizung völlig heruntergefahren, sodass es unmittelbar nach Ferienende und montags Beschwerden wegen der niedrigen Temperaturen gibt. Diese Situation führte dazu, dass das Lüften fast völlig eingestellt wurde, um nicht noch mehr Kälte ins Schulgebäude zu lassen. Gleichzeitig klagen Schüler und auch Lehrer während der Heizperiode über „schlechte,


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geklagt. Ab einer Höhe von 80.000 ppm führt Kohlenstoffdioxid zum Tod [4]. Sauerstoff ist mit einem Anteil von circa 20,9 Vol % ein Hauptbestandteil des Gasgemisches der Luft. Wir haben den Sauerstoffanteil gemessen, da der Sauerstoff nicht nur ein lebenswichtiges Gas ist, sondern für die Konzentrationsfähigkeit und das Wohlbefinden im Klassenraum sehr wichtig ist [5].

Abb. 1: Verlauf des Kohlenstoffdioxidgehaltes, der Lufttemperatur und der gefühlten Temperatur während eines Vormittags

verbrauchte“ Luft, über Müdigkeit oder Kopfschmerzen. In den Sommermonaten ist dies nicht der Fall. Der Zusammenhang mit steigenden Kohlenstoffdioxidkonzentrationen im Klassenraum liegt nahe. Um dies nachzuweisen, führten wir eine Messung von Temperatur, Sauerstoff- und vor allem Kohlenstoffdioxidgehalt in einem Klassenraum während eines „normalen“ Schultages durch, an dem wir das Lüftungsverhalten unserer Mitschüler nicht beeinflussten (siehe Abb. 1). Die Auswertung (Abb. 1) zeigt tatsächlich extreme Verhältnisse auf: Die Temperatur sinkt bei längerem Lüften – was eigentlich verboten ist – bis auf 16 °C; der Kohlenstoffdioxidgehalt steigt zeitweise bis auf das Zehnfache der Außenwerte. Generell erkannten wir folgendes Problem: Besonders zu Unterrichtsbeginn oder nach dem Lüften ist es zu kalt im Klassenraum. Dadurch werden die Fenster möglichst geschlossen gehalten; die Heizung und vor allem die anwesenden Personen heizen den Raum nun zwar auf, aber ebenso rasch steigt der Kohlenstoffdioxidgehalt; Sauerstoff wird verbraucht. Ein Gefühl von „schlechter Luft“ wird von neu in den Raum eintretenden Personen, wie bei einem Lehrerwechsel, zwar anfangs wahrgenommen, die Bereitschaft zu lüften ist aber durch schnell fröstelnde Schüler (oder Lehrer) nicht gegeben und es „mieft“ weiter. Unter diesen klimatischen Bedingungen sollen die Schüler dann Höchstleistungen erbringen. Die Ergebnisse nahmen wir zum Anlass, die klimatischen Bedingungen im Klassenraum näher zu untersuchen.

1.1 Raumklimatische Parameter Das Raumklima wird definiert als Zustand eines gegen äußere Witterungseinflüsse geschützten Raumes. Es wird durch Lufttemperatur, Zusammensetzung der Raumluft und andere Faktoren wie Luftgeschwindigkeit oder -feuchtigkeit bestimmt [1]. In unseren Messreihen konzentrierten wir uns auf Kohlenstoffdioxid, da es als Indikator für die Luftqualität betrachtet werden kann. So wird ein hoher Kohlenstoffdioxidgehalt der Luft mit Befindlichkeitsstörungen wie Unkonzentriertheit oder Müdigkeit in Verbindung gebracht. Kohlenstoffdioxid ist ein Gas, das in Spuren in der Luft vorkommt. Normalerweise beträgt der Anteil im ländlichen Raum 380 ppm, das entspricht 0,038 Vol %. Bei einer Dichte von 1,98 kg/m3 ist Kohlenstoffdioxid deutlich schwerer als Sauerstoff mit einer Dichte von 1,43 kg/m3. So bildet sich in geschlossenen Räumen, in denen z. B. durch Gärprozesse sehr viel Kohlenstoffdioxid entsteht und keine ausreichende Entlüftung vorhanden ist, ein Kohlenstoffdioxid-See [2]. Der Mensch ist die wichtigste Kohlenstoffdioxid-Quelle in Innenräumen, wenn keine weiteren Verbrennungsprozesse stattfinden. So atmet ein Mensch, der älter als 15 Jahre ist, im Durchschnitt bei Ruhe etwa 20 l Kohlenstoffdioxid pro Stunde aus [3]. Ein Kohlenstoffdioxidanteil der Luft ab 10.000 ppm - 50.000 ppm (=1-5 Vol %) verursacht Schwindel und Kopfschmerzen. Bei unseren Messungen wird allerdings schon bei Konzentrationen von 4.000 ppm über Kopfschmerzen

Allgemein versteht man unter der Lufttemperatur die Temperatur der bodennahen Atmosphäre, die weder von Sonnenstrahlung noch von Bodenwärme oder von anderen wärmeleitenden Gegenständen beeinflusst ist [6]. Da keine genaue Definition existiert, bezeichnen wir als Lufttemperatur die Temperatur der Raumluft im Klassensaal. Gemessen wurde sie mit dem Thermometer, das in der Sauerstoffsonde integriert ist. Zur Überprüfung wurden die Werte mit denen eines zusätzlichen Thermometers verglichen. Die gefühlte Temperatur setzt sich pauschalisiert aus der halbierten Summe der mittleren Lufttemperatur und der mittleren Strahlungstemperatur zusammen. Der Mensch kann nur sehr begrenzt den Unterschied zwischen Luftund Strahlungstemperatur wahrnehmen. Dabei ist grundsätzlich auch die Luftgeschwindigkeit wichtig, diese spielt im Klassensaal allerdings keine Rolle. Wärmestrahlung ist eine elektromagnetische Strahlung, die jeder Körper, der wärmer als 0 K ist, abgibt. Die Strahlungsleistung ist abhängig von der Oberflächenbeschaffenheit, der Oberflächentemperatur, der Flächengröße sowie deren gegenseitiger Anordnung [6].

1.2 Stand der Wissenschaft Die Bedeutung der frischen Raumluft für die Gesundheit und das Wohlbefinden war schon in der Antike bekannt. So hat der römische Architekt Vitruvius vor etwa 2000 Jahren gefordert, „die Luft Stunde für Stunde zu erneuern, um den Menschen keinen Schaden zuzufügen“ [7]. In der Gegenwart ist man eher dahin orientiert, Heizkosten durch luftdichte Bauweise der Häuser möglichst gering zu halten. Dies führt dazu, dass die Luftqualität in den Häusern stark abnimmt, wenn nicht in regelmäßigen Abständen gelüftet wird [8]. Um zu hohe Kohlenstoffdioxid-Werte in Innenräumen zu vermeiden, hat man in Deutschland einen Wert für die maximal erlaubte Konzentration am Arbeitsplatz MAK (Maximale ArbeitsYoung Researcher

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platzkonzentration) von 5.000 ppm Kohlenstoffdioxid eingeführt. Im Vergleich zu anderen Ländern wie den USA oder der Schweiz ist dieser Grenzwert sehr hoch. In den USA liegt die Grenze bei 1.000 ppm, in der Schweiz bestimmt die Norm SIA 382/1 einen Tagesmittelwert von höchstens 1.500 ppm in Schulen [9],[10],[11].

0-10.000 ppm oder 0-1 Vol %. In unseren Versuchen benutzen wir die Einheit ppm. Das Gerät funktioniert mithilfe von Infrarotabsorption. Da für diese Messungen der Luftdruck bekannt sein muss, gaben wir alle 45 Minuten den Luftdruck neu ein. Die Daten dazu lieferte unsere Wetterstation im Schulgarten.

In Zürich wurde die Raumluftqualität in Schulen aufgrund von Beschwerden über schlechte Luft geprüft. Als Konsequenz aus den relativ schlechten Ergebnissen verlangt die Stadt 1.000 ppm Kohlenstoffdioxid als maximalen Tagesmittelwert. 1.500 ppm sind nur als Spitzenwert erlaubt. Dazu wird im Schulgebäude ständig der Kohlenstoffdioxidwert erfasst und das Raumklima durch Klimaanlagen optimiert [11]. Auch in Deutschland wurden Untersuchungen durchgeführt. So wurde in Bayern das Ziel verfolgt, die Ist-Situation der Luftqualität an bayrischen Schulen unter Berücksichtigung städtischer und ländlicher Bereiche zu untersuchen. Allerdings wurden hier nur die Kohlenstoffdioxidwerte verglichen [12]. In Niedersachsen wurden sieben Schulen ausgewählt, in denen die Temperatur, die relative Luftfeuchte sowie die Kohlenstoffdioxidwerte erfasst wurden. Zusammen mit den Ergebnissen der Untersuchung wurde ein Computerprogramm zur schematischen Darstellung der Veränderung des Kohlenstoffdioxidgehaltes der Luft im Klassensaal entwickelt [13].

Das Globe-Thermometer misst die gefühlte Temperatur mithilfe eines Temperatursensors, der sich in der Mitte einer gut wärmeleitenden Metallkugel befindet. Die gemessene Lufttemperatur in der Kugel verändert sich durch die eintreffende Wärmestrahlung, aber auch durch die Außenlufttemperatur sowie die Luftgeschwindigkeit. Gemäß den Vorschriften der DIN EN 27243 beträgt der Durchmesser der Kugel 15 cm.

2 Messungen und Ergebnisse 2.1 Messungen in den Klassenzimmern: Wir führten unsere Messreihen in einem Anbau unserer Schule aus den 70er Jahren durch. Die Versuchsreihen wurden in Räumen gleicher Größe durchgeführt, meistens in unserem Klassensaal. Während aller Versuchsreihen, bis auf den Versuch in der sechsten Klasse, befanden sich im Klassensaal 22 Schüler im Alter von 15 – 16 Jahren, sowie ein Lehrer. Die Messungen fanden zwischen dem 01.11.2005 und dem 21.12.2005, also in der Heizperiode, statt. Die durchschnittliche Tagesmitteltemperatur betrug 5,6 °C.

Das Thermometer misst im Bereich von -10 °C bis +50 °C mit einer Genauigkeit von ±0,2 °C [14]. Den Sauerstoff-Gehalt der Luft und die Lufttemperatur haben wir mit einem Oxymeter der Firma Greisinger gemessen. Der Sauerstoff wird in Vol % angegeben, die Lufttemperatur in °C. Zur Überprüfung haben wir mit einem zweiten Thermometer die Lufttemperatur gemessen, konnten allerdings keine Unstimmigkeiten erkennen. Da der Sauerstoffgehalt und die Lufttemperatur manuell abgelesen werden mussten, war es nicht immer möglich, eine lückenlose Messreihe zu erhalten.

2.2 Raumklimaparameter im Klassenraum während eines Schultages (Versuch I) Abb. 3: Das Globe-Thermometer

Das Ziel dieses Versuches ist, die Klimaparameter an unterschiedlichen Orten im Raum vergleichen zu können. Dies ist nur möglich, wenn man die Messungen unter konstanten Bedingungen in einem nur kurzen Zeitintervall durchführt. So wurden drei Minuten lang alle 20 Sekunden an unterschiedlichen Messorten (s. Abb. 5) die Messdaten ermittelt. Um besonders die Kohlenstoffdioxid-Werte und die der gefühlten Temperatur nicht durch unsere

Als Messgerät wurde das Gerät Testo 400 (Abb. 2) mit zugehöriger Kohlenstoffdioxidsonde (Abb. 4) und Globe-Thermometer (Abb. 3), sowie eine Sauerstoffsonde mit Thermometer benutzt. Die Kohlenstoffdioxidsonde misst den Kohlenstoffdioxid-Gehalt der Luft im Bereich von

Abb. 2: Das verwendete Messgerät Testo 400

Abb. 4: Die Kohelnstoffdioxidsonde

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Anwesenheit zu verändern, mussten wir den größtmöglichen Abstand zu den Geräten einnehmen. Zuerst untersuchten wir die Klimaparameter in Wandnähe unten, indem wir die Sonden und das Thermometer am Boden positionierten. Anschließend maßen wir mithilfe eines Kartenständers in 250 cm Höhe. Dasselbe wurde auch


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Abb. 5: Skizze des Klassenzimmers mit Angabe der Messorte

auf der Seite, an der sich die Fenster befinden, durchgeführt. Dieser Versuch wurde einmal direkt nach Unterrichtsende gemacht, wobei etwa 45 Minuten vor der Messwertaufnahme während des Unterrichts gelüftet worden war. Zusätzlich führten wir die Messungen noch einmal etwa zwei

Stunden nach Unterrichtsende durch, da dann nicht mehr mit Luftverwirbelungen durch Personen zu rechnen war. Die Ergebnisse der Messungen sind in Abbildung 6 a) bis d) dargestellt. Auffallend ist, dass der Kohlenstoffdioxidgehalt in 250 cm Höhe immer größer ist als in Bodennähe. Dies gilt

sowohl für die unterschiedlichen Messzeiten (13:05 und 15:00 Uhr) als auch für die unterschiedlichen Messorte in Wand- und Fensternähe. Zusätzlich ist festzuhalten, dass der Kohlenstoffdioxidgehalt in Bodennähe der fensternahen Seite den geringsten Wert aufweist und in Deckennähe der gegenüberliegen Wand den höchsten Wert. Dies gilt wiederum für beide Messzeitpunkte. Die Kohlenstoffdioxidwerte in der Höhe und am Boden an der fensternahen Wand liegen enger beieinander als an der Wandseite. Daraus kann geschlossen werden, dass der Luftaustausch durch Thermik an der fensternahen Seite eine deutlich höhere Wirkung erzielt als an der fensterentfernten Seite. Heizkörper und Fenster sorgen in diesem Bereich für eine stärkere Verwirbelung und damit für einen Ausgleich. Von einem „Kohlendioxidsee“, also einer Ansammlung des Kohlenstoffdioxids in Bodennähe aufgrund seiner höheren Dichte, kann bei unseren Messungen keine Rede sein. Vielmehr steigt das Kohlenstoffdioxid mit der ausgeatmeten wärmeren Luft nach oben. Bei den Kohlenstoffdioxidwerten am Nachmittag zeichnet sich im Vergleich zur Messung direkt nach Schulende ein noch größeres Gefälle ab.

Abb. 6: Vergleich der Raumklimaparameter an unterschiedlichen Messorten im Klassensaal (v. l. o. n. r. u.) a) Kohlenstoffdioxidgehalt b) Sauerstoffgehalt c) Lufttemperatur d) gefühlte Temperatur

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Abb. 7: Veränderungen des Kohlenstoffdioxidgehaltes: a) absolute Werte b) Änderung pro anwesender Person

So sammelt sich das Kohlenstoffdioxid in Deckennähe, was wahrscheinlich darauf zurückzuführen ist, dass sich nachmittags das Kohlenstoffdioxid mit der warmen Luft in der Höhe ansammelt, während kurz nach Unterrichtsende die Luftverwirbelung vor allem auch durch die Schüler, die gerade den Raum verlassen haben, ausgeprägter ist.

Höhe des Klassenraumes höher als in Bodennähe, da warme Luft ein geringeres spezifisches Gewicht als kalte Luft hat. In Fensternähe ist die Temperatur am Boden gegenüber der Höhe wesentlich ausgeglichener als an der Türseite. Der Luftaustausch durch das Lüften, das 45 Minuten vor der Messung nach Unterrichtsende

stattgefunden hat, erfasst also hauptsächlich den fensternahen Bereich, ebenso wie die Heizkörper vorwiegend in fensternahem Bereich eine Zirkulation der Luft bewirken. Nachmittags ist die Verteilung der Lufttemperatur insgesamt ausgeglichener als kurz nach Schulende. Die Unterschiede sind nicht mehr so deutlich

Um die Veränderung des Kohlenstoffdioxidgehalts der Luft an unterschiedlichen Messorten während des Unterrichts zu vergleichen, maßen wir den Kohlenstoffdioxidgehalt nach Spaltlüften in Höhen von 250 cm, 125 cm und 0 cm in Abständen von je einer Minute. Diese Messungen bestätigen die oben genannten Ergebnisse: Vergleicht man den Anstieg des Kohlenstoffdioxidgehaltes, so stellt man fest, dass in Bodennähe der Kohlenstoffdioxidgehalt am langsamsten ansteigt, in mittlerer Höhe von 1,25 m etwas stärker und in Höhe von 2,50 m am stärksten. Da durch die Stoffwechseltätigkeit der anwesenden Schüler nicht nur Kohlendioxid erzeugt, sondern Sauerstoff verbraucht wird, bestätigen die gegenläufigen Messwerte des Sauerstoffgehalts der Luft die Ergebnisse der Kohlenstoffdioxidmessungen (siehe Abb. 6 b). So ist der Sauerstoffgehalt vormittags wie nachmittags am Boden der fensternahen Seite des Raumes sehr hoch im Vergleich zum Sauerstoffgehalt der gegenüberliegenden Wand in 2,50 m Höhe. Genaue Aussagen lassen sich aber wegen der Messungenauigkeiten beim Sauerstoff nicht treffen.

Abb. 8: Veränderungen der Lufttemperatur: a) absolute Werte

Schüler, die in Fensternähe sitzen, haben also nach unseren Messungen deutlich bessere Klimabedingungen in Bezug auf Kohlenstoffdioxid und Sauerstoffversorgung als ihre Mitschüler, die sich an der gegenüberliegenden Wand aufhalten. Die Lufttemperatur ist, wie erwartet, in der

Abb. 8: Veränderungen der Lufttemperatur: b) Änderung pro anwesender Person

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Die Lufttemperatur sowie die gefühlte Temperatur steigen bei den Sechstklässlern weniger stark an als in der anderen Klasse, wofür es verschiedene Begründungen gibt. So stoßen die jüngeren Schüler wieder wegen des Lungenvolumens weniger warme Luft aus. Eine weitere Erklärung wäre die deutlich größere Körpermasse und -oberfläche der älteren Schüler, die so mehr Wärme abstrahlen.

Abb. 9: Kohlenstoffdioxidgehalt bei unterschiedlichen Lüftungsarten während eines Tages

wie kurz nach Unterrichtsende. Die Differenzen der gefühlten Temperatur entsprechen denen der Lufttemperatur. In Fensternähe am Boden wird hier ein niedrigerer Wert direkt nach Schulende gemessen gegenüber höherer Temperatur in der Höhe. Der Temperaturausgleich durch Zirkulation in Fensternähe erfasst also wohl eher die Lufttemperatur als die gefühlte Temperatur. Sicher spielen besonders in Fensternähe auch die kalten Fensterflächen und durch die schlechte Wandisolierung die kalte Außenwand eine Rolle.

der Personen dividierten (siehe Abb. 7 b). Entsprechend berechneten wir die Temperaturzunahme pro Person (siehe Abb. 8 b). Man sieht nun eindeutige Unterschiede. So ist die Kohlenstoffdioxidzunahme pro Person bei den älteren Schülern deutlich größer. Der Anteil am Sauerstoffgehalt verändert sich bei der 6. Klasse kaum, bei der 10. Klasse etwas stärker. Diese Tatsachen lassen sich durch das größere Lungenvolumen der älteren Schüler im Vergleich zu dem der jüngeren erklären.

Da also besonders bei älteren Schülern der Kohlenstoffdioxidgehalt und die Temperatur schnell steigen, sollte gerade bei ihnen auf eine ausreichende Größe des Klassenraumes geachtet werden. Situationen, bei denen in der Oberstufe vierstündige Kursarbeiten von etwa zwanzig Schülern in einem dazu zu kleinen Raum geschrieben werden, müssen also vermieden werden. Die Bereitschaft zu lüften ist während einer Kurs- oder Klassenarbeit nicht sehr groß.

