Das PSI bietet mit seiner weltweit einmaligen Forschungsinfrastruktur einzigartige Möglichkeiten für die nationale und internationale Spitzenforschung.
Die Forschungsschwerpunkte des PSI
Aktuelle Highlights aus unserer Forschung
Den fehlenden Wasserstoffatomen auf der Spur
In den Darstellungen der Kristallstrukturen von Materialien fehlt oft die Information über die Positionen der Wasserstoffatome. Forschende des PSI haben mittels KI einen Weg gefunden, diese zu ergänzen.
Schadstoffbelastung durch Flugzeuge
Forschende des PSI haben gemessen, wie sich der Flugbetrieb am Flughafen Zürich auf die Konzentration ultrafeiner Feinstaubpartikel in der Luft auswirkt. Dabei stiessen sie auch auf Schmierölverbindungen.
AiiDAlab: Eine Software bringt die Forschung voran
Die Software AiiDAlab wurde für Computersimulationen in der Materialforschung entwickelt. Nun zeigt sich: Sie hilft auch weit darüber hinaus, beispielsweise in der Atmosphärenforschung, bei der Steuerung von Experimenten und in der Lehre.
Möchten Sie unsere Anlagen für Ihre Forschung nutzen?
Erfahren Sie mehr über unsere Grossforschungsanlagen und weiteren Forschungseinrichtungen.
PSI Center & Labs
Unsere Forschungs- und Servicezentren betreiben international anerkannte Spitzenforschung in den Natur- und Ingenieurwissenschaften und stellen der Wissenschaft wie auch der Industrie hochkomplexe Grossforschungsanlagen für eigene Forschungsvorhaben zur Verfügung.
Scientific Highlights aus unseren Centren
Congratulations to Đorđe Petrovic, PostDoc from ANS group
Đorđe Petrovic, PostDoc from ANS group of LSM was selected as recipient of the FR26 Young Generation Paper Recognition.
When Quantum Magnets Lose Their Sense of Scale
Scale invariance asks whether the same patterns can govern nature across very different lengths, from microscopic matter to large natural structures. Magnets offer one of the cleanest examples: near a critical point, where order disappears, details of the material fade and universal laws take over.
Machine learning helps refine aerosol measurement characterization
Machine learning, applied to year-long observations from the Zeppelin Observatory on Svalbard, was capable of refining aerosol chemical characterization specifically those measured with state-of-the-art mass spectrometric techniques.
