Das Management-Team des SNI hat die Gewinner des diesjährigen Nano Image Awards ausgewählt. Es war nicht leicht, denn wir hatten eine Menge tolle Bilder zur Auswahl. Vielen Dank für eure Teilnahme! Die Gewinner sind:

Wie ARTIDIS bekannt gibt, tritt das Start-up der hoch kompetitiven internationalen Kohorte für Medizinprodukte 2019 des «Texas Medical Center Innovation Institute» bei. Das Unternehmen ARTIDIS ist ein Spin-off des Biozentrums und dem Swiss Nanoscience Institute der Universität Basel und entwickelt ein medizinisches Gerät basierend auf Nanotechnologie für die klinische Anwendung in der Krebsdiagnostik. «Die Teilnahme […]

Qnami entwickelt hochpräzise Quantensensoren, die magnetische Strukturen im Nanobereich untersuchen können. In einer Finanzierungsrunde konnte das Basler Start-up nun 2,6 Millionen Franken Kapital einwerben. Damit will Qnami ein Quantenmikroskop auf den Markt bringen. Das Start-up-Unternehmen konnte sich die Unterstützung des Venture-Capital-Fonds Quantonation sichern, der insbesondere auf Quantentechnologien spezialisiert ist. Zu den weiteren Investoren gehören die […]

Das vom Kanton Aargau und der Universität Basel gegründete Swiss Nanoscience Institute (SNI) an der Universität Basel hatte dieses Jahr zum ersten Mal einen Stand beim Rüeblimärt in Aarau. Das Team vom SNI informierte interessierte Besucherinnen und Besucher über die Forschungsaktivitäten im Bereich der Nanowissenschaften am SNI und bot mit einem Glücksrad die Gelegenheit, Gummibärchen […]

Forschern ist es gelungen, mithilfe eines mikroskopischen Hohlraumes eine effiziente quantenmechanische Licht-Materie-Schnittstelle zu schaffen. Darin wird ein einzelnes Photon bis zu zehn Mal von einem künstlichen Atom ausgesandt und wieder absorbiert. Das eröffnet neue Perspektiven für die Quantentechnologie, berichten Physiker der Universität Basel und der Ruhr-Universität Bochum in der Zeitschrift «Nature». Die Quantenphysik beschreibt Photonen […]

Das Paul Scherrer Institut (PSI), die Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW), das Swiss Nanoscience Institute (SNI) und der Kanton Aargau planen zusammen mit Industriepartnern ein vom Bund unterstütztes nationales Advanced Manufacturing Technologie Transfer Center (AM-TTC). Der Dachverband AM-TTC Alliance hat das Konzept und die für die Startphase des national ausgerichteten Projekts ANAXAM (Analytics with Neutrons and X-Rays […]

Begrenzte Skalierbarkeit und die grosse Empfindlichkeit von Qubits als Bausteine für den Quantencomputer stehen dem großen Durchbruch des “Supercomputers” noch im Wege. Forscher der Universität Twente haben zusammen mit Kollegen aus Österreich, der Schweiz und den Niederlanden eine vielversprechende Lösung gefunden, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Sie erhalten einen finanziellen Beitrag von 3,1 Mio. EUR […]

Topologische Isolatoren sind neuartige Materialien, die elektrischen Strom an der Oberfläche leiten, sich im Innern aber wie Isolatoren verhalten. Wie sie auf Reibung reagieren, haben Physiker der Universität Basel und der Technischen Universität Istanbul nun erstmals untersucht. Ihr Experiment zeigt, dass die durch Reibung erzeugt Wärme deutlich geringer ausfällt als in herkömmlichen Materialien. Dafür verantwortlich […]

Forscher aus dem SNI-Netzwerk haben in «ACS Nano» beschrieben, dass die Raman-Spektroskopie eine geeignete Methode ist, um Graphen-Nanobänder zu untersuchen. Strukturelle Eigenschaften, ihre Länge und Interaktionen mit dem Substrat lassen sich mithilfe der Raman-Spektroskopie bestimmen. Im Gegensatz zu der häufig verwendeten Niedrigtemperatur-Rastertunnelmikroskopie, kann die Raman-Spektroskopie auch problemlos angewendet werden, um Instrumente für praktische Anwendungen zu […]

Der Elektronenspin einzelner Elektronen in Quantenpunkten könnte als kleinste Informationseinheit eines Quantencomputers dienen. Wissenschaftler der Universitäten Oxford, Basel und Lancaster haben nun einen Algorithmus entwickelt, mit dem sich Quantenpunkte automatisch messen und einstellen lassen. Sie veröffentlichen in «npj Quantum Information» wie sie durch maschinelles Lernen diesen enorm zeitaufwendigen Prozess um einen Faktor vier beschleunigen können. […]