2.4 Vergleich unterschiedlicher Lüftungsarten (Versuch III) Hierfür führten wir zwei Messreihen durch: Bei der ersten Messreihe ermittelten wir den Kohlenstoffdioxidgehalt im Klassensaal während eines ganzen Vormittags (siehe Abb. 9):

2.3 Vergleich der Raumklimaveränderungen bei 11- und 16-Jährigen (Versuch II) Der Versuch fand in zwei baugleichen Räumen unserer Schule jeweils in der ersten und zweiten Stunde statt (8.00 bis 9.35 Uhr). Die Heizung war ausgeschaltet, um nur die Heizleistung der Schüler zu messen. Die Fenster waren geschlossen. Zu Versuchsbeginn war der Kohlenstoffdioxid- und der Sauerstoffgehalt der Luft bei beiden Klassen in etwa gleich, nur die Luftsowie die gefühlte Temperatur waren unterschiedlich. Gemessen wurde alle fünf Minuten während zweier Unterrichtsstunden sowie einer fünfminütigen Pause, die gesamte Messzeit betrug also 1 Stunde und 35 Minuten (siehe Abb. 7 a) und 8 a). In der 6. Klasse befanden sich 27 elf- bis zwölfjährige, ein fünfzehn- und ein sechzehnjähriger Schüler, sowie ein Lehrer (= 30 Personen), in der 10. Klasse dagegen nur 22 fünfzehn- bis sechzehnjährige Schüler und ein Lehrer (= 23 Personen). Folglich können wir nicht die absoluten Werte der Klassen vergleichen. Also berechneten wir die Kohlenstoffdioxidzunahme der Luft pro Person, indem wir vom Messwert den Anfangswert abzogen und durch die Anzahl

Abb. 10 a): Messung des Kohlenstoffdioxidgehaltes während des Lüftens

Abb. 10 b): Messung des Sauerstoffgehaltes während des Lüftens

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wirke sich negativ auf die Konzentrationsfähigkeit aus. Bei Spaltlüftung fällt die Lufttemperatur aufgrund längerer Lüftungszeiten stärker ab als bei Quer- und Stoßlüftung. Bei der Querlüftung ist der geringe Wärmeabfall auch durch die warme Luft des Schulkorridors zu erklären. Bei der gefühlten Temperatur ist zu erkennen, dass diese bei Querlüftung stärker absinkt, was durch die Zugluft zu erklären ist. Diese Ergebnisse entsprechen unseren Vermutungen und zeigen deutlich die Vorteile von Stoß- aber auch von Querlüftung.

Abb. 10 c): Messung der Lufttemperatur während des Lüftens

In den Pausen wurden Spalt-, Quer- und Stoßlüftungen oder keine Lüftung durchgeführt. Unter Spaltlüftung verstehen wir hier gekippte Fenster und Oberlichter sowie geschlossene Türen. Bei der Querlüftung wurde zusätzlich noch die Tür geöffnet. Bei Stoßlüftung waren zwei Fenster komplett geöffnet und die Tür geschlossen. In einer zweiten Messreihe untersuchten wir die Parameterveränderungen während des Lüftens genauer. Gemessen wurde auf Kopfhöhe der Schüler (125 cm) in der Mitte des Raumes. Die Fenster waren bei diesen Messungen bis zum Beginn der Datenaufnahme geschlossen. Anschließend wurde wie in der ersten Messreihe gelüftet. Aufgenommen wurden die Messwerte in Minutenabständen nach Öffnen der Fenster. Um sicher gehen zu können, dass die Ergebnisse repräsentativ sind, wurden zusätzlich die Versuche des Quer- und Spaltlüftens mehrfach durchgeführt. Die Ergebnisse dieser Tests unterscheiden sich kaum von den anderen Ergebnissen.

Sauerstoffwerte während des Stoßlüftens und des Querlüftens sehr viel schneller als beim Spaltlüften. Trotzdem ist das Stoßlüften etwas effizienter als das Querlüften, was damit zusammenhängen könnte, dass ein Großteil der Luft bei der Querlüftung aus dem Schulkorridor kommt, wo der Sauerstoffgehalt nicht so hoch wie der der Außenluft ist. Der Sauerstoffgehalt sinkt bei der Messung, bei der nicht gelüftet wird, stetig ab. Die Luft- sowie die gefühlte Temperatur steigen bei dauerhaft geschlossenen Fenstern sehr stark an (siehe Abb. 10 c). Laut Meinungsäußerungen unserer Mitschüler und Lehrer sei solch eine Temperatur in Zusammenhang mit den hohen Kohlenstoffdioxidwerten sehr unangenehm und

Zum Ermitteln einer sinnvollen Lüftungsdauer und -art müssen sowohl Temperatur als auch Luftwerte berücksichtigt werden. Um ein zu starkes Auskühlen des Raumes zu verhindern, trotzdem aber die Schüler mit genügend frischer Luft zu versorgen, ist bei Stoßlüftung eine Lüftungsdauer von etwa 5 Minuten, bei Querlüftung etwa 10 Minuten optimal. Die Temperaturen steigen nach diesen Lüftungseinheiten rasch wieder an, sodass nicht zu viel Heizenergie verloren geht. Die Heizkörperthermostate sollten aber während des Lüftens zugedreht sein, damit die Heizungssteuerung nicht unnötig die Heizanlage anlaufen lässt.

2.5 Mathematische Leistungstests unter verschiedenen Bedingungen (Versuch IV) Innerhalb dieses Versuches wurden den Schülern mathematische Aufgaben vorgelegt, die sie in einer bestimmten Zeit (90 s) in der richtigen Reihenfolge lösen mussten. Damit die Testper-

Der Kohlenstoffdioxidgehalt bei unterschiedlichen Lüftungsarten während eines Tages zeigt deutlich, dass es extreme Folgen hat, wenn überhaupt nicht gelüftet wird (siehe Abb. 9). So steigt der Kohlenstoffdioxidgehalt der Luft im Klassenraum innerhalb von zwei Schulstunden um 3000 ppm an. Bei der Spaltlüftung sind Nachteile im Vergleich zur Quer- und zur Stoßlüftung zu erkennen (siehe Abb. 10 a). Der Kohlenstoffdioxidgehalt sinkt bei Spaltlüftung selbst bei längerer Lüftungszeit langsamer ab als bei den anderen Lüftungsmethoden. Die Sauerstoffwerte der unterschiedlichen Lüftungsarten bestätigen diese Kohlenstoffdioxidwerte (siehe Abb. 10 b); so steigen die

Abb. 10 c): Messung der Lufttemperatur während des Lüftens

44 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Frische Luft für Schüler


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sonen auf die Art der Aufgaben der Tests vorbereitet waren, führten wir einen ersten Test durch, der nicht ausgewertet wurde. Die Tests wurden unter folgenden Bedingungen durchgeführt:

Ungünstiges Raumklima: Hoher Kohlenstoffdioxidgehalt: 4297 ppm, niedriger Sauerstoffgehalt: 18,8 Vol %, relativ hohe Temperaturen: Lufttemperatur: 23,1°C; gefühlte Temperatur: 21,9 °C. Optimales Raumklima: KohlenstoffdioxidGehalt: 1354 ppm; Sauerstoff-Gehalt: 20,1 Vol %; Lufttemperatur: 20,2 °C; gefühlte Temperatur: 20 °C. Test unter Kälteeinwirkung: Lufttemperatur 15,3 °C, gefühlte Temperatur 13,7 °C, Kohlenstoffdioxidgehalt: 484 ppm; Sauerstoffgehalt: 19,8 Vol %) Bei der Auswertung der Tests unterschieden wir gelöste, ungelöste oder falsch beantwortete Aufgaben, sowie Leichtsinnsfehler. Unter Leichtsinnsfehlern verstehen wir zum Beispiel eine vergessene oder vertauschte Ziffer, eine falsche Potenzierung oder eine vertauschte Reihenfolge einzelner Aufgaben. Die Ergebnisse der mathematischen Leistungstests (siehe Abb. 11) beweisen deutlich die negative Einwirkung von hohem Kohlenstoffdioxidgehalt der Luft sowie von sehr niedriger Temperatur auf die Konzentrations- und Leistungsfähigkeit der Schüler. So liegt der Prozentsatz der richtig gelösten Aufgaben unter optimalen Bedingungen mehr als 33 Prozentpunkte höher als bei hohem Kohlenstoffdioxidgehalt und etwa 20 Prozentpunkte höher als bei Kälte. Auch der Anteil der Leichsinnsfehler ist unter optimalen Bedingungen mit etwa 5 % sehr viel geringer als bei einem hohem Kohlenstoffdioxidgehalt der Luft (12 %) und bei Kälte (8 %).

3 Schlussfolgerungen Aufgrund der Verteilung des Kohlenstoffdioxids im Raum sollte eine Luftaustauschmöglichkeit bzw. Entlüftungsmöglichkeit auf der den Fenstern gegenüberliegenden Seite im oberen Bereich der Wand installiert werden. Man erkennt anhand der Ergebnisse auch, dass die Wirkung des in der Schule momentan nur möglichen Spaltlüftens oder Querlüftens geringer als die der Stoßlüftung ist. Deshalb sollte man bei Neubauten darauf achten, Fenster einzubauen, die sich komplett öffnen lassen, ohne eine Gefahr darzustellen.

Um in den bestehenden Schulgebäuden das Raumklima zu verbessern, sollte ein Lüftungsdienst eingerichtet werden, der regelmäßig nach jeder Schulstunde eine Querlüftung durchführt. In der 6. Klasse an unserer Schule wurde nach unseren Messungen und einem Gespräch mit den Kindern ein solcher Lüftungsdienst eingeführt. Er ist ähnlich wie der übliche Tafeldienst organisiert. Nach jeder Schulstunde öffnen zwei Schüler die Fenster und die Tür, in der kleinen Pause für fünf Minuten, in der großen Pause für 15 bzw. 20 Minuten. Die Heizkörper sind in dieser Zeit ausgeschaltet. Die Schüler berichteten schon nach einer Woche von einem spürbar angenehmeren Klima. Insgesamt zeigte sich, dass die Messung und auch das Gespräch darüber bei den Schülern ein neues Bewusstsein für das Raumklima schafft. Es kommt nicht mehr zu den „Fenster zu“ - Rufen, da ihnen die Bedeutung eines angenehmen Raumklimas bewusst ist. Schließlich sind es ihre eigenen Arbeitsbedingungen, die sie so steuern können. Die mathematischen Leistungstests haben eindeutig bewiesen, dass wir unter den momentan gegebenen Umständen nicht die von uns erwarteten schulischen Höchstleistungen erbringen können. Es ist wichtig, dass vor allem bei Klassenarbeiten und Abiturprüfungen, bei denen sich eine größere Schülergruppe über mehrere Stunden in einem geschlossenen Raum befindet, auf ein optimales Raumklima geachtet wird.

Dank Wir bedanken uns bei allen, die uns bei dieser Arbeit unterstützt haben: Insbesondere unserer Betreuungslehrerin Frau Bertleff-Lutz, die uns immer hilfreich zur Seite stand, sowie Herrn H.-P. Schmidt, der uns die Messinstrumente zur Verfügung stellte und unseren Mitschülern und Lehrern, die uns als geduldige Versuchspersonen dienten.

Literatur [1] Brockhaus. 21. Auflage. F.A. Brockhaus Verlag. Leipzig [2] www.kreiskrankenhaus.de [3] Das Tafelwerk. Cornelsen Verlag. Berlin. 2002 [4] www.htsv.de [5] Campbell, Neil A.; Biologie, Spektrum. Heidelberg. 1997 [6] http://lasi.osha.de [7] www.weltchronik.de [8] www.eboek.de [9] www.arbeitsschutz.nibis.de [10] www.maes.de [11] www.faktor.ch [12] lgl.bayern.de [13] www.nlga.niedersachsen.de [14] www.testo.de

Aus dem Versuch, bei dem wir die Raumklimaveränderungen bei jüngeren und älteren Schülern verglichen, kann man schließen, dass das Problem des optimalen Raumklimas bei den älteren Schülern eine größere Rolle spielt. So wäre es wichtig, vor allem bei Oberstufenkursen darauf zu achten, dass sich nicht zu viele Schüler in einem Raum aufhalten, dass die Räume für die älteren Schüler größer sind als die für die jüngeren und dass besonders hier regelmäßig gelüftet wird. In unserer Arbeit konnten wir natürlich nicht alle Möglichkeiten zur Erfassung und Verbesserung des Raumklimas im Klassensaal untersuchen. So wäre es sehr interessant, weitere Faktoren des Raumklimas zu untersuchen, die das Wohlbefinden und die Gesundheit der sich im Saal befindlichen Menschen beeinflussen. Solche Faktoren wären zum Beispiel die Lichtintensität der Lampen im Raum, die Luftfeuchte oder die Geruchsbelastung im Klassenraum.

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Wie viele Zahlen müssen es sein? Untersuchung zur Lösbarkeit von Sudokus Ganz offensichtlich macht es vielen Menschen Spaß, Sudokus zu lösen. Diese gibt es in unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden. In der Regel sind Sudokos umso schwieriger zu lösen, je weniger Zahlen am Anfang gegeben sind. Ich habe mich nun mit der Frage beschäftigt, wie viele Zahlen mindestens gegeben sein müssen, damit ein Sudoku eindeutig lösbar ist.

1 Einleitung

1.2 Spielregeln

1.1 Fragestellung

Ein Standardsudoku besteht aus einem Gitter mit 9 Zeilen und 9 Spalten. Das Gitter selbst ist in weitere 9 Unterquadrate eingeteilt. Es tauchen Zahlen von 1 bis 9 auf. Die Vorgabe ist, dass in jeder Zeile, jeder Spalte und in jedem Quadrat die Zahlen von 1 bis 9 jeweils nur einmal auftauchen. Ein Beispiel für ein Sudokurätsel ist in Abbildung 1 dargestellt. Derartige Zahlenrätsel können streng genommen nur dann als Sudoku bezeichnet werden, wenn sie eindeutig lösbar sind, das heißt, dass es nicht mehr als eine Möglich-

Zurzeit werden viele Berichte über Sudokus veröffentlicht, doch die Frage nach einer Mindestanzahl gegebener Zahlen für eine eindeutige Lösung ist noch ungeklärt. Trotz des Erstellens tausender Sudokus fand Gordon Royle kein eindeutig lösbares Sudoku mit weniger als 17 Zahlen [1]. In dieser Arbeit beschäftige ich mich damit, wie und unter welchen Voraussetzungen eine eindeutige Lösung eines Sudokus gefunden werden kann.

keit gibt, die leeren Felder eines Sudokurätsels auszufüllen.

2 Lösungsmöglichkeiten 2.1 Quadrate absuchen

Autorin Ariane Papke, *1990 Wilhelmshaven Käthe-Kollwitz-Gymnasium, Wilhelmshaven Eingang der Arbeit: Mai 2007 Zur Veröffentlichung empfohlen: Juli 2007

46 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Wie viele Zahlen müssen es sein?

Abb. 1: Beispiel für ein Sudoku-Rätsel

Um ein Sudokurätsel zu lösen, kann man die 3 x 3 Quadrate absuchen. Dazu betrachtet man zwei Quadrate, die in einer Reihe (senkrecht oder waagerecht) sind und die beide zum Beispiel die Zahl 1 gegeben haben (Abbildung 2, [1]). Da diese Zahl in jeder Zeile (Spalte und Quadrat) nur einmal vorhanden sein darf, beschränkt sich die Anzahl möglicher Felder auf maximal drei. Denn


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wenn diese Zahl bereits in zwei benachbarten Quadraten auftaucht, bleibt nur noch eine Zeile (Spalte) innerhalb der drei Zeilen (Spalten) übrig, in denen die Zahl auftauchen kann. Da jede Zahl nur einmal in einem Quadrat auftaucht, schließen sich sechs Felder dieser Zeile aus und es sind nur noch drei Felder übrig. Die drei Felder, in die die 1 eingetragen werden kann, sind in Abb. 2 schraffiert. Je nachdem, wie viele Zahlen vorgegeben sind, kann von hier an die Position dieser Zahl genauer festgelegt werden. Sind zum Beispiel zwei der drei Felder bereits mit anderen Zahlen belegt, ist die Zahl in das freie Feld einzutragen, denn sie muss ja genau einmal pro Zeile (Spalte) auftauchen. Gibt es mehrere Möglichkeiten, werden die den Feldern zugehörigen Spalten (Zeilen) betrachtet denn diese Zahl darf ja auch nur einmal pro Spalte (Zeile) auftauchen (Abbildung 2, [2]). In Abbildung 2 sind die drei Quadrate auf der linken Seite zu betrachten. In der ersten und der dritten Spalte ist die 1 bereits eingetragen, es bleiben nur noch drei Felder in dem untersten Quadrat über, in die die 1 eingetragen werden kann. Da in der vorletzten Zeile der sechsten Spalte aber schon eine 1 steht, kann diese nicht noch einmal in derselben Zeile auftauchen. Das Feld in der zweiten Spalte und der vorletzten Zeile scheidet aus. Es gibt nur noch zwei Möglichkeiten für die Position der Zahl 1. Die Suche wird auf diese Weise in Längs- und in Querrichtung so lange durchgeführt, bis keine eindeutigen Positionen der Zahlen mehr gefunden werden können. Auch ohne gemeinsame Zahlen zweier Quadrate, die in einer Reihe liegen, kann man die

Abbildung 4: Mengen im Sudoku

Abb. 2: Gemeinsame Zahlen und mögliche Felder

Abb. 3: Ausschlussverfahren

zugehörige Zahl für ein Feld finden. Man sucht sich eine Zahl aus einem Quadrat aus und betrachtet die Zeilen (Spalten) der anderen beiden Quadrate, in denen diese Zahl nicht vorhanden ist. Ist eine dieser Zeilen (Spalten) in einem Quadrat schon ausgefüllt, kann diese Zahl dort nicht mehr eingetragen werden, sie muss aber in dieser Zeile auftauchen. Also gehört diese Zahl in genau diese Zeile (Spalte) des anderen Quadrates (Abb. 3, [3]). Nachdem man für diese Zahl nur noch maximal drei mögliche Felder pro Unterquadrat hat, sucht man die zugehörigen Spalten (Zeilen) ab.

ausgesuchte Feld gehören (Abbildung 3, [4]).

3 Mathematische Formulierung Die bisher beschriebenen Strategien sind zwar gut geeignet fürs Rätseln, lassen sich aber so nicht in einem Programm realisieren, das Sudokus löst. Im Folgenden wird eine Methode zur Umsetzung eines Sudokus in ein Programm näher untersucht [2].

3.1 Definition mit Hilfe der Schnittmenge

2.2 Einzelne Felder absuchen Man kann sich auch ein Feld heraussuchen, bei dem viele Felder in der gleichen Zeile, Spalte und dem gleichen Quadrat bereits ausgefüllt sind. Für dieses Feld notiert man sich dann die möglichen Zahlen (in der Abbildung klein eingetragen). Passt eine Zahl nur in ein Feld einer Zeile, Spalte, eines Quadrats, so muss die Zahl in das

Innerhalb eines Sudokurätsels tauchen die Zahlen von 1 bis 9 auf, also ist die Menge M dieser Zahlen M = {1,..., 9} . Nun werden noch die Mengen der Zahlen in den Zeilen (Z), Spalten (S) und Quadraten (Q) definiert: Z z ist die Menge aller Zahlen in jeder Zeile (Abbildung 4, [5]). Analog hierzu ist Ss in Bezug auf die Spalten (Abbildung 4, [6]) definiert. Im Weiteren

Abbildung 5: Einteilung in Unterquadrate

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wird der Index ‚z’ für die Zeile, ‚s’ für die Spalte verwendet. Ein bestimmtes Feld des Sudokus wird mit Fz , s bezeichnet.

der obersten Reihe (Abbildung 5, [10]).

