An der Schnittstelle von Sozialwahltheorie, Multi-Agenten-Systemen und formaler Erkenntnistheorie entwickelte Jonas mathematische Modelle, die untersuchen, unter welchen Bedingungen kollektive Entscheidungen auch bei unterschiedlichen Kompetenzgraden, gemeinsamen Einflüssen und unvollständigen Informationen zuverlässig getroffen werden können. Im Rahmen seiner Forschung entstanden zudem neue Ansätze zur Zusammenführung unpräziser Wahrscheinlichkeitsangaben und numerischer Schätzungen. Seine Ergebnisse zeigen, wie sich insbesondere Diversität, Abhängigkeiten zwischen den Beteiligten und die Wahl des Aggregationsverfahrens auf die Genauigkeit und Robustheit kollektiver Entscheidungen auswirken.

Da seine Forschung stark durch ihre Interdisziplinarität geprägt ist, profitierte Jonas insbesondere vom kontinuierlichen fachlichen Austausch und von der Möglichkeit, Ideen aus verschiedenen Disziplinen zu gemeinsamen formalen Forschungsfragen weiterzuentwickeln. Ein Beispiel hierfür war sein Forschungsaufenthalt von März bis Mai 2026 an der University of Cape Town. Dort arbeitete er mit Associated Fellow Tommie Meyer und weiteren Forschenden der Artificial Intelligence Research Unit an der Frage, wie menschliche Einschätzungen und Empfehlungen von KI-Systemen sinnvoll zu einer gemeinsamen Rangordnung zusammengeführt werden können und unter welchen Bedingungen der Einfluss eines KI-Systems kollektive Entscheidungen verbessert oder verschlechtert. Aus dieser Zusammenarbeit entstanden ein angenommener Workshopbeitrag sowie ein weiterführender Konferenzbeitrag, der sich derzeit im Begutachtungsverfahren befindet.

Im Verlauf seiner Promotion konnte Jonas Karge sich als vielversprechender Forscher in seinem Fachgebiet etablieren und seine Arbeiten auf internationalen Konferenzen präsentieren. Für seinen Beitrag “Taming Dilation in Imprecise Pooling” erhielt er auf der PRIMA 2024 in Kyoto den Martin Purvis Student Best Paper Award. In dieser Arbeit untersuchte er, wann das Zusammenführen unpräziser Wahrscheinlichkeitsangaben zu einer unerwünschten Vergrößerung der Unsicherheit führt und unter welchen Bedingungen sich dieser Effekt begrenzen lässt. Darüber hinaus wurde seine Dissertation von der Fakultät Informatik der TU Dresden für eine fakultätsweite Auszeichnung nominiert. Im November 2024 vertrat er die drei Konrad Zuse Schools of Excellence in Artificial Intelligence bei einer Konferenz zu generativer KI, Demokratie, Transparenz und Nachhaltigkeit in Tokio.