Jugend forscht

Vom 29. Mai bis 01. Juni 2025 fand der Bundeswettbewerb „Jugend forscht“ an der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg statt. Aus rund 10.000 Teilnehmenden bundesweit hatten sich 167 junge Forschende für die Endrunde qualifiziert – darunter war auch ich mit meinem Projekt „C2P-Net – Zweistufige nicht-starre Punktwolkenregistrierung für die Mittelohrdiagnostik“, mit dem ich beim sächsischen Landeswettbewerb den Landessieg im Fachgebiet Mathematik/Informatik errungen hatte.

Während der Wettbewerbstage stellten alle Teilnehmenden ihre Projekte in fachlich anspruchsvollen Jurygesprächen vor, unter anderem mit Expertinnen und Experten aus dem Bereich Künstliche Intelligenz, und präsentierten ihre Arbeiten bei einer öffentlichen Ausstellung einem breiten Publikum.

Ein abwechslungsreiches Rahmenprogramm sorgte für besondere Erlebnisse. Highlights waren ein Grillabend bei der Bundeswehr sowie ein gemeinsamer Abend auf dem Sonnendeck St. Pauli mit Burger-Buffet in der Hamburger Hafencity.

Trotz der intensiven Tage mit zahlreichen Gesprächen und Diskussionen blicken wir Teilnehmenden auf eine tolle Zeit zurück, denn der wertvollste Preis von „Jugend forscht“ sind oft nicht Pokale oder Urkunden, sondern dieBegegnungen und der Austausch mit anderen jungen Forschenden aus ganz Deutschland.

Wer neugierig ist, Freude am Tüfteln, Experimentieren oder Programmieren hat, sollte den Wettbewerb im kommenden Jahr im Blick behalten. Vielleicht heißt es dann erneut: Ein Platz im Bundesfinale geht an die MANOS!

Chenpan Li errang beim Bundesfinale, das am Himmelfahrtswochenende 2025 in Hamburg stattfand, den 3. Platz im Fachgebiet Mathematik/Informatik und wurde damit auch erfolgreichster sächsischer Teilnehmer. Herzlichen Glückwunsch, lieber Chenpan.

Laudatio zur Siegerehrung am Sonntag, den 25. Mai 2025:

„Kinder leiden häufig an einer Mittelohrentzündung. Meist verläuft sie harmlos, manchmal jedoch kommt es zu ernsthaften Komplikationen. Bei der Diagnose kann eine noch junge Technik helfen – die optische Kohärenztomographie (OCT). Im Prinzip liefert sie hochauflösende 3-D-Bilder des Mittelohrs. Allerdings sind diese gelegentlich verrauscht oder unvollständig. Hier setzt die Forschungsarbeit von Chenpan Li an. Erentwickelte eine KI, die die realen Aufnahmen mit einem idealen Mittelohrmodell vergleicht und fehlende Stellen ergänzt. Da es kaum echte Trainingsdaten gab, fütterte der Jungforscher das System mit künstlich erzeugten Daten, die typische Störungen nachahmen. In Tests konnte die KI das Mittelohr präzise rekonstruieren und krankhafte Veränderungen zuverlässig erkennen.“

Quelle zum Bericht

Autor: Chenpan Li / St. Schäfer