Es gibt 9 Unterquadrate eines Sudokurätsels, deren Zahlenmengen mit Q1,1 ,..., Q3, 3 bezeichnet werden (Abbildung 5, [7]). Also sind je drei Felder eine Einheit, es wird in Dreierschritten vorgegangen, da die Seiten der Quadrate genau drei Felder lang sind. Dabei werden der erste Wert, der Wert der Zeilen, und der zweite Wert, der Wert der Spalten, durch drei geteilt. Allgemein bezeichnet man die Menge der Zahlen der Unterquadrate als Q z s (Abbildung 5, [8]).

N z,s = ( M \ Z z )

3

,

3

Dabei wurden Aufrundungsklammern verwendet, die folgende Bedeutung haben: alle Terme, die sich innerhalb dieser Klammern befinden, werden, sofern nicht ganzzahlig, aufgerundet. Zum Beispiel ist 2,1 = 3 und 1, 9 = 1. Diese Klammern sind notwendig, da es zum Beispiel kein Quadrat gibt, dessen Seitenlänge 8 Einheiten 3

beträgt.

Wäre

also

dann wäre die Zahlenmenge in Q3,

s 3

z 8 , = 3 3

gemeint.

Der Quotient muss aufgerundet werden, da die Zahlen von 1 bis 9 durch drei geteilt werden. Dabei muss das Ergebnis jeweils 1, 2 oder 3 sein. Sobald eine Zahl größer als ein Vielfaches von drei ist, befindet sich die zugehörige Zeile (Spalte) bereits in der nächsten Einheit.

= ( Mmög\ Zz ) Dann ergibt sich für die Menge N z,s der lichen Zahlen eines Feldes Fz , s die Gleichung

( M \ Ss ) ( M \Q z , s 3

3

)

Erklärung: ( M \ Z z ) ist die Menge aller Zahlen, die in M, aber nicht in Z vorkommen, also die Differenz von M und Z. Da in M alle Zahlen von 1 bis 9 vorkommen, in Z aber nur gegebene Zahlen der Zeilen, sind in ( M \ Z z ) alle Zahlen, die nicht in Z vorkommen. Das Gleiche gilt in Bezug auf die Spalten S . Der letzte Teil hat dieselbe Funktion, gilt aber für die Unterquadrate Q. Entscheidend ist jetzt die Schnittmenge ( ∩ ). Werden zwei Mengen „geschnitten“, so ist das Ergebnis dieses Schnitts die Menge aller Zahlen, die in beiden Mengen auftauchen. Werden die Mengen Z , S und Q geschnitten, so schneidet man die Menge der Zahlen, die nicht in Z vorkommen mit der Menge der Zahlen, die nicht in S und nicht in Q vorkommen. Das Ergebnis ist dann eine Menge von Zahlen, die weder in S noch in Z noch in Q vorhanden sind. Dies ist die Menge N aller Zahlen, die für das Feld Fz , s in Frage kommen.

Diese mathematische Definition zur Lösung eines Sudokurätsels kann zur Umsetzung in ein M \ Ss ) ( M \Q z s sein. ) hilfreich (Programm 3

,

3

4 Programm zur Lösung 4.1 Grundidee Ein Lösungsprogramm für Sudokurätsel könnte wie folgt aussehen [3]: Man stellt sich ein Sudokugitter vor. Es ist zweidimensional. Dahinter befinden sich dann für jedes Feld jeweils die Zahlen von 1 bis 9. Man stellt sich vor, dass die Zahlen mit Hilfe von Würfeln dargestellt werden, die die jeweilige Zahl repräsentieren (Abbildung 6). So hat zum Beispiel der sechste Würfel hinter dem Sudokugitter die Zahl 6. Wird die 6 eingetragen, so erhält der sechste Würfel hinter dem jeweiligen Feld den Wert 1, alle restlichen Würfel hinter dem Feld erhalten den Wert 0 (Abbildung 7). Also befinden sich in einem leeren Gitter hinter jedem Feld 9 kleine Würfel mit den Zahlen von 1 bis 9. Es entsteht ein dreidimensionaler Körper, ein Würfel mit der Länge 9 (9 Spalten), Höhe 9 (9 Zeilen) und der Breite 9 (9 Zahlen).

Beispiel: Für das Feld F5,5 vom Sudoku in Abbildung 1 gilt M = {1,... , 9} , Z 5 = {1, 4, 6, 9} , und S5 = { 3, 5, 6 , 7}. Dann ist

Dem Programm muss nun noch beigebracht werden, dass nur einem der neun Würfel hinter einem Feld der Wert 1 zugeteilt werden darf, also nur eine Zahl in ein Feld gehört. Weiterhin solN 5 ,5 = ( M \ Z 5 ) ∩ ( M \ S5 ) ∩ ( M \Q2 ,2 ) len nicht zwei Würfel der gleichen Zahl in einer Zeile, = 2,3,5,7, 8} ∩ 1,2,4,8, 9} ∩ 1,2,3,8, 9} = 2, 8} ∩ {1,2, 3,8,Spalte 9} = {und 2, 8}in einem Quadrat den Wert 1 So gehört die Zahl in dem Feld der Zeile 7, Spalte haben. 3 zu der Menge der Zahlen des Unterquadrates = 2,3,5,7, 8} ∩ 1,2,4,8, 9} ∩ 1,2,3,8, 9} = 2, 8} ∩ {1,2,3,8, 9} = {2, 8}. Es kommen also Q3,1 (Abbildung 5, [9]), Q1,2 beinhaltet die Mennur die 2 und die 8 in Frage. Dass ein Würfel nur einmal auftauchen kann, ge der Zahlen des zweiten Quadrates von links in wird im Binärcode angegeben. Nur ein Würfel passt in ein Feld, dieser wird „angeschaltet“, indem der Computer ihm die binäre Zahl 1 zuschreibt. Die Null wird den Würfeln zugeschrieben, die mit einer Zahl nummeriert sind, die nicht in das Feld passt. Die Summe aller Würfel in einem Feld ist also 1.

{

{

{

{

{

{

{

{

In jeder Zeile, Spalte und jedem Quadrat dürfen nicht mehrere Würfel mit der gleichen Zahl sein, die Summe der Würfel einer Zahl in einer Zeile, Spalte, einem Quadrat ist damit 1. Das bedeutet: Die Würfel, die sich hinter dem Feld befinden, können in dieses Feld gesetzt werden. Liegt nun aber ein Sudokurätsel vor, so sind bereits Zahlen eingetragen, die wiederum andere Zahlen in den umliegenden Feldern ausschließen.

Abbildung 6: Aufbau eines Sudokus, um es mit einem Programm zu lösen

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Um die spezielle Struktur der Unbekannten (Zuordnung der binären Werte) auszunutzen und hinterher ganzzahlige Lösungen für die


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von der Eingabe in der *.dat-Datei ab; da das Sudoku durch die Vertauschung nur gespiegelt wurde, ergeben sich keine Unterschiede.

5 Mindestanzahl gegebener Zahlen für eine eindeutige Lösung 5.1 Lösbarkeit von Gleichungssystemen Gaußsches Eliminationsverfahren

Abbildung 7: Darstellung eines Sudokus, um es zu lösen – Überschneidungen (rot umrandet)

Zahlen im Feld zu erhalten, werden so genannte Ganzzahlige-Programme verwendet. Eine Programmiersprache, die die Ganzzahligkeit ausnutzt, ist ZIMPL. Man benötigt weiterhin ein Lösungsprogramm (SCIP) und eine Datei, in der man die gegebenen Zahlen bereits definiert. Das Programm hat die Endung *.zpl. Der Nachteil dieses Lösungsweges ist, dass das Programm immer eine Lösung findet, sofern kein Widerspruch in den gegebenen Zahlen besteht. Damit ist nicht jedes Sudoku, zu dem das Programm eine Lösung findet, eindeutig. Jedoch zeigt das Programm an, ob das vorliegende Sudoku eindeutig ist, indem es die Anzahl der insgesamt eliminierten Unbekannten anzeigt. Ist diese 729 (Anzahl der Würfel und damit Unbekannten in einem leeren Sudoku), so ist das Sudoku eindeutig lösbar.

gegebenen Zahlen. Die gegebenen Zahlen werden in einer *.datDatei tabellarisch aufgelistet. Dabei sind in den ersten zwei Spalten die Zeile und die Spalte der einzutragenden Zahl aufgelistet und in der dritten Spalte befindet sich die Zahl, die in dieses Feld eingesetzt wird. Im Folgenden wird das Beispielrätsel aus Abbildung 1 gelöst. Es hat 350 Nebenbedingungen, da 324 Gleichungen (wie diese Zahl zu Stande kommt ist in „Herleitung mit Hilfe des Programms“ erläutert) erstellt werden und 26 Zahlen gegeben sind. Nach Optimierung des Problems werden alle Zahlen angezeigt, die eingetragen werden sollen, auch diejenigen, die bereits in der *.dat-Datei angegeben wurden. Dies geschieht in Form von „x#Zeile#Spalte#Zahl“, zum Beispiel gilt für die Zahl, die in das obere linke Feld eingetragen werden soll x#1#1#2. Die Reihenfolge von Zeile und Spalte hängt

Auf die genaue Vorgehensweise wird an dieser Stelle nicht weiter eingegangen [8]. Unter Anwendung dieses Verfahrens lassen sich Aussagen über die Lösungsmenge des Gleichungssystems treffen. Eine eindeutige Lösungsmenge des Gleichungssystems kann erst dann ermittelt werden, wenn mindestens so viele Gleichungen wie Unbekannte vorliegen. Diese Überlegung wird für die folgende Herleitung verwendet.

5.2 Herleitung mit Hilfe des Programms Mit den Überlegungen aus dem Kapitel “Programm zur Lösung” umfasst das Sudokurätsel nun im Ganzen 729=93 Unbekannte. In einem ersten Schritt wird nun überlegt, wie viele Gleichungen sich aus den Vorgaben des Sudokus ergeben: Ein Sudokurätsel umfasst 81 Felder, hinter denen sich je 9 kleine “Würfel” (Unbekannte) befinden, die die Werte 0 oder 1 annehmen können. Jeder Würfel gibt an, ob die jeweilige Zahl im Feld steht (Wert 1) oder nicht (Wert 0).

4.2 Lösung eines Sudokurätsels Aus den oben genannten Bedingungen, die sich für die Würfel hinter dem Sudokurätsel ergeben, erstellt das Programm mehrere Gleichungen. Die Unbekannten sind die kleinen Würfel, die in das Rätsel eingesetzt werden können. Das Problem wird von SCIP 0.9 gelöst [7]. Es gibt 93 = 729 Unbekannte, da der große Würfel genau so viele kleine Würfel besitzt. Je nach Anzahl der bereits gegebenen Zahlen gibt es unterschiedlich viele „Constraints“ (Nebenbedingungen). Die Nebenbedingungen entsprechen der Summe aus den Gleichungen und den

Dieses Verfahren wird verwendet, um nach und nach Unbekannte aus den Gleichungen eines Gleichungssystems zu eliminieren und am Ende den genauen Wert für eine Unbekannte zu erhalten. Ist dies erreicht worden, wird dieser Wert in eine andere Gleichung eingesetzt. Daraus lassen sich nach und nach die Werte der Unbekannten eines Gleichungssystems bestimmen.

Die Summe der Unbekannten eines Feldes, also der Summe der 9 Würfel hinter einem Feld, ist gleich der binären Zahl 1. Das heißt, dass nur eine der Zahlen von 1 bis 9 in das Feld eingesetzt wird. Für jede Würfelreihe, also für jedes Feld, wird eine Gleichung erstellt.

Abbildung 8: Beispiel für eine Anordnung von 17 Zahlen

Um also die Bedingung zu erfüllen, dass in jedes Feld nur eine Zahl gehört, werden 81 Gleichungen aufgestellt, pro Feld eine Gleichung Young Researcher

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(man betrachtet die Frontseite des Würfels). Eine weitere Vorschrift zum Lösen von Sudokus ist, dass keine Zahl zweimal oder mehr in einer Zeile steht. Dazu wird pro Zeile eine Gleichung aufgestellt. Ein Rätsel hat 9 Zeilen und es müssen 9 verschiedene Zahlen eingesetzt werden. Damit werden pro Zahl 9 Gleichungen erstellt, da sie in allen 9 Zeilen je einmal vorkommen muss. Insgesamt entstehen also 92 = 81 Gleichungen (man dreht den Würfel um 90° um die y-Achse). Ebenso soll beachtet werden, dass jede Zahl pro Spalte nur einmal auftaucht. Analog zur Vorgehensweise bei den Zeilen werden 9 Gleichungen für die Spalten, also erneut 9 Gleichungen pro Unbekannte, benötigt. Durch diese Vorgabe entstehen ebenfalls 81 Gleichungen (man dreht den Würfel um 90° um die x-Achse). Zuletzt darf in jedem Unterquadrat eine Zahl nur einmal vorkommen. In einem Unterquadrat gibt es neun Felder, in die neun Unbekannte eingesetzt werden sollen. Da auch hier keine Zahl doppelt auftauchen darf, ist die Summe der Unbekannten, die einen festen und gleichen Wert haben, nämlich 1. Durch diese Vorgabe entsteht pro Unbekannte eine Gleichung, also liefert diese Bedingung 9 Gleichungen pro Unterquadrat. Da es 9 Unterquadrate gibt, entstehen 81 Gleichungen. Insgesamt ergeben sich 4 ⋅ 9 2 = 324 Gleichungen. Dieses Gleichungssystem kann nur dann eindeutig lösbar sein, wenn es mindestens so viele Gleichungen wie Unbekannte gibt. Um herauszufinden, wie viele Zahlen dazu eingesetzt werden müssen, überlegt man sich, wie viele Unbekannte durch Einsetzen einer Zahl wegfallen. Wird eine Zahl eingesetzt, so entfallen 8 kleine Würfel, die sich hinter dem Feld befinden und einen anderen Wert als diese Zahl haben und ein Würfel, also eine Unbekannte, deren Wert eingesetzt wird. Hier entfallen also 9

Unbekannte. Des Weiteren darf die Zahl nicht mehr in derselben Zeile oder Spalte auftauchen. In dieser Zeile und Spalte können je 8 Unbekannte nicht mehr eingesetzt werden, damit entfallen weitere 16 Unbekannte. In dem Unterquadrat dieser Zahl können nochmals 4 Unbekannte entfallen, denn vier von den verbleibenden acht Feldern in dem Unterquadrat liegen in derselben Zeile oder Spalte der eingesetzten Zahl. Also fallen durch Einsetzen einer Zahl in das Ausgangssudoku bis zu 29 Unbekannte weg. Um nun aber genauer betrachten zu können, wie viele Unbekannte durch Einsetzen einer Zahl tatsächlich entfallen können, wird ein Sudoku konstruiert, bei dem es zu möglichst wenig Überschneidungen kommt, das heißt, dass möglichst viele Unbekannte durch Einsetzen einer Zahl entfallen. Diese Konstruktion eines Sudokus wäre also ideal, sodass eine Mindestanzahl gegebener Zahlen unter der Voraussetzung für eine eindeutige Lösung bestimmt werden kann. Ein Sudoku mit 17 gegebenen Zahlen könnte wie in Abbildung 8 dargestellt aussehen. Im Folgenden werden die entfallenden Unbekannten für dieses Beispiel untersucht: Zuerst werden 9 Zahlen eingesetzt, die weder eine Zeile, noch eine Spalte noch ein Unterquadrat gemeinsam haben (diese werden mit “a” in Abbildung 8 bezeichnet). Unter der Voraussetzung, dass dies 9 verschiedene Zahlen sind, entfallen damit höchstens 9 ⋅ 29 = 261 Unbekannte, es verbleiben minimal 468 Unbekannte, wenn 9 verschiedene Zahlen eingesetzt werden. Die Zahlen, die dann eingesetzt werden (also ab der zehnten Zahl), werden mit x gekennzeichnet. Es soll bestimmt werden, wie viele Zahlen noch eingesetzt werden müssen, damit maximal 324 Unbekannte verbleiben, um eine eindeutige Lösbarkeit des Sudokus zu erreichen. Die Zahlen, die zusätzlich zu den bisher 9 eingetragenen Zahlen eingesetzt werden, haben jeweils genau drei Felder in derselben Zeile, Spalte oder dem Unterquadrat gemein. Entweder hat eine zusätzlich eingetragene Zahl je eine Zahl (a) in derselben Zeile, in derselben Spalte und in demselben Unterquadrat, oder eine Zahl steht in demselben Unterquadrat und in derselben Zeile und eine weitere Zahl steht in der gleichen Spalte.

Abbildung 9: Ungleiche Verteilung

Pro gemeinsamem Feld entfallen durch Einsetzen einer solchen Zahl zwei Unbekannte weniger, da dem a-ten Würfel des einen Feldes

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bereits zuvor der Wert 0 zugeschrieben wurde und der Unbekannten des anderen Feldes die 0 zugeteilt wurde, da diese Zahl nur einmal pro Zeile, Spalte und Unterquadrat auftauchen darf, es kommt zu Überschneidungen wie in Abbildung 7 (rot umrandet) dargestellt. Damit entfallen durch Einsetzen einer Zahl x maximal 29-6=23 Unbekannte. Insgesamt verbleiben dann, wenn 16 Zahlen eingetragen werden, unter der Voraussetzung, dass alle bisher eingetragenen Zahlen a und x jeweils voneinander verschieden sind (was in einem 9 x 9 Sudoku nicht realisierbar ist), Unbekannte mit 308 Gleichungen. Die Anzahl Gleichungen hat sich um die Anzahl der eingesetzten Zahlen verringert, denn den Unbekannten hinter den Feldern wurden bereits Werte zugeordnet und die Gleichungen sind damit wahr. In diesem Fall verblieben 324-16=308 Gleichungen. Nach diesen Überlegungen gäbe es Sudokus mit 16 gegebenen Zahlen, aber nur, wenn diese eingetragenen 16 Zahlen komplett verschieden wären. Tauchen Zahlen mehr als einmal auf, so entfallen weniger Unbekannte, denn den Unbekannten, die in derselben Zeile, Spalte oder dem Unterquadrat liegen, würde zweimal der Wert 0 zugeordnet werden. Je öfter eine Zahl auftaucht, umso weniger Unbekannte entfallen je weiterer Zahl desselben Wertes. Ist eine Zahl n zweimal in einem Sudoku vorhanden, so gibt es mindestens ein Feld, deren nte Unbekannte zweimal den Wert 0 erhält. Also entfallen durch doppelte Zahlen mindestens zwei Unbekannte weniger. Es entfallen genau zwei Unbekannte weniger, wenn sich die Zahlen in Unterquadraten, die nicht nebeneinander liegen, befinden, denn dann haben sie genau zwei gemeinsame Felder. Liegen die beiden Unterquadrate, in denen die gleichen Zahlen eingetragen sind, nebeneinander, so weisen beide Zahlen drei Feldern je eines Unterquadrates zweimal denselben Wert zu (in Abbildung 2 schreiben die Einsen je drei (ersten) Feldern der zwei oberen linken Unterquadrate den Wert 0 zu), also entfallen sechs Unbekannte weniger. Pro doppelter Zahl entfallen zwischen zwei und sechs Unbekannte weniger. In einem Sudoku müssen mindestens 8 voneinander verschiedene Zahlen gegeben sein, um eine eindeutige Lösbarkeit zu erhalten, da die Zahlen sonst untereinander ausgetauscht werden könnten. Würde eine Zahl neunmal eingetragen werden, so verblieben bei 16 gegebenen Zahlen nur 7 verschiedene weitere Zahlen, es gäbe also, wie gefordert, 8 voneinander verschiedene Zahlen. Da aber dann sehr viele Überschneidungen existieren, entfallen durch jede weitere Zahl


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dass mindestens 17 gegeben sein müssen, damit das Gleichungssystem und damit auch das Sudoku eindeutig lösbar ist. In weiteren Untersuchungen werde ich mich näher mit der Verteilung der Zahlen und der Anzahl verschiedener Zahlen in einem Sudoku beschäftigen, da diese die Mindestanzahl gegebener Zahlen beeinflussen. Es wird untersucht, wie viele Überschneidungen sich durch Einsetzen einzelner Zahlen ergeben, um die Mindestanzahl mit Hilfe der Mathematik weiter zu erfassen.

