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Neue Mehrjahresplanung 2025-2028 für den Akademienverbund

Breit abgestützt hat der Akademienverbund mit seinen sechs Einheiten, neun Forschungsinfrastrukturen, den rund 100 Kommissionen und 157 Fachgesellschaften die vorliegende Mehrjahresplanung 2025–2028 verfasst. Deren Struktur, Themen und Ziele wurden im vergangenen und im laufenden Jahr in fünf Workshops systematisch erarbeitet. Beteiligt waren die PräsidentInnen sowie die GeschäftsführerInnen der Einheiten, die Delegierten, wissenschaftliche Mitarbeitende sowie die Kommunikationsverantwortlichen.

 

Die Vielfalt der zu bearbeitenden Objekte und Themen sowie das breite Spektrum der Disziplinen, Methoden, Erkenntnisziele und Wissensbestände konnten in sechs Schwerpunkten gebündelt werden. Dabei wurden die Alleinstellungsmerkmale des Akademienverbundes konsequent herausgearbeitet: die Verbindung zwischen Theorie und Praxis; Personen aus Wissenschaft, Wirtschaft und Politik, die sich im Milizsystem engagieren; bewegliche Scharniere zwischen verschiedenen Disziplinen sowie zwischen Grundlagenforschung und angewandter und orientierter Forschung.

 

  • Swiss Academy of Engineering Sciences SATW

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    ‘The future is by no means set in stone’ – Vice-Chancellor Rachel Salzmann on Switzerland in 2040

    What will Switzerland look like in 2040? In its report ‘Perspectives for Switzerland 2040’, the Federal Chancellery outlines three possible futures and derives six areas for political action from them. In an interview with the SATW, Vice-Chancellor Rachel Salzmann explains why the future is by no means set in stone, why she describes the scenarios not as bleak but as challenging, and where Switzerland could take a leading role in technology.
  • Swiss Academy of Engineering Sciences SATW

    News

    Fair data use starts with asking the right questions

    Data helps businesses to better understand their target groups and tailor their offerings more effectively. However, not everything that is technically possible is also responsible. How can SMEs ensure that they use data fairly and transparently? The Data Fairness Label from Swiss Insights offers practical guidance on this.
  • Swiss Academy of Engineering Sciences SATW

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    Machine learning demystified: understanding superhuman performance

    Artificial intelligence can outperform humans in certain tasks. But how meaningful are such achievements, and where are the limits? The key factors are the quality of the training data, realistic performance tests and the transparency of the results. What businesses need to know to deploy AI systems reliably.
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