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Mehr InformationenIn dieser Folge begrüßt Markus Reitshammer einen Experten an der Schnittstelle von Naturwissenschaft und Digitalisierung: Jan Gerit Brandenburg. Er leitet die Abteilung für digitale Chemie bei Merck, einem Unternehmen mit einer beeindruckenden 350-jährigen Geschichte.
Das Gespräch gibt einen tiefen Einblick in ein Feld, das die Art und Weise, wie wir Medikamente entwickeln und Hochleistungsmaterialien entdecken, grundlegend verändert. Weg vom reinen „Trial and Error“ im Labor, hin zu präzisen Vorhersagen am Computer.
Themen dieser Folge:
🧪 Was ist digitale Chemie? Jan Gerit Brandenburg erklärt, wie chemische Prozesse auf atomarer Ebene am Computer simuliert werden und warum dies weit über einfache Datenbanken hinausgeht.
🔍 Effizienz durch Simulation: Warum es klüger ist, 10.000 Moleküle digital zu testen, um die 10 besten für das Labor auszuwählen, anstatt blind zu experimentieren.
⚡ KI als Beschleuniger: Wie künstliche Intelligenz und Machine Learning genutzt werden, um hochkomplexe quantenchemische Berechnungen um das Millionenfache zu beschleunigen.
⚖️ Tradition trifft Hightech: Wie ein 350 Jahre altes Traditionsunternehmen wie Merck den Spagat zwischen bewährter Forschung und digitaler Transformation meistert.
📂 Datenkultur als Fundament: Warum das „Aufräumen“ alter Datenbestände und der Aufbau einer modernen Datenkultur entscheidend sind, um in Zukunft schnell genug auf neue Probleme reagieren zu können.
🔓 Keine Blackbox: Warum Jan Gerit Brandenburg Software nicht „über den Zaun wirft“, sondern auf Transparenz und die Mitnahme der Fachkolleg:innen setzt.
Dr. Jan Gerit Brandenburg ist Director (Digital Chemistry) bei Merck, einem führenden globalen Wissenschafts- und Technologie Unternehmen. Er treibt KI-gestützte Forschung und Entwicklung voran, indem er digitale Chemie, Machine Learning, Experimental Planning und Laborautomation kombiniert, um Qualität, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit wissenschaftlicher Entscheidungsprozesse messbar zu verbessern. Dabei versteht er KI als Entscheidungshilfe – mit Fokus auf Interpretierbarkeit, Validierung und Vertrauen bei Anwendern in den Projektteams sowie auf den Übergang von isolierten Pilotprojekten zu einer integrierten, wiederverwendbaren Enterprise-Fähigkeit.
Er promovierte in theoretischer Chemie an der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität in Bonn und publizierte breit zu quantenchemischen und Machine-Learning-Methoden sowie deren Anwendung in Wirkstoffforschung und Materialinnovation. Zusätzlich zu seiner Rolle im Unternehmen ist er Co-Founder und CEO von Quastify, Mitglied des Council Boards von Digital Discovery und bringt sich als Board Member von Prophet in die strategische Weiterentwicklung von Pharma-Startups ein.
• www.merckgroup.com/de
• GitHub (BayBE): https://github.com/emdgroup/baybe
• Paper (Digital Discovery, Open Access): https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/dd/d5dd00050e
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