Abbildung 10: Geringe Zahlenvielfalt

(Zahl taucht dreimal, viermal,..., neunmal auf ) nur noch sehr wenige Unbekannte (analoge Überlegungen ergeben, dass bei einer dreimal eingetragenen Zahl zwischen sechs und achtzehn Unbekannte weniger entfallen). Damit muss es mehr als eine Zahl geben, die mindestens doppelt auftaucht. Taucht eine Zahl doppelt bzw. dreimal auf (weiterhin vorausgesetzt, dass alle anderen Zahlen voneinander verschieden sind), so verbleiben bereits mindestens beziehungsweise. 729-9 ⋅ 29-7 ⋅ 23 + 2 = 309 729-9 ⋅ 29-7 ⋅ 23 + 6 = 313 Unbekannte mit 16 eingesetzten Zahlen und 308 Gleichungen, das Gleichungssystem besitzt keine eindeutige Lösungsmenge mehr. Damit ist kein eindeutig lösbares Sudoku mit 16 gegebenen Zahlen realisierbar. Sind 17 Zahlen gegeben, so verbleiben mindestens 729-9 ⋅ 29-8 ⋅ 23 = 284 Unbekannte mit 307 Gleichungen. Tauchen dabei 7 Zahlen doppelt und eine Zahl dreimal auf, so liegen noch weniger Unbekannte als Gleichungen vor, nämlich 284 + 2 ⋅ 7 + 6 = 306 Unbekannte. Für die Konstruktion bedeutet dies, dass viele eindeutig lösbare Sudokus mit 17 Zahlen je zwei Zahlen in acht Unterquadraten haben und sich eine Zahl alleine in einem Unterquadrat befindet. Von dem Beispiel abweichende Konstruktionen sind ebenfalls möglich. Sind in sieben Unterquadraten je zwei Zahlen, in einem genau eine und in einem genau drei Zahlen eingetragen, so gleicht sich die Zahl entfallender Unbekannter aus. In dem einen Unterquadrat kommt es daher zu weniger Zahlen in derselben Zeile, Spalte, demselben Unterquadrat und in dem Unterquadrat mit drei Zahlen finden mehrere Überschneidungen statt. Somit kann kein Sudoku mit 16 gegebenen Zahlen existieren, es ist aber möglich, ein Sudoku mit mindestens

17 gegebenen Zahlen zu finden, dass eindeutig lösbar ist.

6 Kritische Betrachtung Fraglich ist, ob 17 Zahlen immer reichen, damit ein Sudoku eindeutig lösbar ist. In den Beispielen auf den Abbildungen 9 und 10 sind sogar 18 Zahlen vorgegeben, trotzdem kann keine eindeutige Lösung gefunden werden. Wenn es viele Zeilen (Spalten, Quadrate) gibt, die wenig bis gar nicht ausgefüllt sind, kann keine eindeutige Lösung gefunden werden (wären zum Beispiel nur zwei Spalten ausgefüllt, wie in Abbildung 9 gezeigt). Eine gleichmäßige Verteilung erweist sich bei Sudokus als vorteilhaft. Dadurch, dass ganze Spalten ausgefüllt sind, kommt es zu vielen Überschneidungen. Im Mittel sollten nach den vorangegangenen Untersuchungen zwei Zahlen pro Unterquadrat auftauchen, damit eine eindeutige Lösung existiert. Ein weiteres Beispiel: Wären nur Einsen und Dreien vorgegeben wie in Abbildung 10, könnte keine eindeutige Lösung gefunden werden, es sollten möglichst viele unterschiedliche Zahlen gegeben sein. Insbesondere für die hergeleitete Zahl 17 als Mindestanzahl gegebener Zahlen gibt es Einschränkungen. Es gibt vergleichsweise wenig Sudokus mit 17 gegebenen Zahlen. Dies liegt daran, dass die Anordnung der Zahlen auch die Anzahl der entfallenden Unbekannten bestimmt.

7 Zusammenfassung und Ausblick Ein Lösungsprogramm erstellt aus den Sudokuregeln Gleichungen und eliminiert schrittweise Unbekannte. Daraus lässt sich ableiten,

Literatur [1] http://www.spiegel.de/wissenschaft/ mensch/0,1518,488244,00.html [2] http://de.wikipedia.org/wiki/ Sudoku#Algorithmisch [3] Zum Aufbau eines Lösungsprogramms (Volker Kaibel, Thorsten Koch): http://www.zib.de/Publications/Reports/ ZR-06-28.pdf [4] Blum, Wolfgang: Neun Ziffern gegen einen. In: Süddeutsche Zeitung Wissen. 2006, Nr. 12, S. 42-51 [5] Vorgehensweise zur Ermittlung aller möglichen Sudokurätsel (Bertram Felgenhauer, Frazer Jarvis): http://www.afjarvis. staff.shef.ac.uk/sudoku/sudoku.pdf [6] ZIMPL, Homepage des Konrad-ZuseZentrum für Informationen Berlin (ZIB): http://www.zib.de/zimpl [7] SCIP (Lösungsprogramm): http://scip.zib.de/ [8] Nipp, Kaspar; Stoffer, Daniel: Lineare Algebra: Eine Einführung für Ingenieure unter besonderer Berücksichtigung numerischer Aspekte. Zürich: Verlag der Fachvereine Zürich, 1992

Dank Für die Unterstützung und Geduld meines Projektbetreuers Ulf Neubacher möchte ich mich an dieser Stelle bedanken. Ebenso gebührt Thorsten Koch und Armin Fügenschuh mein Dank, da sie mich bei der Erstellung eines Lösungsprogramms unterstützt haben.

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Des einen Freund – des anderen Feind Untersuchung zum Verhalten von entomopathogenen Nematoden an Mehlwürmern und Wachsmottenlarven Fadenwürmer (Nematoden) der Art Steinernema feltiae werden heute zur biologischen Schädlingsbekämpfung in der Champignonzucht oder auf Golf- und Fußballplätzen eingesetzt. Sie sind relativ kostengünstig, lagerfähig und können mit herkömmlichen Methoden ausgebracht werden. Zur weiteren Optimierung ihres Einsatzes wird in dieser Arbeit untersucht, wie die Nematoden auf Mehlwürmer und Wachsmottenlarven reagieren.

1 Einleitung Der Einsatz von chemischen Pflanzenschutzmitteln führt zu einer immer größer werdenden Belastung des Naturhaushalts. Wesentliche Nebenwirkungen beim Einsatz chemischer Pflanzenschutzmittel bestehen darin, dass sowohl Boden, Wasser und Luft, als auch der Mensch kontaminiert werden. Inzwischen hat man sogar Resistenzen bei den so genannten Zielorganismen festgestellt, so dass ein uneingeschränkter Einsatz dauerhaft nicht möglich ist. Die biologische Schädlingsbekämpfung kann daher eine Lösung für die Schließung einer Bekämpfungslücke sein.

Derzeit werden zum Beispiel Nematoden der Art Steinernema feltiae zur biologischen Schädlingsbekämpfung in der Champignonzucht oder Heterorhabditis bacteriophora auf Golfund Fußballplätzen eingesetzt. Der Vorteil liegt darin, dass die Nematoden relativ kostengünstig in künstlichen Nährmedien vermehrt werden können. Weitere Vorteile sind die Lagerfähigkeit der Dauerlarven und die Ausbringung mit praxisüblicher Spritztechnik. Gegenstand dieser Arbeit war es, das Bewegungsverhalten entomopathogener Nematoden der Art Steinernema feltiae zu untersuchen. Bei

Autorin Vivien Miriam Rohwedder, *1987 Preetz Friedrich-Schiller-Gymnasium, Preetz Eingang der Arbeit: Juli 2007 Zur Veröffentlichung angenommen: August 2007

52 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // Des einen Freund – des anderen Feind

den Versuchen wurde darauf eingegangen, wie unterschiedliche Bedingungen Nematoden in ihrer Nahrungswahl beeinflussen. Hierbei sollte vor allem geprüft werden, wie entomopathogene Nematoden in ihrem Bewegungsverhalten beeinflusst werden, wenn lebende und tote Mehlwürmer angeboten werden. Des Weiteren wurde die Reaktion von Steinernema feltiae auf Wachsmottenlarven untersucht, wenn diese mit hohen Konzentrationen von Hämolymphe in Kontakt gekommen waren.

2 Lebensweise von Nematoden Nematoden sind eine sehr anpassungsfähige Tierklasse. Daher besiedeln sie fast jeden Lebensraum auf der Erde. Nematoden sind in der Tiefsee, aber auch im Hochgebirge anzutreffen. Vorwiegend sind sie aber in feuchten Lebensräumen, wie zum Beispiel im nassen Boden, im feuchten Pflanzengewebe oder in Körperflüssigkeiten und Geweben von Tieren zu finden ([4], [2]). In der Biosphäre sind unter den Nematoden derzeit ca. 15 000 Arten bekannt. Vermutlich leben aber über 500 000 Arten auf der Erde [2]. Zum größten Teil handelt es sich um harmlose Bodenbewohner. Einige Nematodenarten können erhebliche Pflanzenschäden anrichten. Andere können sich im Tier oder im Menschen als Parasiten ansiedeln [4]. Im Rahmen dieser Ar-


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Abb. 3: Vorderende der Nematodenart Heterorhabditis bacteriophora mit dem Haken. Bild: e-nema GmbH [4]

Abb. 1: Lebenszirkel von entomopathogenen Nematoden in Engerlingen. Bild: e-nema GmbH [4]

beit stehen die entomopathogenen Nematoden der Familie Steinernematidae im Mittelpunkt der Untersuchungen. Die Nematoden der Art Steinernema feltiae sind eine symbiotische Beziehung zu Bakterien der Gattung Xenorhabdus eingegangen. „Die Bakterien gehören zu den Enterobacteriaceae, sind also nah verwandt mit Escherichia coli, unserem Darmbakterium. Sie sind jedoch für den Menschen ungefährlich. Außerdem sterben sie bei Temperaturen über 35 °C ab. Dank dieser Symbiose sind die Nematoden in der Lage, die befallenen Insekten rasch abzutöten.“ [4, S.2]. Der Lebenszyklus der entomopathogenen Nematoden besteht aus vier unterschiedlichen Stadien (siehe Abb. 1): Die im Boden lebenden, ca. 1 mm langen und im Durchmesser ca. 0,2 mm großen Dauerlarven der Nematoden (siehe Abb. 2) haben ein Zellpaket ihrer Begleitbakterien im Darm. Im vorderen Darmbereich werden die Zellen des symbiotischen Bakteriums aufbewahrt [1]. Die Nematoden dringen auf unterschiedliche Arten in den Wirt ein. Heterorhabditis Arten besitzen einen Haken, der ihnen das direkte

Abb. 2: Dauerlarve der Nematodenart Steinernema feltiae mit den eingeschlossenen Bakterien. Bild: e-nema GmbH [4]

Eindringen durch die Haut des Wirtsinsekts ermöglicht (siehe Abb. 3). Zum Teil gelangen sie aber auch über den Umweg durch den Darmkanal oder durch das Tracheensystem [12] bzw. durch die Mundöffnung der Insekten in den Organismus ([10], [6], [9]). Nach Vordringen in das Insektenblut (Hämolymphe) werden die Bakterien abgegeben. Bakterien und Nematoden produzieren Toxine und siedeln sich in der Hämolymphe an, so dass die Insekten ca. 2 Tage später sterben. Dabei vermehren sich die Bakterien weiter im Wirt und bilden somit eine ideale Nahrungsgrundlage für die Nematoden, die sich von dem vorverdauten Insektengewebe und den Bakterien ernähren. Wenn der Wirt komplett verwertet ist, bilden sich wieder Dauerlarven, die den Kadaver auf der Suche nach neuen Brutstätten verlassen [4].

3 Versuchsorganismen und verwendete Medien 3.1 Versuchsorganismen

würmer als Wirtstiere bevorzugen. Bei den Versuchen wurden Dauerlarven (siehe Abb. 4) im Verhältnis 1:10 mit Wasser verdünnt. Die In-

Abb. 4: Dauerlarve der Art Steinernema feltiae

jektion in die Insekten erfolgte jeweils mit einer 100 μl großen Spritze. Hierbei wurden ca. 200 Dauerlarven injiziert. Mehlwürmer (Tenebrio molitor): Als Wirtsinsekt wurden Larven des Mehlwurms verwendet (siehe Abb. 5). Die Mehlwürmer können bis zu 30 mm groß werden und sind deshalb gut handhabbar. Die Lagerung erfolgte bei 14 °C. Die Mehlwürmer wurden im Versandhandel erworben, da eine Zucht nur schwer möglich ist.

Nematoden (Nematoda): Zur Untersuchung des Verhaltens von entomopathogenen Nematoden wurden Exemplare der Art Steinernema feltiae verwendet. Diese wurden aus der Stammsammlung des Instituts für Phytopathologie entnommen. Die Nematoden wurden in einem Fermenter bei 25 °C vermehrt und bei 6 °C gelagert. Der Einsatz moderner biotechnischer Geräte erwies sich als effiziente Methode zur Reproduktion von Nematoden. Außerdem wurde Steinernema feltiae ausgesucht, weil sie Wachsmottenlarven und Mehl-

Abb. 5: Mehlwurm

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wurde dann das Maismehl, Weizen-Vollkornmehl und das Sojamehl gegeben. Zusammen mit dem geschmolzenen Bienenwachs ergibt sich eine homogene Masse, die den Wachsmottenlarven als Nahrung dient. Hämolymphe:

Abb. 6: Wachsmottenlarve

Große Wachsmottenlarven (Galleria mellonella): Die große Wachsmottenlarve gilt als Schädling, weil ihre Larven sich von Pollen, Brutrückständen und Wachs von Bienenarten ernähren. Sie ist das am häufigsten verwendete Insekt bei der Arbeit mit entomopathogenen Nematoden. Im Rahmen der wissenschaftlichen Untersuchungen sind die großen Wachsmottenlarven besonders geeignet, da sie relativ groß und einfach zu lagern sind. Außerdem ist die Entnahme von Hämolymphe gut möglich. Für die Züchtung im Phytopathologischen Institut sind folgende Medien verwendet worden: 22 % Maismehl, 22 % Weizen-Vollkornmehl, 11 % Sojamehl, 11 % Honig, 11 % Glycerol, 5,5 % Hefe und 17,5 % Bienenwachs [13]. Für die Herstellung des Mediums wurde das Bienenwachs bei 80 °C geschmolzen. Dann wurden Honig, Glycerol und Hefe bei 80 °C zu einer homogenen Masse vermischt. Zu dieser Masse

Glossar Biosphäre: Gesamtheit der Ökosysteme Tracheensystem: Atemröhrensystem Fermenter: Bioreaktor zur Vermehrung von Nematoden Hämolymphe: Blutflüssigkeit wirbelloser Tiere mit offenem Blutgefäßsystem (aus: Duden, Fremdwörterlexikon, 1974, S. 281)

Die Leibeshöhle der Wachsmottenlarve wird durch die Hämolymphe ausgefüllt. Diese Leibeshöhlenflüssigkeit enthält zum einen Plasma, zum anderen die Hämocyten. Die Hämolymphe macht 5-40 % des gesamten Wasserhaushalts des Tieres aus. Die Menge hängt u. a. von der Art, dem Entwicklungs- und Ernährungszustand sowie von diversen Außenfaktoren (z. B. Temperatur, Luftfeuchtigkeit) ab. Sie kann farblos, aber auch durch Pigmente gefärbt sein [6]. Zur Gewinnung der Hämolymphe wurden Wachsmottenlarven verwendet, da diese aufgrund der Größe der Tiere gut zu gewinnen ist und der Chitinpanzer nicht stark ausgeprägt ist. Die ca. 3 cm großen Tiere wurden mit Hilfe einer Kanüle angestochen. Dabei entstand ein Hämolymphtropfen, der mit einer Spritze aufgenommen wurde. Die Hämolymphe wurde dann mit dem Treherne-Puffer (siehe Kapitel 3.2) im Verhältnis 1:10 verdünnt.

Quarzsand wird für Versuche mit Nematoden und Insekten als Ersatz für Boden verwendet. Die Feuchtigkeit des Quarzsandes wurde mit Leitungswasser auf 8 Gewichtprozent angemischt. Nematoden sind für ihre Bewegung auf einen Feuchtigkeitsfilm angewiesen. Der Boden darf nicht zu trocken sein, da sonst die Nematoden nicht wandern können. Zu nass darf es auch nicht sein, da Nematoden nicht schwimmen können und in Wassertropfen gefangen bleiben. Bei dem Sand handelte es sich um handelsüblichen Spielkastensand. Treherne-Puffer bzw. Insektenringer: Diese Pufferlösung wird in den Versuchen für die Untersuchung mit Hämolymphe verwendet. Sie verhindert die Gerinnung der Hämolymphe, denn die Zellen platzen und verkleben dann nach einiger Zeit. In Tabelle 2 ist die Zusammensetzung aufgelistet.

Stoff

Menge

NaCl

7,07 g/l

CaCl2

0,35 g

CaCl2 * 2H2O

0,21 g

KCl

1,86 g/l

Agarose:

MgCl2

0,19 g/l

Die Agaroseplatten wurden zur besseren Verfolgung der Nematodenbewegung verwendet, da man auf ihnen die Spuren der Nematoden nachweisen kann. Zur Herstellung der Agarose wurden die in Tabelle 1 genannten Stoffe zusammengerührt. Diese Flüssigkeit wurde auf Erlenmeyerkolben gefüllt und in einen Autoklaven gestellt. In diesem Sterilisator wurden die Kolben dann für 35 Minuten auf 120 °C erhitzt, damit Bakterien und andere Mikroorganismen abgetötet werden. Die Flüssigkeit wurde noch heiß in Petrischalen (14 cm Ø) abgefüllt. Diese Platten wurden dann in Plastiktüten verpackt und zum Abkühlen unter die Abzugshaube gestellt.

Na2HPO4

0,26 g/l

KH2PO4

0,03 g/l

3.2 Verwendete Medien

Hämocyten: Blutzellen

Stoff

Menge

Inokulationsort: Ort der Impfung, in diesem Fall mit Steinernema feltiae

NaCl

7,5 g

KCl

0,35 g

CaCl2 * 2H2O

0,21 g

H2O dest.

1000 ml

Bifurkation: Teilung

Quarzsand:

Tabelle 1: verwendete Stoffe zur Herstellung der Agarose

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Tris-(hydroxyme thyl)-aminomethan 2,18 g/l Phenolrot

10 mg/l

HCl

15 mg/l

Phenylthioharnstoff

0,24 mg/l

Tabelle 2: Zusammensetzung des Treherne-Puffers

4 Methoden und Versuchsreihen 4.1 Versuchsreihe: Wanderung der Nematoden zu Wirtsinsekten Zur Untersuchung des Wanderverhaltens von Nematoden wurde eine Versuchsanordnung mit einem so genannten Y-Olfaktometer gewählt. Dafür wurden im Baumarkt übliche Kunststoffrohre für Abwasserleitungen verwendet, die yförmig zusammengesteckt wurden (siehe Abb. 7). Die Gesamtlänge eines Y-Meters beträgt 20 cm. Der untere Teil des Y hat einen Durchmesser von 6 cm, während die beiden oberen Äste


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Reaktion ohne Mehlwürmer Im letzten Versuch dieser Versuchsreihe wurden in beiden Ästen keine Mehlwürmer hinterlegt.

