Instrument Forschungsinitiative (FI)

       Ein Instrument „Forschungsinitiative“ (FI) wird eingeführt um neue Forschungsthemen an der TUHH bzw. unter Beteiligung externer Partner aus der Wissenschaft oder Wirtschaft in kurzer Zeit zu ermöglichen und sichtbar zu machen. Dabei sollen kurzfristige, thematisch aktuelle Forschungsverbünde an der TUHH bzw. unter der Federführung der TUHH entstehen

       FI entsteht bottom up aus dem Kreis der Wissenschaftler*Innen der TUHH mit einem innovativen (interdisziplinären) Konzept. Dabei sind externe Partner aus dem Metropolregion Hamburg aber auch darüber hinaus explizit erwünscht (aber nicht notwendig). Die Anzahl der Mitglieder: mind. 4 Mitglieder der TUHH + externe Teilnehmer

       Die Forschungsinitiative (FI) wird im ASPF vorgestellt und besprochen. ASPF entscheidet über das Einsetzen der FI, der/die Vorsitzende (r) des ASPFs informiert Akad. Senat

       FI wird auf den Forschungsseiten der TUHH gelistet (inhaltliche Beschreibung, Partner)

       Sprecher der FI legt eine separate Homepage unter der Domain der TUHH an

       Beteiligten Dekanaten wird empfohlen, die Forschungsinitiative auf deren Homepages zu erwähnen

       FI wird für max. 3 Jahre fortgeführt

       Der Sprecher/die Sprecherin der FI berichtet jährlich dem ASPF über den Fortschritt

       Es wird erwartet, dass die FI spätestens nach 2-3 Jahren für eine (externe) Finanzierung bewirbt (I3-Programm, Landesexzellenzinitiative o.ä., gründet DFG-Forschungsgruppe, GraKo, SFB, BMWI Cluster, Industrie…)

       Bei besonderem Erfolg (z.B. kontinuierlicher Drittmitteleinnahme, Einbeziehung anderer Einrichtungen) entsteht aus dem FI eine langfristige Einrichtung (an der TUHH oder übergreifend) wie z.B. „Zentrum für XXX“ oder ein „Konsortium“ (hier ist die Beteiligung anderer Hochschulen/Einrichtungen außerhalb TUHH erwünscht).

       Nach ca. 3 Jahren legt die FI dem ASPF einen kurzen Abschlussbericht vor und wird in der Regel aufgelöst.

 

Aktuelle Forschungsinitiativen an der TUHH:

  1. Bauwerke im und am Wasser - Sprecher: Prof. Jürgen Grabe
  2. Machine Learning in Engineering - Sprecher: Prof. Christoph Ihl,               Prof. Christian Schuster, Prof. Volker Turau & Prof. Thomas Wrona