4.2 Versuchsreihe: Reaktion auf Hämolymphe In der zweiten Versuchsreihe wurde die Reaktion der Dauerlarven auf Hämolymphe untersucht. Da die Hämolymphe mit TrehernePuffer versetzt wurde, um die Gerinnung zu verhindern, wurde als Kontrolle ebenfalls Treherne-Puffer im Versuch angeboten, ebenso wie reines Wasser. In einer zweiten Versuchsanordnung wurden stattdessen lebende, unversehrte Wachsmottenlarven sowie angestochene und in Hämolymphe getränkte Wachsmottenlarven untersucht.

Abb. 7: Skizze eines Y-Meters

einen Durchmesser von 4 cm haben. Das gesamte Y-Meter wird mit Quarzsand gefüllt, so dass sich die Nematoden, die in den unteren Ast mit einer Spritze injiziert werden, frei bewegen können. Bei jedem Versuch wird eine Suspension von 100μl Steinernema feltiae (ca. 200 Nematoden) verwendet. An den beiden Öffnungen der oberen Äste sind dünne Kunststoffnetze gespannt worden, die verhindern sollen, dass der Quarzsand rausfällt. Hinter dem Kunststoffnetz wurde die Larve eines Mehlwurms (vgl. Kap. 3.1), eingewickelt in ein weiteres Kunststoffnetz, platziert. Das Netz wurde mit handelsüblichen Bürotackern zusammengehalten. Die Bewegungsfreiheit des Mehlwurms ist dabei nicht zu sehr eingeschränkt. Außerdem wurden alle Äste mit einem Deckel verschlossen, damit kein Licht hereinfällt. Das Y-Meter wurde bei 20 °C (Zimmertemperatur) für 24 Stunden aufbewahrt.

Reaktion auf lebende und tote Mehlwürmer

Zur Auswertung des Versuchs wurden im Abstand von 2 cm Bodenproben des Quarzsandes entnommen. Für die Entnahme ist eine 10 ml Spritzenhülle verwendet worden, deren „Flügel“ abgesägt worden waren. Die ml Angaben auf der Spritze dienten als Maß für die Tiefe der Probenentnahme. Die Proben des Sandes eines Abschnitts wurden dann mit dem 10-fachen Volumen Leitungswasser versetzt und kräftig geschüttelt und so die Nematoden vom Sand getrennt. Danach wurde eine Probe von 100 μl entnommen und mit Hilfe einer Zählplatte deren Anzahl Steinernema feltiae in 100 µl unter dem Mikroskop bestimmt.

Bei diesem Versuch wurde im rechten Ast des YMeters ein toter Mehlwurm abgelegt. Der linke Ast war leer.

Zu Beginn des Versuches wurde jeweils in den linken Ast des Y-Meters ein lebender Mehlwurm in ein verschlossenes Kunststoffnetz gelegt. Im rechten Ast wurde ein toter Mehlwurm im Kunststoffnetz befestigt. Am unteren Ast des mit Quarzsand gefüllten Y-Meters wurde dann eine Suspension von 100μl Steinernema feltiae injiziert. Nach 24 Stunden wurde die Wanderungsbewegung der Nematoden analysiert. Reaktion auf lebende Mehlwürmer Bei dieser Versuchsanordnung wurde im rechten Ast ein lebendiger Mehlwurm abgelegt. Im linken Ast ist dagegen kein Mehlwurm hinterlegt worden. Reaktion auf tote Mehlwürmer

Für diese Versuchsreihe wurde unter eine mit Agarose gefüllte Petrischale (Ø 14 cm) eine Schablone gelegt (siehe Abb. 8). Diese ist in vier gleichmäßige Teile geteilt, um identische Messbedingungen zu erhalten. In jedem Viertel ist ein Punkt definiert, in dem Stoffe in einer Größenordnung von je 100 μl eingebracht werden. Die organischen Stoffe sind Wasser, TrehernePuffer und Hämolymphe mit Treherne-Puffer verdünnt im Verhältnis 1:10. Zwei identische Stoffe werden gegenüberliegend angeordnet. Die gegenüberliegende Anordnung hat den Vorteil, dass die Bewegung der Nematoden besser dargestellt werden kann. Für jeden Versuch wurden eine Suspension von 100 μl Steinernema feltiae in die Mitte der Petrischale eingebracht. Die Petrischalen wurden bis zu einer Stunde bei Zimmertemperatur gelagert. Danach wurden die Petrischalen in einem Wärmeraum mit 24,4 °C gelagert, um nach 24 Stunden die letzte Auswertung vorzunehmen. Die Nematoden in den vier Feldern wurden in der ersten Stunde alle 5 Minuten gezählt und noch einmal nach 24 Stunden.

Die im Folgenden beschriebenen Versuche wurden jeweils viermal durchgeführt und die jeweiligen Mittelwerte gebildet. Abb. 8: Skizze einer vierteiligen Schablone mit darüber gestellter Petrischale mit Agarose.

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In den durchgeführten Versuchsreihen wurde das Bewegungsverhalten der entomo-pathogenen Nematoden der Art Steinernema feltiae hinsichtlich unterschiedlicher organischer Stoffe untersucht: Zunächst wurde die Bewegung der Nematoden hin zu Wasser und Hämolymphe mit Treherne-Puffer analysiert. Anschließend wurde das Bewegungsverhalten von Steinernema feltiae insbesondere im Hinblick auf unterschiedliche Konzentrationen von Hämolymphe an Wachsmottenlarven untersucht. Reaktion auf Wasser und Hämolymphe mit Treherne-Puffer In den Feldern F1 der mit Agarose gefüllten Petrischale befand sich Hämolymphe von Wachsmottenlarven und Treherne-Puffer im Verhältnis 1:10. In den Feldern F2 befand sich Wasser. Dann wurde eine Suspension von 100 μl Steinernema feltiae in die Mitte der Petrischale injiziert. Die Auszählung erfolgte wie oben beschrieben. Reaktion auf Treherne-Puffer und Hämolymphe mit Treherne-Puffer In dieser Versuchsreihe mit organischen Stoffen wurden in die Felder F1 100 μl Treherne-Puffer eingebracht, in die Felder F2 100 μl Hämolymphe mit Treherne-Puffer. Wiederum wurde eine Suspension von 100 μl Steinernema feltiae in die Mitte der Petrischale injiziert. Die Auszählung erfolgte wie oben beschrieben. Um die Bedeutung der unterschiedlichen Konzentrationen von Hämolymphe auf die Bewegungsaktivität von Steinernema feltiae weiter zu untersuchen, wurden in dieser Versuchsanordnung unterschiedliche Konzentrationen von Hämolymphe verwendet. Dabei wurden unbehandelte lebende Wachsmottenlarven sowie mit einer Lanzette angestochene Wachsmottenlarven und in Hämolymphe „gebadete“ Wachsmottenlarven verwendet.

Abbildung 9: Verteilung von Dauerlarven der Art Steinernema feltiae nach 24 Stunden; am Inokulationsort (Fußpunkt des Y-Meters) wurden etwa 200 Nematoden appliziert

der Petrischale injiziert. In den oben genannten Zeiträumen wurde dann die Anzahl der Nematoden in den jeweiligen Feldern bestimmt. Reaktion auf „unbehandelte“ lebende Wachsmottenlarven und in Hämolymphe „gebadete“ Wachsmottenlarven: In der letzten Versuchsanordnung wurden die Versuchsbedingungen beibehalten. Jedoch wurden in die Felder F1 jeweils eine unbehandelte lebende Wachsmottenlarve platziert. In die Felder F2 werden in Hämolymphe „gebadete“ Wachsmottenlarven gelegt, die aber unverletzt sind. In die Mitte der Petrischale wird wieder eine Suspension von 100 μl Steinernema feltiae eingebracht. Nach den jeweiligen Zeitspannen wurden die Nematoden in den Feldern ausgezählt.

5 Ergebnisse

Bei der Untersuchung des Bewegungsverhaltens von entomopathogenen Nematoden der Gattung Steinernema feltiae bei einem Angebot an Mehlwürmern und Wachsmottenlarven ist zunächst festzustellen, dass grundsätzlich eine Wanderungsbewegung vom Ausgangsort der Injektion erfolgt. Des Weiteren konnte in der ersten Versuchsreihe nachgewiesen werden, dass lebende Mehlwürmer eine stärkere Wanderungsbewegung verursachen als tote oder gar keine Mehlwürmer. In der zweiten Versuchsreihe ist die Reaktion von Steinernema feltiae auf Stoffe untersucht worden. Grundsätzlich ist festzustellen, dass die Bewegungsaktivität der Nematoden durch Hämolymphe mit Treherne-Puffer zunimmt. Auf Grund einer weiteren Versuchsanordnung dieser Versuchsreihe ist festzustellen, dass die unterschiedlichen Konzentrationen von Hämolymphe an und aus den Wachsmottenlarven eine unterschiedliche Bewegungsaktivität

Reaktion auf „unbehandelte“ lebende Wachsmottenlarven und „verletzte“ Wachsmottenlarven: Zur Untersuchung des Bewegungsverhaltens von Steinernema feltiae wurde das Verhalten auf unterschiedliche Konzentrationen von Hämolymphe untersucht. In die Felder F1 wurde eine „unbehandelte“ lebende Wachsmottenlarve fixiert. In die Felder F2 wurde eine Wachsmottenlarve fixiert, deren Chitinpanzer mit Hilfe einer Lanzette verletzt worden ist. Das hat zur Folge, dass ein Hämolymphtropfen aus der Leibeshöhle austritt. Auch hier wurde eine Suspension von 100 μl Steinernema feltiae in die Mitte

Abbildung 10: Bewegungsverhalten von Steinernema feltiae bei einem Angebot von lebenden und toten Mehlwürmern (Inokulationsort: Fußpunkt des Y- Meters)

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bei den Nematoden verursachen.

5.1 Verhalten auf Bewegung Ausgehend von einer Suspension mit 100 μl Steinernema feltiae (dies entspricht ca. 200 Nematoden) am unteren Ast des Y-Meters ist festzustellen, dass nach 24 Stunden sich etwa die Hälfte vom Ausgangsort wegbewegt hat und die andere Hälfte (95 Nematoden) am Inokulationsort verblieben ist. Mit zunehmender Entfernung vom Inokulationsort nimmt die Zahl der Nematoden ab, in 12-14 cm Entfernung vom Ausgangsort sind jedoch immerhin noch 10 Nematoden nachweisbar (siehe Abb. 9). Abb. 11: Bewegungsverhalten von Steinernema feltiae bei der Alternative im Y-Meter: lebende oder keine Mehlwürmer (Inokulationsort: Fußpunkt des Y-Meters)

Werden lebende und tote Mehlwürmer im Y-Meter angeboten, so ist festzustellen, dass Steinernema feltiae innerhalb von 24 Stunden verstärkt zu den lebenden Mehlwürmern hinwandern, siehe Abbildung 10. Wird ein lebender Mehlwurm in den einen Ast des Y-Meters gelegt, in den anderen dagegen keiner, so stellt man fest, dass die Wanderungsbewegung der Nematoden nach 24 Stunden verstärkt zur lebenden Larve führt (9 Nematoden). Im dem anderen Ast des Y-Meters, in dem sich keine Larve aufhält, sind nur sehr wenige Nematoden zu finden (siehe Abb. 11).

Abb. 12: Bewegungsverhalten von Steinernema feltiae bei der Alternative im Y-Meter: toter oder kein Mehlwurm (Inokulationsort: Fußpunkt des Y-Meters)

Hat Steinernema feltiae im Y-Meter die Auswahl zwischen einem toten und keinem Mehlwurm, so ist festzustellen, dass ein toter Mehlwurm nur eine sehr geringe Anziehung ausübt. Die Auszählung der Nematoden erfolgte auch hier nach 24 Stunden (siehe Abb. 12). In der letzten Versuchsanordnung, der auch als Blindversuch bezeichnet werden kann, wurden keine Mehlwürmer ausgesetzt. Dies führte dazu, dass Steinernema feltiae sich innerhalb von 24 Stunden nur sehr wenig fortbewegte (siehe Abb.13).

5.2 Reaktion auf Stoffe Es wurde untersucht, wie Nematoden hinsichtlich ihrer Bewegungsaktivität auf unterschiedliche organische Stoffe reagieren. Dabei wurden die Nematoden mit einer Pipette injiziert. Es konnte deshalb vorkommen, dass bei 0 Minuten unterschiedliche Mengen von Steinernema feltiae anzutreffen sind.

Abb. 13: Wanderungsverhalten von Steinernema feltiae bei nicht vorhandenen Mehlwürmern (Inokulationsort: Fußpunkt des Y-Meters)

In einem ersten Versuch wurde den Nematoden Wasser und Hämolymphe mit Treherne-Puffer angeboten. Als ein Ergebnis dieser Versuchsanordnung ist festzustellen, dass Steinernema Young Researcher

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feltiae nach 24 Stunden eine starke Bewegungsaktivität zu Hämolymphe von Wachsmottenlarven in Verbindung mit Treherne-Puffer aufweist. Wasser dagegen scheint nur eine geringe Attraktivität zu besitzen (siehe Abb. 14). Bei einer weiteren Versuchsreihe wurde das Wasser durch Treherne-Puffer ersetzt. Es ist festzustellen, dass die Bewegungsaktivität der Nematoden verstärkt zu Hämolymphe mit Treherne-Puffer geht. Reiner Treherne-Puffer bewirkt hingegen nur eine schwach ausgeprägte Wanderaktivität bei den Nematoden (siehe Abb. 15).

Abb. 14: Anzahl Nematoden in Feldern mit Hämolymphe und Treherne-Puffer im Vergleich zu Wasser zu unterschiedlichen Zeitpunkten nach Applikation von Steinernema feltiae in gleichem Abstand zu allen Attraktionsquellen

5.3 Reaktion auf unterschiedliche Konzentrationen von Hämolymphe Ausgehend von der Erkenntnis der oben genannten Versuchsreihe, dass Hämolymphe mit Treherne-Puffer eine Bewegungsaktivität von Steinernema feltiae auslöst, wurde in der zweiten Versuchsanordnung eine stärkere Konzentration der Hämolymphe von Wachsmottenlarven gewählt. Den Nematoden wurden „unbehandelte“ lebende Wachsmottenlarven und „verletzte“ Wachsmottenlarven angeboten. Es ist festzustellen, dass die Nematoden verstärkt zu den „verletzten“ Wachsmottenlarven hinwandern (siehe Abb. 16). Auslöser dieser Wanderungsbewegung kann dabei der ausgetretene Hämolymphtropfen aus der Leibeshöhle sein.

Abb. 15: Anzahl Nematoden in Feldern mit Hämolymphe und Treherne-Puffer im Vergleich zu Treherne-Puffer zu unterschiedlichen Zeitpunkten nach Applikation von Steinernema feltiae in gleichem Abstand zu allen Attraktionsquellen

Nun wurden den Nematoden unbehandelte lebende Wachsmottenlarven und in Hämolymphe „gebadete“ Wachsmottenlarven angeboten. Hier wurde deutlich, dass die Stärke der Konzentration von Hämolymphe ausschlaggebend für die Bewegungsaktivität von Steinernema feltiae ist. Wenn die äußere Körperhülle der Wachsmottenlarven in Hämolymphe „gebadet“ wird, dann verursacht dies eine hohe Reaktion hinsichtlich der Bewegung bei den Nematoden (siehe Abb. 17).

6 Diskussion

Abb. 16: Geringe Hämolymph-Konzentration als Bewegungsverstärker bei Steinernema feltiae

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Derzeit werden entomopathogene Nematoden der Art Steinernema feltiae zur biologischen Schädlingsbekämpfung eingesetzt. Gegenstand dieser Arbeit war die Untersuchung der Reaktion der Nematoden auf Wirtsinsekten und ihre Hämolymphe und die anschließende Bewegung von Steinernema feltiae in Richtung auf die Reizquelle. Diese Untersuchungen wurden unter Laborbedingungen durchgeführt. Das bedeutet, dass äußere Faktoren wie Temperatur


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würmern als solches einen Schlüsselreiz auf die Nematoden ausüben. Zum anderen könnte aber auch diskutiert werden, dass das Blut selbst, also die Hämolymphe, einen Reiz darstellt. Nahe liegend war es daher, die besondere Attraktivität von organischen Stoffen auf das Bewegungsverhalten von Steinernema feltiae zu untersuchen. In der zweiten Versuchsreihe wurde daher die Reaktion von Steinernema feltiae auf unterschiedliche Stoffe hin untersucht. Die Leibeshöhle von Wachsmottenlarven besteht aus bis zu 40 % Hämolymphe, die wiederum aus Plasma und Hämocyten besteht.

Abbildung 17: Hohe Hämolymph-Konzentration als Bewegungsverstärker bei Steinernema feltiae

und Bodenbeschaffenheit vernachlässigt wurden. Bei den Versuchen war es sehr schwer, immer gleiche Bedingungen bei den einzelnen Versuchsreihen zu gewährleisten. Außerdem erwies es sich als problematisch, eine punktgenaue Injektion der Nematoden durchzuführen. Bei der Auszählung der Nematoden entstanden auch Schwierigkeiten, da die Y-Meter waagerecht gelagert wurden und so die Nematoden zum großen Teil durch die Schwerkraft auf den Boden sanken. Die Proben wurden aber aus der Mitte des Rohrs entnommen. Dies ist der Grund, warum bei manchen Versuchen nur so wenige Nematoden erfasst wurden. Bei den Petrischalen war es sehr schwer, die Agarose gleichmäßig auszubringen. Außerdem durfte die Agarose nicht zu flüssig sein, da sonst die Nematoden ertranken.

jäger („ambush-forages“) und in die Gruppe der Pirschjäger („cruise-forages“) ein. Die sogenannten „Ansitzjäger“ verharren am Inokulationsort, während die Pirschjäger sich ihre Beute suchen. Die Ergebnisse meiner Arbeit bestätigen aber nicht diese These, sondern die von Peters [8], der sich dafür ausspricht, dass Steinernema feltiae sowohl zu den Ansitz- als auch zu den Pirschjägern gehört. Bei der Untersuchung des Bewegungsverhaltens von Steinernema feltiae auf lebende und tote Mehlwürmer ist festzustellen, dass die Wanderungsbewegung verstärkt zu den lebenden Mehlwürmern hin verläuft. Das bedeutet, dass Steinernema feltiae lebende Mehlwürmer bevorzugen.

In [8] wird berichtet, dass dieses Bewegungsphänomen bei Steinernema feltiae von verschiedenen Wissenschaftlern festgestellt worden ist (vgl. [7[, [5], [11]).

Die Attraktivität von lebenden Mehlwürmern auf Steinernema feltiae wird unterstrichen, da diese verstärkt zu lebenden Mehlwürmern wandern. Wenn kein Mehlwurm vorhanden ist, wird an diesem Zielort Steinernema feltiae nicht angetroffen. Sind an dem einen Ende des Y-Meters keine Mehlwürmer vorhanden, so wandern die Nematoden dort auch nicht hin. Selbst tote Mehlwürmer haben einen höheren Reiz. Wenn man die Gesamtanzahl der Nematoden in den einzelnen Ästen miteinander vergleicht, findet man in dem Ast ohne Mehlwurm 11 Nematoden, während in dem Ast mit dem toten Mehlwurm 21 Nematoden anzutreffen sind. Bei nicht vorhandenem Nahrungsangebot findet nur eine geringe Bewegungsaktivität statt. Zusammenfassend kann an dieser Stelle festgestellt werden, dass die Wanderaktivität von Steinernema feltiae höher ist bei einem Angebot von lebenden Mehlwürmern.

Campell und Gaugler [3] teilen die Nematodenarten Steinernema feltiae und Heterorhabditis bacteriophora in die Gruppe der Ansitz-

Die Ursache für dieses Bewegungsverhalten kann möglicherweise vielschichtig sein. Zum einen könnte die Bewegung von lebenden Mehl-

Kommen wir nun zu den Ergebnissen dieser Arbeit. In der ersten Versuchsreihe ist das Bewegungsverhalten von Steinernema feltiae hinsichtlich lebender und toter Mehlwürmer untersucht worden. Dabei ist festzustellen, dass nach 24 Stunden eine Wanderungsbewegung weg vom Inokulationsort stattgefunden hat. Am Inokulationsort sind 95 Nematoden nachzuweisen, während am letzten Messpunkt (12-14 cm) vor der Bifurkation (Teilung) des YMeters noch 10 Nematoden aufzufinden sind.

Festzustellen ist, dass die Hämolymphe in Verbindung mit dem Treherne-Puffer eine höhere Bewegungsattraktivität für die Nematoden besitzt als Wasser. Um auszuschließen, dass Steinernema feltiae vom Treherne-Puffer möglicherweise stärker angezogen wird, wurde in einer zweiten Versuchsanordnung reiner Treherne-Puffer verwendet. Auch hier bestätigt sich das erste Untersuchungsergebnis, nämlich dass Hämolymphe eine hohe Bewegungsaktivität bei Steinernema feltiae verursacht. Ausgehend von der Frage, warum Steinernema feltiae die Hämolymphe von Wachsmottenlarven anziehend findet, kann die These diskutiert werden, inwieweit es sich bei Steinernema feltiae um eine Form eines hämatophagen Parasiten handelt, dessen Hauptnahrungsmittel Hämolymphe ist. Die Dauerlarven von Steinernema feltiae sind immer auf der Suche nach neuen Wirtstieren und ernähren sich von deren Hämolymphe. Um die Bedeutung von Hämolymphe bei der Wirtssuche von Steinernema feltiae zu unterstreichen, wurden die Wirkungen verschiedener Konzentrationen von Hämolymphe auf die Wanderungsbewegung von Nematoden verglichen (vgl. Kap. 5.3). Bei der Untersuchung von „unbehandelten“ lebenden Wachsmottenlarven und „verletzten“ Wachsmottenlarven ist festzustellen, dass Steinernema feltiae sich verstärkt zu den „verletzten“ Larven bewegt. Dies liegt wahrscheinlich daran, dass durch die Verletzung ein Hämolymphtropfen aus der Leibeshöhle austritt. Nichtsdestotrotz besitzen aber auch die „unbehandelten“ lebenden Wachsmottenlarven eine gewisse Anziehung. Zur Bestätigung der Hypothese, dass Hämolymphe anziehend auf Steinernema feltiae wirkt, wurden in der letzten Versuchsanordnung in Hämolymphe „gebadete“ lebende Wachsmottenlarven mit „unbehandelten“ lebenden Larven verglichen.

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Hier konnte die Annahme bestätigt werden, dass die hohen Konzentrationen von Hämolymphe eine höhere Auswirkung auf die Bewegungsaktivität von Steinernema feltiae haben. Diese Ergebnisse sprechen für die oben genannte These, dass es sich bei Steinernema feltiae um eine Form eines hämatophagen Parasiten handelt, dessen Nahrungsmittel Bakterien, aber auch Hämolymphe ist. Diese Annahme müsste aber in weiteren Versuchen verifiziert werden, da Hauptbestandteil dieser Arbeit lediglich die Untersuchung des Verhaltens von entomopathogenen Nematoden am Beispiel von Steinernema feltiae ist. Ausgehend von der Erkenntnis, dass Hämolymphe eine Bewegungsaktivität von Steinernema feltiae verursacht, könnte Hämolymphe zur Prozessoptimierung im Rahmen der biologischen Schädlingsbekämpfung beitragen. Beispielsweise könnte flüssige oder pulvrige Hämolymphe zusammen mit den Nematoden ausgebracht werden und dabei die Aktivität von Steinernema feltiae steigern.

7 Zusammenfassung Es wurde das Bewegungsverhalten von entomopathogenen Nematoden – am Beispiel Steinernema feltiae – untersucht, wenn ihnen als mögliche Reizquellen Mehlwürmer und Wachsmottenlarven angeboten wurden. In einer ersten Versuchsreihe wurde das Bewegungsverhalten unter isolierten Bedingungen mit Hilfe eines Y-Meters untersucht. Werden keine Reizquellen angeboten, verbleibt etwa die Hälfte am Inokulationsort, die andere Hälfte verlässt diesen. Werden lebende und tote Mehlwürmer angeboten, so haben die lebenden Mehlwürmer eine höhere Attraktivität für die Nematoden. In einer zweiten Versuchsreihe wurde die Reaktion von Steinernema feltiae auf Wasser, Treherne-Puffer und Hämolymphe mit TrehernePuffer untersucht. Hierbei wurde festgestellt, dass mit Treherne-Puffer verdünnte Hämolymphe die Bewegungsaktivität von Steinernema feltiae erhöht. In einer weiteren Versuchsanordnung wurden „unbehandelte“ lebende Wachsmottenlarven sowie „verletzte“ und in Hämolymphe „gebadete“ Wachsmottenlarven verwendet. Dabei konnte eine hohe Bewegungsaktivität von Steinernema feltiae zu Wachsmottenlarven nachgewiesen werden, wenn diese mit hohen Konzentrationen von Hämolymphe in Kontakt

gekommen waren.

Dank

Ausgehend von dieser Erkenntnis wurde die These aufgestellt, dass es sich bei der Nematodenart Steinernema feltiae um eine Form eines hämatophagen Parasiten handelt. Dies könnte man sich im Rahmen des biologischen Pflanzenschutzes zu Nutze machen, indem man die Nematoden zusammen mit Hämolymphe ausbringt und so die Bewegungsaktivität steigert.

Diese Arbeit ist in der Abteilung Biotechnologie, Biologischer Pflanzenschutz des Instituts für Phytopathologie, Raisdorf und in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen E-nema, Raisdorf entstanden. Vor allem Dr. Arne Peters möchte ich herzlich danken, dass er mir die Nematoden und die Materialien zur Verfügung stellte und mich unterstützte. Für die herzliche Atmosphäre durch die Studenten und Mitarbeiter möchte ich mich auch sehr bedanken. Schließlich möchte ich meinen Freunden und der Familie für die tägliche Unterstützung und Motivation danken, ohne die diese Arbeit nicht entstanden wäre.

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Magazin Interview

„Wir brauchen täglich Mathematik, meistens merken wir es nur nicht“ Günter M. Ziegler, Jahrgang 1963, ist Professor am Institut für Mathematik der Technischen Universität Berlin. Als Koordinator des Mathematikjahres 2008 setzt er sich dafür ein, seine Begeisterung für die Welt der Zahlen und Formeln jungen Menschen näher zu bringen. Für diese Verdienste erhält er den Communicator-Preis 2008.

Junge Wissenschaft: Bereits 1976, mit dreizehn Jahren, haben Sie am Bundeswettbewerb Mathematik teilgenommen – und gewonnen. Wie kam es zu Ihrem Interesse an der Mathematik, Prof. Ziegler? Prof. Günter M. Ziegler: Ich war als Schüler unglaublich neugierig, an sehr vielen verschiedenen Sachen interessiert. Das ist eine Stärke. Das Talent für Mathematik habe ich wohl in die Wiege gelegt bekommen; meine Eltern hatten beide eine Eins im MatheAbi. Das Interesse kam von selbst. Ich habe schon immer gerne geknobelt, fand es immer ein tolles Gefühl, etwas Schwieriges gemeistert zu haben. Die Sprache der Mathematik ist sehr formal, aber eben auch sehr klar, eindeutig, nachvollziehbar bis hin zu elegant. Mathematik ist schön, jedenfalls habe ich das immer so empfunden. JW: Sie waren 1982 Bundessieger Mathematik/Informatik im Wettbewerb „Jugend forscht“. Warum haben Sie teilgenommen und was war das Thema Ihres Wettbewerbsbeitrages? Welche Empfehlungen

und Tipps haben Sie für zukünftige Teilnehmer? GZ: Ich hab' ja dreimal teilgenommen, das erste Mal gemeinsam mit einem älteren Mitschüler, der jetzt Professor für Radiologie in Holland ist. Wir haben einen dritten Platz im Bundeswettbewerb gewonnen. Meine zweite Arbeit fiel im Landeswettbewerb Bayern durch, die dritte führte dann zu einem Bundessieg. Die Arbeit hieß „Vier farbige Probleme“ und beschäftigte sich mit dreidimensionalen Versionen des so genannten Vierfarbenproblems. Heute verstehe ich die Mathematik dazu viel besser – anders gesagt, das Thema hat mich nie mehr ganz losgelassen... Empfehlungen und Tipps: da will ich mich zurückhalten, „Ratschläge sind ja auch Schläge“. Ganz sicher gelten aber die alten Tugenden: Neugier, Genauigkeit und Konzentration. Nicht alles klappt im ersten Anlauf, die wirklich guten Sachen sehr oft erst im zweiten oder dritten. JW: Nach Abitur und Studium in München und Cambridge/Massachusetts sowie

Stationen in Augsburg und Djursholm kamen Sie 1992 nach Berlin und sind der Hauptstadt bis heute treu geblieben. Wie kam es dazu und was motiviert Sie, in Berlin zu lehren und zu forschen? GZ: Mathematik in Berlin wird von vielen gemeinsam gemacht, das ist die Basis des Erfolgs, aber auch der Grund, warum das so viel Freude macht. Die Mathematik hat sich in Berlin seit den 90er Jahren zu einem Forschungsschwerpunkt mit Weltruf entwickelt. Alle drei Hauptstadt-Universitäten sind heute exzellent in diesem Fach. Die Erfolgsbilanz ist ja sehenswert: 1998 fand der Internationale Mathematikerkongress in Berlin statt. 2002 wurde von allen drei Berliner Universitäten und zwei Forschungsinstituten gemeinsam das DFG-Forschungszentrum Matheon gegründet. 2006 erhielten wir im Rahmen der Exzellenzinitiative von Bund und Ländern den Zuschlag für die „Berlin Mathematical School“ (BMS), eine Graduiertenschule aller drei Berliner Unis. Das zieht die besten Köpfe an. Wir haben Mitarbeiter und Gastprofessoren aus der ganzen Welt. Und da bleibt man dann auch gerne – ganz abgesehen davon, dass Berlin als Stadt so vielfältig, spannend und facettenreich ist. Ich bin da zuhause. JW: In der Geschichte der Mathematik gibt es viele große Namen. Haben Sie hier ein Vorbild und wenn ja, weshalb?

Seit seiner Jugend schlägt Prof. Günter M. Zieglers Herz für Mathematik. (Bild: Sandro Most, 2006)

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GZ: Die Heroen der Mathematikgeschichte sind gefährlich: Wer sich da ein Vorbild raussucht, der kriegt den Minderwertigkeitskomplex gleich mitgeliefert. Newton war ja wohl als Mensch ein Ekel, Gauß etwas langweilig, Euler sicher niemand, mit dem ich mich vergleichen will. Gelernt habe ich von lebendigen Menschen. Meine mathematischen Lehrer, Heinrich Steinlein in München, Richard Stanley und Gian-Carlo Rota am MIT, Martin Grötschel in Augsburg und dann in Berlin, die waren für mich sehr viel wichtiger als die ganze Mathematikgeschichte. Ganz zu schweigen von Anders Björner, meinem Doktorvater am MIT, jetzt in Stockholm, das ist einer von dem ich ganz sicher sagen würde, ja, der hat mich


Magazin geprägt, der ist ein großes Vorbild. Auch, weil er ein wunderbarer Mensch ist. JW: Sie sind u. a. Initiator und Mitorganisator des Wissenschaftsjahres der Mathematik, Präsident der Deutschen Mathematiker-Vereinigung und lehren an der TU Berlin. Bleibt da noch Zeit für Forschung und eigene Projekte – und wenn ja, womit beschäftigen Sie sich aktuell? Natürlich kostet ein großes Kommunikationsprojekt wie das Jahr der Mathematik viel Zeit. Aber zum einen habe ich Unterstützung von vielen Seiten, zum anderen kann man, glaube ich, schon jetzt sagen, dass sich der Aufwand gelohnt hat. Und natürlich macht mir die Präsentation meines Fachs auch Spaß! Dennoch betreue ich weiterhin meine Doktoranden und Postdocs, engagiere mich bei Matheon und BMS und verfolge auch eigene Projekte. Natürlich habe ich keine freien Nachmittage, wo ich mal „an irgendwas rumknoble“. Aber ich habe fünf Doktoranden und eine Doktorandin mit denen ich regelmäßig arbeite und viel spreche, und wir alle gemeinsam kriegen eine ganze Menge raus. Im Detail ist das sehr kompliziert: aber es geht unter anderem darum, wie „komplex“ geometrische Strukturen im dreidimensionalen Raum eigentlich sein können. JW: Können Sie uns das bitte genauer erklären? Was kann man sich unter Ihrem Spezialgebiet, der diskreten Mathematik, vorstellen? GZ: Diskrete Mathematik beschäftigt sich mit endlichen Strukturen und mit Strukturen, die aus Einzelteilen zusammengesetzt sind. Ich mache diskrete Geometrie, beschäftige mich also zum Beispiel mit Flächen, die aus Dreiecken und Vierecken zusammengesetzt sind, wie etwa die Glasdächer von großen Bahnhöfen, oder die mathematischen Modelle für Karosserien im Computer. Das Gegenteil von „diskret“ in der Mathematik ist nicht „indiskret“, sondern „kontinuierlich“ - Differenzial- und Integralrechnung etwa beschäftigen sich mit glatten Strukturen, das ist dann eben nicht so sehr „meine Baustelle“. JW: Es gibt ja die verbreitete Meinung, dass in der Mathematik alles entdeckt und ausgerechnet sei, und dass das inzwischen alles der Computer kann? Gibt es eigentlich noch große Rätsel in der Mathematik? GZ: Ja: Einerseits ist Mathematik heute so erfolgreich wie nie zuvor, nicht nur in den An-

wendungen, sondern auch in der Lösung der ganz großen Probleme. In den letzten 15 Jahren sind mindestens drei Jahrhundertprobleme gelöst worden: das über 350 Jahre alte Fermat-Problem, die Kepler-Vermutung über Kugelpackungen aus dem Jahr 1611 und die Poincaré-Vermutung über dreidimensionale

kriegt auch was raus. JW: Das Motto des Wissenschaftsjahres, „Mathematik – Alles, was zählt“, erinnert mich an ein Zitat von Albert Einstein, „Nicht alles, was gezählt werden kann, zählt, und nicht alles, was zählt, kann

Festvortrag zur Preisverleihung Landeswettbewerb Rheinland-Pfalz „Jugend forscht", BASF Ludwigshafen , 4. April 2008. (Bild von Dölger/BASF) Raumformen. Die Probleme, vor denen wir jetzt stehen, sind mindestens genauso groß und wichtig: Die größten sind vielleicht die Riemann'sche Vermutung über die Verteilung der Primzahlen und die „P=NP“ Vermutung, bei der es um die Grenzen der Berechenbarkeit geht. Und ich bin sicher: es wird da auch demnächst wieder große Fortschritte und Erfolge geben! Ob dabei Computer nützlich sein werden, ist überhaupt nicht klar; Ideen sind gefragt, und die müssen von Menschen kommen. JW: Aber muss man nicht ein Genie sein, um ein solches Problem zu lösen? Hat man da als junger Forscher eine Chance? GZ: Die Mathematik besteht ja nicht aus einer Reihe von Autobahnen zu den großen Problemen, sondern es geht darum, ein großes und vielfältiges Terrain zu erkunden, Strukturen zu entdecken und zu verstehen, Beispiele zu finden und zu analysieren, Zusammenhänge zu vermuten und nachzuweisen. So entsteht schrittweise Erkenntnis in der Mathematik, so kriegen wir langsam Übersicht, bauen Theorien. Wer Talent und Lust zur Mathematik hat, der kann da mitmachen. Wer Ideen reinsteckt,

gezählt werden.“ Wie wichtig ist Mathematik für unser tägliches Leben und wo wird sie heute gebraucht? GZ: Wir brauchen täglich Mathematik, meistens merken wir es nur nicht. Mit einem Blick auf die Uhr berechnen wir beim Frühstück, ob noch Zeit für eine zweite Tasse Kaffee bleibt. Am Zeitungskiosk geben wir fast automatisch dem Verkäufer den richtigen Betrag für unsere Lieblingszeitung und schätzen schnell ab, ob das Wechselgeld stimmt. Und dann ist da die High-tech im Alltag, die wir täglich nutzen, ohne darüber nachzudenken, dass natürlich auch da Mathematik drin steckt – vom iPod und Handy bis zu Bus- und Bahn-Fahrplänen, von den Automobilkarosserien bis zu den Hollywoodfilmen. Mathematik ist Teil unseres Lebens. JW: Die Wissenschaftsjahre haben das Ziel, den Dialog zwischen Wissenschaft und Öffentlichkeit zu fördern. Was dürfen wir in dieser Beziehung vom Jahr der Mathematik noch erwarten? GZ: Viele Highlights stehen uns noch bevor: Ab dem 7. Mai ist die „MS Wissenschaft“,

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Magazin besser. Davon unabhängig gibt es aber natürlich die Mathematik als Wissenschaft, die mit der Schulmathematik nicht viel zu tun hat. Da geht es dann durchaus auch um Durchhaltevermögen, um tage-, wochen-, manchmal auch jahrelanges Knobeln, um streng logisches Schlussfolgern, um transparente Beweisführung. Das ist „harte Wissenschaft“, da bohren wir Mathematiker oft lange an ganz dicken Brettern. Hier stehen deutsche Mathematiker mit an der Weltspitze. JW: Sie selbst haben Mathematik einmal als „fröhliche Wissenschaft“ bezeichnet, allgemein wird Mathematik jedoch eher als „trocken“ angesehen. Befindet sich die Mathematik in einer „Image-Krise“?

Wissenschaft zum Anfassen (Bild: Mathematikum Gießen) eine schwimmende Mathematik-Ausstellung, vier Monate auf deutschen Binnengewässern unterwegs. Vom 28. Juni bis zum 4. Juli ist Wissenschaftssommer in Leipzig, ein riesiger Jahrmarkt der Wissenschaften mit Mathe-Exponaten und Familienprogramm. Vom 5. bis 9. Mai 2008 findet in Berlin die Premiere des MathFilm-Festivals statt, es folgen Vorführungen von Filmen, in denen Mathe eine zentrale Rolle spielt, in zahlreichen deutschen Städten. Ein Veranstaltungskalender findet man auf der Seite www.jahr-der-mathematik.de. JW: Deutschland genießt weltweit einen exzellenten Ruf im Bereich der mathematischen Forschung. Deutschen Schülerinnen und Schülern werden dagegen regelmäßig deutliche Schwächen in ihrem mathematischen und naturwissenschaftlichen Verständnis attestiert. Wie erklärt sich Ihnen dieser Widerspruch? Ich denke, Mathematik wird von manchen wenig geliebt, weil in der Schule der technische Teil der Mathematik – das „Rechnen lernen“ – das Bild der Mathematik einseitig dominiert. Dabei ist die Mathematik ein unglaublich vielfältiges Wissensgebiet, mit einer langen und spannenden Geschichte, großen Rätseln, von hoher Bedeutung für die Ingenieurwissenschaften und die deutsche Hochtechnologie, voll spannender Herausforderungen für jeden Schüler. Wenn dies den Schülern stärker vermittelt würde, würden sich mehr für das Fach begeistern, würden auch die Noten

Von Krise würde ich nicht sprechen. Aber es stimmt, dass es in manchen Kreisen lange als chic galt, mit „in Mathe war ich immer schlecht!“ zu prahlen. In diesem Punkt hat sich aber in den letzten Jahren schon viel verändert. Die PISA-Ergebnisse haben uns aufgeschreckt und auch nachdenklich gestimmt. Lehreraus- und weiterbildung beziehen inzwischen stärker das individuelle Lernen, das anschauliche Lehren mit ein, auch wenn hier noch großer Nachholbedarf besteht. Hinzu kommt die Erkenntnis, dass Deutschland in wichtigen High-tech-Branchen wie Informatik, Maschinenbau und Ingenieurwissenschaften mehr für die Ausbildung tun muss, qualitativ und quantitativ. Die Mathematik ist die gemeinsame Sprache dieser Fächer, ohne Mathe kommt kein Ingenieur aus. Das haben viele Menschen inzwischen erkannt, denke ich. JW: Sie werden den Communicator-Preis 2008 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft und dem Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft erhalten – für die herausragende öffentliche Vermittlung Ihrer Forschungsarbeiten in der diskreten Mathematik und für Ihre erfolgreichen Bemühungen um ein neues, frisches Bild der Mathematik in der Öffentlichkeit. Was bedeutet das genau? Können Sie uns konkrete Beispiele für Ihre Vermittlungstätigkeit nennen? In ihrer Begründung hat mir die Jury zu Gute gehalten, dass ich neben Fachpublikationen auch allgemeinverständliche Artikel in Tageszeitungen, Magazinen und Internetblogs schreibe, mit dem „Science Café“ ein originelles Talk-Show-Format an der Berliner Urania entwickelt habe, sehr erfolgreiche Lehrernachmittage veranstaltet habe, für das DFG-Forschungszentrum „Matheon“ ein

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Mathequiz entworfen habe und dergleichen mehr. Auch meine Kolumnen zu „Mathematik im Alltag“ und das „BUCH der Beweise“, das ich gemeinsam mit meinem Fachkollegen Prof. Martin Aigner geschrieben habe und das bereits in zehn Sprachen übersetzt wurde, sind gewürdigt worden. JW: Und das Jahr der Mathematik ja wohl auch! Ja. Hierzu hieß es, dass ich es als DMV-Präsident mit großem persönlichem Einsatz geschafft hätte, die großen Fachgesellschaften für das Jahr der Mathematik 2008 zu begeistern. Um ehrlich zu sein: das war gar kein Problem, die Mathematiker waren alle von Anfang an mit Begeisterung und Unterstützung dabei. Die Träger des Themenjahres 2008 sind neben dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und Wissenschaft im Dialog (WiD) die Deutsche Telekom Stiftung (DTS) sowie die Deutsche Mathematiker-Vereinigung (DMV). Über mich sind auch die anderen großen mathematischen Fachgesellschaften in Deutschland aktiv beteiligt, die Gesellschaft für Angewandte Mathematik und Mechanik (GAMM), die Gesellschaft für Didaktik der Mathematik (GDM) und der Förderverein für den mathematischen und naturwissenschaftlichen Unterricht (MNU). Das Mathejahr ist echtes Teamwork! JW: Was bedeutet der CommunicatorPreis für Sie persönlich? Natürlich tut es einfach gut, wenn die eigenen Erfolge auch von anderen gesehen und anerkannt werden. Ich verstehe den Communicator-Preis im Jahr der Mathematik aber als eine Auszeichnung nicht nur für mich. Ausgezeichnet werden meiner Meinung nach auch alle gemeinsamen und vielfältigen Aktivitäten der ’Mathemacher’ in Berlin und im ganzen Land: Das „Redaktionsbüro Mathematik“ hier an der TU Berlin, das Medien und breite Öffentlichkeit mit spannenden Mathethemen versorgt, Kollegen wie Ehrhard Behrends von der FU Berlin, der eine Ausstellung am Deutschen Technikmuseum koordiniert und sonntags Mathematik-Matineen an der Berliner Urania abhält, das DFG-Forschungszentrum Matheon, das Redakteure von Schülerzeitungen trainiert und einen Adventskalender mit Mathematikaufgaben entwickelt hat, und zahllose weitere originelle Veranstaltungen von vielen verschiedenen Akteuren in ganz Deutschland. JW: Herr Prof. Ziegler, wir danken Ihnen für das Gespräch.


Magazin Der IDEENPARK 2008 kommt nach Stuttgart:

MEHR LUST AUF TECHNIK! Containerschiffe, die von einem Lenkdrachen über den Ozean gezogen werden? Kann ein Computer an meinem Gesicht erkennen, wie ich mich fühle? Wieso schwimmt ein Boot aus Beton? Und warum könnte der Kraftstoff unserer Autos schon bald im eigenen Garten wachsen?

Verrückt klingende Fragen, an deren Antworten viele kreative Köpfe schon heute arbeiten. Rund 500 Ingenieure, Forscher, Tüftler und Studenten präsentieren im IdeenPark 2008 vom 17. bis 25. Mai in der Messe Stuttgart persönlich ihre Arbeit an der Welt von morgen – und lassen sich dabei nicht nur über die Schulter schauen. Sie stehen den Besuchern Rede und Antwort und erklären aus erster Hand, wie Innovationen entstehen. Experimente und spannende Wettbewerbe rund um Wissenschaft und Technik schaffen genug Möglichkeiten, auch selbst aktiv zu werden.

Uhde GmbH, einer Tochtergesellschaft von ThyssenKrupp. Zwei Vertreter der Stickoxide sind NO und NO2. Sie sind unter anderem verantwortlich für sauren Regen und Smog. Um diese Emissionen aus Salpetersäureanlagen zu verringern, wurde das EnviNox®Verfahren entwickelt. Ein Katalysator aus Eisen-Zeolith sorgt bei diesem Verfahren in zwei Stufen für die Entfernung von Lachgas und Stickoxiden aus Industrieabgasen. Die Stickoxide wandeln sich dadurch zu Wasser

man es wünscht. Herbeigerufen werden sie per Handy oder Internet. SchlauLoPolis Neben der Technik spielt aber auch das Thema Bildung im IdeenPark 2008 eine wichtige Rolle. In der Halle „SchlauLoPolis“ sind Jung und Alt eingeladen, eine spannende Entdeckungsreise durch die Welt des Lernens zu unternehmen. Unter Anleitung engagierter

Der IdeenPark ist der Höhepunkt der Initiative „Zukunft Technik entdecken“. Vor dem Hintergrund des zunehmenden Nachwuchsmangels in den technischen Berufen hat ThyssenKrupp im Jahr 2004 diese Initiative ins Leben gerufen, die mit ihren vielfältigen Projekten versucht, junge Menschen für Technik zu begeistern und sie zu einem ingenieurwissenschaftlichen Studium oder einer technischen Berufsausbildung zu motivieren. Der alle zwei Jahre stattfindende IdeenPark bildet dabei den Höhepunkt der Initiative. Entdeckt die Lebenswelten! Die vielfältigen Exponate werden den Besuchern in einer Reise durch sieben verschiedene Lebenswelten unseres Planeten präsentiert. Vom Innern der Erde in die eisige Welt der Pole, durch glühende Wüsten und pulsierende Städte bis in die unendlichen Tiefen der Ozeane. Eindrucksvolle Exponate mit herausragenden technischen Innovationen geben einen Eindruck von den Herausforderungen und Lösungsmöglichkeiten rund um die Fragen, wie die Welt von morgen aussehen wird. In der Lebenswelt „In der Natur“ beschäftigen sich zahlreiche Exponate mit dem Thema Reduktion von Treibhausgasen. So auch das preisgekrönte EnviNox®-Verfahren der

Junge Menschen im IdeenPark 2006 in Hannover (Bild: ThyssenKrupp) und Stickstoff um. Übrig bleiben lediglich natürliche Luftbestandteile. Die Lebenswelt „In Bewegung“ widmet sich dem steigenden Bedarf an Mobilität. Wer räumliche Distanzen schnell und sicher überwinden will, benötigt eine funktionierende Infrastruktur sowie innovative Transportmittel. Einige dieser Innovationen werden im IdeenPark 2008 in Stuttgart vorgestellt. Ein Beispiel ist das RailCab. RailCabs sind Schienenfahrzeuge ohne Lokführer, die computergesteuert immer dann fahren, wenn

Pädagogen können Familien gemeinsam experimentieren und forschen. Schüler-Labore, Experimentierstationen und Workshops laden den Besucher ein, die Grundzüge von Naturwissenschaft und Technik zu verstehen. Zudem informiert der Bereich „IdeenKompass“ über Ausbildungswege und Berufsbilder in der Industrie sowie über ingenieurwissenschaftliche Studiengänge. Mal testen, wie Biologen, Biotechniker oder Chemiker arbeiten? In den Schülerlaboren der Helmholtz-Gemeinschaft auf dem IdeenPark können durch Experimentieren und

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Magazin Talentschmiede gemacht: „Jugendliche brauchen Erkenntnisgewinn. Die normale Schule kann das häufig nicht leisten. Wir wollen die Schüler direkt unterstützen. Mitmachen kann jeder, der Neugier und Leistungsbereitschaft mitbringt.“ Im SFZ gehen die Jugendlichen ohne Notendruck ihrem Forschertrieb nach. Mit Erfolg: Die Jungforscher räumen regelmäßig bei „Jugend forscht“ oder der Physik-Olympiade die Preise ab. 90 Prozent der SFZ-Schüler studieren später Naturwissenschaften. „Trotz der Erfolge sind wir keine Hochbegabten-Einrichtung“, betont Lehn.

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Ein Schüler des SFZ beim Experimentieren (Bild: ThyssenKrupp) Forschen wissenschaftlich-technische Zusammenhänge erlernt werden. Die Schüler erhalten so durch einfache Experimente Einblicke in moderne naturwissenschaftliche Denk- und Arbeitsweisen. Im IdeenPark laden die Schülerlabore von sieben unterschiedlichen Forschungszentren der Helmholtz-Gemeinschaft zum Forschen ein. Ein Highlight ist sicherlich, die eigene DNA aus Zellen der Mundschleimhaut selbst zu isolieren, sie sichtbar zu machen und sogar mit nach Hause zu nehmen.

Wie besonders erfolgreiche Jugend-ForschtProjekte zustande kommen, zeigen gleich zwei Projekte. Bei „Forschen und Experimentieren am Küchentisch“ plaudern ehemalige Bundessieger aus dem Nähkästchen und zeigen, dass der Einstieg in die Forschung ganz einfach sein kann. Das Schülerforschungszentrum (SFZ) im württembergischen Bad Saulgau ist gleich mit drei Angeboten für unterschiedliche Altersgruppen vertreten. Seit über 20 Jahren hat sein Gründer, der Physiklehrer Rudolf Lehn, das SFZ zu einer

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Was? IdeenPark 2008 Wann? 17. bis 25. Mai 2008 Wo? Messe Stuttgart Im Netz? zukunft-technik-entdecken.de Eintritt? FREI

Schülermarketing Die Deutsche Schülerwerbung ist Ihr kompetenter Partner für Bildung, Kommunikation und Marketing im Schulbereich: Vermittlung von Sponsoren im Bereich Schulmarketing

PR-Service für Schülerredakteure

Vermittlung von Werbekunden für Schülerzeitungen, Abizeitungen sowie weiterer Schülerzeitschriften

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Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Dirk Sandvohs: Daniel-Düsentrieb-Wettbewerb Neuer Zollhof 3 • 40221 Düsseldorf 66 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 //

Telefon: 0211/38 54 89-11, E-Mail: d.sandvohs@deutsche-schuelerwerbung.de


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Verlag Junge Wissenschaft Athanasios Roussidis Neuer Zollhof 3 40221 Düsseldorf

info@verlag-jungewissenschaft.de

Jugend forscht in Natur und Technik

Engagieren Sie sich für den ingenieur- und naturwissenschaftlichen Nachwuchs und übernehmen Sie ein Patenschaftsabonnement der „Jungen Wissenschaft“ Die „Junge Wissenschaft“ bringt – vor allem für junge Leser – das Neueste aus Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft auf den Punkt. Wissen fördern, Zukunft gestalten

Auch Sie können hochbegabte Schüler und Studenten fördern – indem Sie Patenschaftsabonnements für die „Junge Wissenschaft“ übernehmen. Ein Engagement das sich auszahlt, denn an naturwissenschaftlichem Nachwuchs besteht in der Wirtschaft und an Hochschulen hoher Bedarf. Umso wichtiger ist es, Jugendliche schon heute für Wissenschaft und Forschung zu begeistern.

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Ausgabe Nr. 78 03

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Werden Sie Pate

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Im „Jugend forscht“-Te il diesmal: Die Zauberflöte Eiskaltes Geheimnis Regen ist nicht gleic h Regen Emerging Behaviors in Braitenbe rg-type Robotic Vehic les Besser Hören im Klass enzimmer Mikro metallbäume Außerdem im Heft: Mathematikum – Das mathematische Mitm der Daniel-Düsentrie achmuseum in Gieße b-Wettbewerb, Neue n, s aus der Welt der Wisse nschaft u.v.m.

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Antwort-Fax an (02 11) 38 54 89 - 29 Ja, ich engagiere mich als Pate und fördere den wissenschaftlichen Nachwuchs mit ____ (Anzahl) Patenschaftsabonnement(s) zum Preis pro Abonnement von 30,00 EUR (inkl. USt. und 6,50 EUR Versandkosten) für vier Ausgaben pro Bezugsjahr und Adressat. Ja, ich möchte zusätzlich zu den einzelnen Patenschaftsabonnements als Sponsor auf dem Titel, zu einem geringen Mehraufwand von 2,50 EUR pro Titellogo, vertreten sein (inkl. USt.). Ja, ich stelle Ihnen die Adressaten per gesonderter Auflistung schriftlich zu diesem Auftrag zu (Persönliche Adressenauswahl mit 15% Aufschlag pro Abonnement). Hiermit bestelle ich verbindlich Unternehmen/Hochschule Ansprechpartner

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Die Mindest-Abonnementdauer beträgt 1 Jahr. Sollte das Patenschaftsabonnement nicht 6 Wochen vor Ablauf der Mindest-Abonnementdauer schriftlich (per Einschreiben/Rückschein) gekündigt werden, verlängert sich die Abonnementdauer erneut um 1 Jahr. Die Abonnementpreise sind nach Erhalt der Rechnung fällig und sofort zahlbar. Individuell gewünschte Schulansprachen sowie damit zusammenhängende Beratungsleistungen des Verlags Junge Wissenschaft Athanasios Roussidis werden nur gegen Aufpreis vorgenommen. Gerichtsstand ist Düsseldorf. Es ist ausschließlich deutsches Recht anwendbar.

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Ob eine Schule oder ein bestimmter Leistungskurs, ein Fachbereich oder ein Lehrstuhl, eine bestimmte Bibliothek oder gar eine Einzelperson Ihrer Wahl, deren Unterstützung Ihnen besonders am Herzen liegt – den Abonnentenkreis bestimmen Sie selbst. Aber natürlich können Sie auch gerne ein allgemeines Abonnement übernehmen, das Ihnen Jung-Forscher und solche, die es werden wollen, mit Sicherheit danken werden.


Magazin Wir haben die Ideen für die Zukunft

Bild: TU Berlin

Die TU Berlin – eine der größten technischen Universitäten mitten in Berlin Mit mehr als 28.000 Studierenden zählt die TU Berlin zu den größten technischen Universitäten in Deutschland. Sie versteht sich als international renommierte Universität in der deutschen Hauptstadt, im Zentrum Europas.

Die TU Berlin sieht eine ihrer wichtigsten Aufgaben darin, ihre Studierenden zukunftsfähig für die von Technik und Fortschritt geprägte Welt auszubilden. Dabei geht es nicht allein darum, Wissen zu vermitteln, um Innovationen zu schaffen. Ziel ist es auch, die Studierenden in die Lage zu versetzen, gesellschaftlich und wirtschaftlich relevante Probleme zu erkennen, zu analysieren und zu lösen. Hierfür bietet die TU Berlin ein breites Spektrum von rund 70 Studienfächern. Schwerpunkt sind technologisch orientierte Studiengänge wie Mathematik, Natur- und Ingenieurwissenschaften. In den Ingenieurwissenschaften ist sie in Berlin die Universität mit dem breitesten Angebot und einem Alleinstellungsmerkmal bezüglich ihres Profils und der fachlichen Ausrichtung.

Darüber hinaus können an der TU Berlin auch Wirtschafts- und Planungswissenschaften sowie einige geistes- und sozialwissenschaftliche Studiengänge absolviert werden. Die Geistes- und Sozialwissenschaften der TU Berlin zeichnen sich durch einen engen Technikbezug aus. Praxisnähe fließt in das Studium ein durch das Engagement namhafter Unternehmen, zum Beispiel die Deutsche Telekom AG mit den »Deutsche Telekom Laboratories« und die Siemens AG mit dem »Center for Knowledge Interchange«. Studierende profitieren dabei durch die Vermittlung von Studien- und Abschlussarbeiten sowie Praktika. Die neuen Bachelor- und Masterangebote Zum Wintersemester 2007/08 stellte die TU Berlin ihr Studienangebot auf das Bachelor- und Mastersystem um. Mehr als zwei

Jahre früher, als es im Bologna-Prozess, der Schaffung eines einheitlichen europäischen Hochschulraums, vorgesehen ist. Die Umstellung auf Bachelor und Master bedeutet nicht nur neue Abschlüsse, sondern eine umfangreiche Umgestaltung der Studieninhalte und die Entwicklung komplett neuer Studiengänge. So hat die Universität bundesweit einzigartige Angebote aufgestellt. Dazu gehören die Masterstudiengänge »Human Factors« oder »Computational Neuroscience«. Alle Studiengänge werden in Module unterteilt, die studienbegleitend abgeprüft werden. Die Inhalte werden außerdem auf moderne Ansprüche im Berufsleben abgestimmt. Dabei ist das Bachelor-Master-Modell der TU Berlin so angelegt, dass sich das Forschungsprofil der Universität im Profil der Studiengänge widerspiegelt. Im Mittelpunkt stehen die sieben von der Universität festgelegten Zukunftsfelder: Information und Kommunikation, Verkehr und Mobilität, Gesundheit und Ernährung, Energie, Gestaltung von Lebensräumen, Wasser sowie Wissensmanagement. Mit dem TU-eigenen Programm »Offensive Wissen durch Lernen« (OWL) werden momentan zusätzlich zehn Millionen Euro ausschließlich in die Verbesserung der Studienbedingungen und in die Erneuerung der Lehre investiert. Durch verstärkte Kleingruppenarbeit sollen Studienzeiten verkürzt werden, durch Investitionen in moderne Labore und innovative Multimedia-Angebote wird ein modernes Studium an der TU Berlin gefördert. Netzwerk Schule – vor dem Abi an die Uni

Studierende sonnen sich auf der Treppe vor dem Hauptgebäude. Im Hintergrund: der FranzFischer-Bau (Gebäude Technische Chemie). (Bild: TU Berlin/ Weiß)

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Die TU Berlin öffnet zahlreiche Vorlesungen und Labore auch für Schülerinnen und Schü-


Magazin wie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der TU Berlin, wenn sie in die Schulen gehen. In regelmäßigen Abständen besucht der Präsident der TU Berlin gemeinsam mit Forschern Berliner Gymnasien. Dann verwandelt sich die Aula in einen Hörsaal. Es wird experimentiert und über die Studienfächer informiert. Die Schülerinnen und Schüler erfahren so aus erster Hand, was Studieren bedeutet. Ein Patenschaftsmodell stellt einen kontinuierlichen Kontakt zwischen Universität und Schule sicher. Auch für Lehrerinnen und Lehrer oder Eltern gibt es maßgeschneiderte Beratungsangebote. Leistungsstarke Forschung – ein Plus für die Studierenden

Wissenschaftler im Chemielabor (Bild: TU Berlin/ Weiß) ler. In ihren Hörsälen sitzen Gymnasiasten und bekommen so schon frühzeitig Einblick in die Welt der Wissenschaft. Ob bei der Kinderuniversität, dem Probestudium oder den Technik-Workshops – den Schülerinnen und Schülern helfen spannende und individuelle Beratungsangebote, um unter den 70 Studienfächern das Richtige für ihre Zukunft zu finden. Barrieren sollen so abgebaut, das Interesse an Technik-, Natur- und Ingenieurwissenschaften erhöht und die besten Schülerinnen und Schüler für ein Studium an der TU Berlin gewonnen werden.

Mädchen ab der 11. Klasse. Bei »Studieren probieren« bieten Dozentinnen und Dozenten verschiedener Fachrichtungen »Schnupperprojekte« an. Dort können Schülerinnen selbst experimentieren und forschen. Die Europäische Akademie für Frauen in Politik und Wirtschaft (EAF) oder die Femtec – Hochschulkarrierezentrum für Frauen Berlin GmbH, bei denen die TU Berlin beteiligt ist, bringen Schülerinnen, Studentinnen und erfolgreiche Ingenieurinnen zusammen. Hier ergänzen sich Mentoring, Coaching und individuelle Karriereplanung.

Studieren ab 16

Wir gehen in die Schule

Früh übt sich … unter diesem Motto können angehende Abiturientinnen und Abiturienten nicht nur ein Probestudium absolvieren, sondern auch das neu eingeführte Schülerstudium der TU Berlin ausprobieren. Die Grundidee dafür ist einfach: hoch motivierte, leistungsstarke Schülerinnen und Schüler der gymnasialen Oberstufe besuchen Seminare und Vorlesungen. Als »privilegierte« Gasthörer erwerben sie über diesen Weg Leistungsnachweise der Universität – und das schon während ihrer Schulzeit. Bei einem späteren Studium an der TU Berlin werden diese anerkannt. So entstehen feste Bindungen und ein ausgeprägtes Interesse an den gewählten Fächern.

Beratung vor Ort leisten Studienberater so-

Die Entwicklung neuer Energieträger, eine nachhaltige Wassernutzung oder die Frage nach der Zukunft der Telekommunikationsdienste sind gesellschaftliche und wirtschaftliche Herausforderungen. Diesen stellt sich die TU Berlin mit einer leistungsstarken Forschung. In großen, interdisziplinären Vorhaben entwickeln die Forscherinnen und Forscher Lösungen für die Probleme von morgen. Vor allem auch Studierende profitieren von der Nähe zur aktuellen Forschung. Mathematik – weltweiter Leuchtturm Ein Beispiel hierfür ist das weltweit beachtete DFG-Forschungszentrum „Matheon – Mathematik für Schlüsseltechnologien“. Mathematik spielt eine zentrale Rolle für zahlreiche Schlüsseltechnologien und die Wettbewerbsfähigkeit unseres Landes. Hinter vielen technologischen Neuheiten steckt

Ingenieurinnen gesucht Die TU Berlin unternimmt viel, um gerade Schülerinnen für natur- und ingenieurwissenschaftliche Studienfächer zu gewinnen. Der Techno-Club wendet sich beispielsweise an

Der TU-Mathematiker John Sullivan macht in seinem 3D-Labor abstrakte Gleichungen als ästhetische Gebilde sichtbar ( Bild: TU-Pressestelle/ Böck)

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Magazin

Im Rahmen eines Forschungsprojekts am Fachgebiet Raumfahrttechnik der TU Berlin konnten TU-Studierende an einem Parabelflug der European Space Agency (ESA) teilnehmen und eigene Experimente unter den Bedingungen der Schwerelosigkeit durchführen. (Bild: ESA) Mathematik. Nicht nur für den Betrieb eines Handys ist die Wissenschaft vonnöten, ihrer bedienen sich auch Ärzte, Börsenmakler oder Logistiker. Dieser Entwicklung trägt das Forschungszentrum »MATHEON« Rechnung. In ihm koordinieren die mathematischen Institute der drei großen Berliner Universitäten sowie das Konrad-Zuse-Zen-

trum für Informationstechnik Berlin und das Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik der Leibniz-Gemeinschaft ihre Forschungsaktivitäten. Die TU Berlin ist die Sprecherhochschule des Zentrums, das nicht nur im europäischen Forschungsraum eine Leuchtturmwirkung besitzt und Anziehungspunkt für internationale Talente ist. Im

Jahr 2002 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft in Berlin eingerichtet, kann es jetzt schon auf eine beispielhafte Erfolgsund Drittmittelbilanz verweisen. Innerhalb der Exzellenzinitiative für deutsche Universitäten konnte die „Berlin Mathematical School“ überzeugen, die eng mit dem DFG-Forschungszentrum „Matheon“ verbunden ist. Seit Ende 2006 kommen Studierende aus aller Welt zum Promotionsstudium Mathematik nach Berlin. Dort wird ihnen ein Studium angeboten, das auf das Potential der international ausgewiesenen Berliner Mathematik zurückgreifen kann. Technische Universität Berlin Straße des 17. Juni 135 10623 Berlin www.tu-berlin.de Informationen für Studieninteressierte: www.tu-berlin.de/zielgruppen/ studieninteressierte/ Fragen rund um das Studium an der TU Berlin: Telefonservice: +49 (0)30 314-29999 E-Mail: telefonservice@tu-berlin.de

Eine Sonnenblume vor der Außenfassade des Hauptgebäudes. (Hintereingang). (Bild: TU-Pressestelle/ Dahl)

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Magazin "RoboKing": Junge Ingenieure gesucht

Bundesweiter Roboterwettbewerb für Schüler entfacht Technik-Fieber Ein Handy und einen MP3-Player hat heute beinahe jeder in der Tasche. Zuhause steht der PC und die Eltern fragen bei ihren Kindern nach, wenn es Probleme mit dem Internet gibt. Nein, heutige Schüler sind wahrhaft keine Technikmuffel – trotzdem denken nur die wenigsten ernsthaft daran, Ingenieur zu werden. Warum eigentlich?

„Vielleicht weil viele gar nicht so genau wissen, was man da so macht“, vermutet Prof. Dr. Peter Protzel von der Technischen Universität Chemnitz. Aus diesem Grund kann bei dem von ihm initiierten bundesweiten Roboterwettbewerb „RoboKing“ (www.roboking.de) jeder Schüler einmal Ingenieur auf Probe werden. Wer in diesem Jahr auf der CeBIT die Halle 24 betrat, traf gleich auf einen Messestand, der so gar nicht in die ansonsten recht unspektakuläre Messehalle passen wollte. Auf dem Stand von RoboKing herrschte emsiges Treiben, 16 Mannschaften tüftelten an ihren Robotern und ließen sie auf den Spielfeldern gegeneinander antreten [1]. Dabei ging es aber stets friedlich zu, denn im Gegensatz zu manchen anderen Roboterwettbewerben gewinnt nicht der Stärkste, sondern der Cle-

verste. Dass der Schwerpunkt des Wettbewerbs eher auf dem intelligenten Einsatz von verschiedensten Sensoren und ausgefeilten Taktiken liegt, zeigt schon die Aufgabenstellung: Pro Spiel traten zwei Roboter gegeneinander an. Ihre Aufgabe bestand darin, möglichst viele Tennisbälle einzusammeln und in ihre „Basis am Ende des Spielfeldes zu bringen. Der Gegner versuchte natürlich das Gleiche und hatte obendrein noch die Möglichkeit, die gesammelten Bälle wieder zu "rauben“, in dem er die auf dem Spielfeld an einer Art Galgen aufgehängten Ringe aufspürte und abzog. Dass die Roboter in der Lage waren, diese komplexe Aufgabe völlig eigenständig – also ohne Fernsteuerung – zu lösen, verblüffte die zahlreichen Zuschauer auf der CeBIT. Einmal gestartet, waren die Roboter für die fünfmi-

nütige Spielzeit völlig auf sich gestellt. Selbst Handeingriffe waren nur im Notfall gestattet und wurden mit Strafpunkten geahndet. Damit die Roboter ihre Aufgabe überhaupt erfüllen können, müssen die Schüler sie natürlich mit vielen Sensoren und einem Mikrocontroller ausstatten und programmieren. Da die Veranstalter von der Technischen Universität Chemnitz außer den Spielregeln keine Vorschriften machen, sieht jeder Roboter anders aus und verfolgt eine andere Lösungsstrategie. Die Schüler müssen im Team Aufgaben aus den Bereichen Elektrotechnik/ Elektronik, Informatik und der Konstruktion gemeinsam lösen, um gegen ihre Kontrahenten zu bestehen. So unterschiedlich die Roboter sind, so unterschiedlich sind auch die teilnehmenden

Das Team B.O.R.G. aus Hessen ist schon zum dritten Mal beim RoboKing dabei. (Bild: Wolfgang Thieme)

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Magazin Schüler. Während die ältesten kurz vor dem Abitur stehen, sind die jüngsten gerade einmal 12 Jahre alt. Doch aufgrund der vielschichtigen Aufgabenstellung haben auch die jüngeren Schüler gute Chancen gegen die älteren Teilnehmer. „Wer einmal vom RoboKing-Fieber angesteckt wurde, kommt davon nicht mehr los“, weiß Johannes Liehmann, Teamleiter von „BotBurger“ des Dionysianum-Gymnasiums aus Rheine schon aus eigener Erfahrung. Doch auch drei zwölfjährige Schüler des Herder-Gymnasiums aus Berlin nahmen mutig zum ersten Mal die Herausforderung an und verwiesen als Team „Die Gehirnströme“ gleich zu Anfang einige ältere Teams in ihre Schranken. „Vor dem RoboKing sind wir noch nie mit Robotern in Berührung gekommen. Dass es zu Anfang gleich so gut klappt, hätten wir nicht gedacht.“, erzählt Teammitglied Christoph Bewernick. Das Siegerteam „Ballcatcher“ (Bild: Wolfgang Thieme) Wer jetzt selbst vom Roboter-Fieber gepackt wird, der kann sich auf den Internetseiten des Wettbewerbes über die neue Aufgabenstellung des RoboKing 2009 informieren. Denn auch im nächsten Jahr werden wieder Schülerteams aus ganz Deutschland gesucht, die die Herausforderung dieses anspruchsvollen Wettbewerbes annehmen. Die Aufgabe unterscheidet sich natürlich von der diesjährigen, damit gerade auch neue Mannschaften eine Chance gegen die erfahreneren Teams haben. Noch bis zum 15. Mai können sich Teams, bestehend aus drei bis fünf Mitgliedern plus einem volljährigen Teamleiter, auf den Internetseiten des Wettbewerbs unter www.roboking.de anmelden. Eine umfangreiche Wettbewerbsdokumentation erleichtert dabei vor allem RoboKing-Anfängern den Start. Darin werden nicht nur Spielfeld, Aufgabe und Wettbewerbsbestimmungen detailliert dargestellt, sondern auch handelsübliche Sensoren und Mikrokontrollsysteme beschrieben sowie Spielregeln erklärt und andere wertvolle Tipps gegeben. Damit die jungen Nachwuchsingenieure nicht an finanziellen Hürden scheitern, ist die Teilnahme kostenlos. [1] Reiko Kaps, „Mit Forken gegen Kipper - Roboking-Schülerwettbewerb auf der CeBIT 2008“, c't 7/2008, S. 39-41. http:// www.heise.de/ct/08/07/039/ Frauen und Technik: Daniela Weidisch (l.) und Lena Diefenbach vom Team „The Rockys“ aus Rockenhausen (Rheinland Pfalz) wurden Vizemeister in der 2. Liga des RoboKing Finales auf der CeBIT. (Foto: Wolfgang Thieme)

72 Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 // „Robo-King“ entfacht Technikfieber


Magazin Literaturtipp

Werkbuch Energie – ein Beitrag zur aktuellen Klimadebatte Beim Lesen des Buches sieht man viel Licht, aber auch viel Schatten. Das Anliegen des Buches ist es, aktuelle Fragen der weltweiten Energieversorgung und des globalen Klimawandels populär darzustellen. Die Thematik wird durch viele Bilder ansprechend, aussagekräftig und anschaulich präsentiert. Zudem ist in umfassender Weise aktuelles Zahlenmaterial zu Energieverbrauch, Energievorräten und Wirkungsgraden der wesentlichen Energietechniken zusammengestellt. Wer diese Fakten versteht, kann auf hohem Niveau bei der wichtigen Debatte über die Zukunft der Energieversorgung und des damit verbundenen Umweltschutzes mitwirken. Die Autoren bemühen sich durch vielfältige Methoden, die physikalischen Zusammenhänge verständlich zu machen. Dabei verwenden sie Erklärungen, Geschichten, Beispiele, Aufgaben mit Lösungen, Diagramme, Infokästen, Berufsbeschreibungen, Hinweise auf Schülerlabore sowie einige Literaturempfehlungen. Schwierige Begriffe werden für den Anfänger jedoch kaum zugänglich. Was denkt sich beispielsweise der Leser, wenn er erfährt, Entropie sei eine Maßzahl für Ordnung? Kann er sich dann vorstellen, dass es bei Entropie eher um Unordnung geht oder dass die Entropie eine wichtige Rolle bei der natürlichen zeitlichen Abfolge von technologisch wichtigen Zuständen und bei den Wir-

kungsgraden der Energietechniken spielt? Ein weiteres Beispiel ist der Treibhauseffekt, der mit einer Fülle detaillierter Zahlen geschildert wird. Aber erkennt der Leser dabei, dass er bereits mit einfachen Zahlen Klimamodelle selbstständig und kompetent durchrechnen könnte? Erkennt der Leser, dass er ausgehend von solchen einfachen Klimamodellen durch Berücksichtigung weiterer Effekte schrittweise zu besseren Modellen gelangen und so das Handwerk der Klimamodellmacher durchschauen kann?

punkte bei der Einführung physikalischer Begriffe und Zusammenhänge. Denn die Lehrbücher, die diese physikalischen Grundlagen wesentlich besser einführen, bieten nicht das umfassende, wichtige und aktuelle Zahlenmaterial dieses Buches. Autor: Dr. Otto Carmesin

Auch wird der Leser, der z. B. im Rahmen eines Referates selbstständig weiterarbeiten möchte, durch kein Quellenverzeichnis unterstützt. Wozu hat der Leser sich ein Buch gekauft, wenn er bei den zwei Hauptsätzen des Themas, das sind die ersten zwei Hauptsätze der Thermodynamik, lediglich auf das Internet verwiesen wird? Eine alterspezifische Zielgruppe ist schwer auszumachen, da einfachste Dreisatzaufgaben auf Klasse 6 hinweisen, während indirekte Argumentationen mit Spektren der Hohlraumstrahlung und Photonen selbst für Abiturienten anspruchsvoll sind. Daher ist jungen Lesern zu empfehlen, einen kompetenten Ansprechpartner in der Nähe zu haben.

Energie: Natur, Mensch, Technik, Umwelt, Klima, Zukunft

Insgesamt ist das Buch aufgrund seines gehaltvollen Beitrages zur Energiedebatte zu empfehlen. Das gilt trotz einiger Schwach-

ISBN 978-3-89336-503-6

Herausgeber: Christoph Buchal, Forschungszentrum Jülich GmbH, Forschungszentrum Karlsruhe und Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.; 2007; 160 Seiten;

Literaturtipp

Meteorologie für Einsteiger und zum Vertiefen Wetter und Klima sind nicht erst seit Zeiten des Klimawandels ein spannendes Thema. „Wetter“ war schon immer Smalltalk-Thema Nummer 1! Dieses Lehrbuch, das vor allem für Studenten der Meteorologie und Geographie, aber auch für Lehrer und Schüler naturwissenschaftlicher Fächer gedacht ist, schafft es in verblüffender Weise, sowohl die theoretisch-physikalischen Grundlagen der Meteorologie, als auch anschauliche Klimatologie in einem Buch zusammenzufassen.

Dass dieses dann 553 Seiten hat, ist kein Nachteil, da die Kapitel auch unabhängig voneinander gelesen werden können, und so der Leser je nach Interesse in ein beliebiges Thema einsteigen kann. Diese reichen von der Physik der Atmosphäre mit Strahlungs-, Wärme- und Wasserhaushalt sowie der Thermodynamik bis hin zu den klimageographischen Fragestellungen des Geländeund Stadtklimas. Dies wird sehr ausführlich behandelt und ist mit vielen anschaulichen Fakten in Grafiken und Tabellen auch für den interessierten Laien spannend zu lesen.

In einem Lehrbuch kann natürlich nicht die aktuelle Diskussion um den anthropogenen Klimawandel einfließen, es wird aber eine fundierte grundsätzliche Einleitung gegeben. Dagegen behandelt das Werk sehr ausführlich die noch recht junge Biometeorologie („Biowetter“). Die allgemein komplizierte Materie der Meteorologie mit ihren vielen Formeln wird recht kurz, aber ohne große Herleitungen abgehandelt, wobei durch zusätzliche Anmerkungen versucht wird, ein nicht zu großes

Young Researcher

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Ihr Urteil ist gefragt!

Vorwissen vorauszusetzen. Für den Meteorologie-Studenten gehen diese Kapitel wohl in mancher Hinsicht nicht weit genug. Leider gibt es keine Übungsaufgaben, um das Gelesene zu verfestigen. Dafür überzeugt das Buch mit einer Fülle von Literaturhinweisen. Mit 281 Abbildungen und 108 Tabellen dient das Lehrbuch auch wunderbar als Nachschlagewerk, sei es, um sich über Klimarekorde zu informieren oder um herauszufinden, aus welcher Himmelsrichtung welche Witterung zu erwarten ist.

Rezensieren Sie ein Buch Ihrer Wahl und behalten Sie es. Liebe Leser,

Insgesamt muss ich sagen, dass dieses seit Jahrzehnten bewährte Lehrbuch (12. Auflage!) es schafft, sowohl den Anforderungen interessierter Laien als auch den von Meteorologie-Studenten gerecht zu werden. Besonders geeignet halte ich dieses Buch als Standardwerk für jeden Hobbymeteorologen und klimatisch interessierten Geographen. Dank der sehr detaillierten Ausführungen zum Gelände- und Stadtklima ist es meiner Meinung nach auch gut für Architekten, Stadtplaner und Umweltingenieure geeignet.

wir laden Sie ein: Werden Sie Rezensent und teilen Sie uns Ihre Eindrücke zu Inhalt, Lesbarkeit und Relevanz zu einem Buch aus unserer Besprechungsliste mit. Wir freuen uns, wenn wir Buchrezensionen von Lesern für Leser veröffentlichen können und drucken Ihren Artikel in einer unserer nächsten Ausgaben. Interesse? Schicken Sie eine E-Mail an die Chefredaktion der Jungen Wissenschaft (s.walter@verlag-jungewissenschaft.de) mit der Angabe des Buches, das Sie gern lesen und kommentieren möchten. Als Dank für Ihre Mühe dürfen Sie das Buch selbstverständlich behalten.

Autor: Denis Möller

Zur Auswahl stehen folgende Titel:

Witterung und Klima Eine Einführung in die Meteorologie und Klimatologie Herausgeber: Peter Hupfer, Wilhelm Kuttler (Hrsg.), 12. Auflage 2006, 553 Seiten ISBN 978-3-8351-0096-1

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

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Strategische Spieler für Einsteiger Kryptologie Diskrete Mathematik für Einsteiger Kombinatorische Optimierung erleben Der Urknall und andere Katastrophen Bewusst oder unbewußt Wenn Frösche vom Himmel fallen Chemische Delikatessen Tunneleffekt- Räume ohne Zeit Statistik mit Excel

(251 Seiten) (156 Seiten) (254 Seiten) (311 Seiten) (290 Seiten) (200 Seiten) (280 Seiten) (204 Seiten) (153 Seiten) (215 Seiten)


Carl Zeiss – Ready to Go

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Die Ausbildungsmikroskopie hat einen neuen Standard: mit Primo Star stellt Carl Zeiss die neue Gerätegeneration für die Ausbildungs- und Laborpraxis vor: Extrem flexibel und robust. Ausgestattet mit hochwertiger Optik und ergonomischem Einblick. In frischem Design mit innovativen Details und einfacher Bedienung. In zehn Ausrüstungsvarianten und mit viel praktischem Zubehör – und dies alles zu einem überraschend günstigen Preis. www.zeiss.de/primostar


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Junge Wissenschaft 79 // 1/2008 //

Junge Wissenschaft Ausgabe 79 (2008)  

Young Researcher / The European Journal of Science and Technology No. 79 / Themen folgen

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