German National Library of Science and Technology
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Sachbericht zum Verwendungsnachweis
No full textIm Rahmen des Verbundprojekts TransHyDE – Systemanalyse bestand die Aufgabe des Fraunhofer IFF darin, Ansätze zur Analyse, Modellierung und wirtschaftlichen Bewertung nachfragebasierter Wasserstoffinfrastrukturen auf Ebene regionaler Verteilnetze zu entwickeln.
Ziel war es, auf Grundlage von Bedarfsdaten aus Industrie, Mobilität und weiteren Anwendungskontexten ein systemisches Verständnis für die Ausgestaltung und Optimierung von Wasserstofftransportlösungen zu schaffen. Dabei standen insbesondere die Anforderungen an Verteilinfrastrukturen im Mittelpunkt, die durch eine hohe Heterogenität der Abnehmer, begrenzte Transportvolumina und unterschiedliche Versorgungspfade (stationär/mobil) geprägt sind.
Die Arbeiten zielten darauf ab, technische und wirtschaftliche Parameter für verschiedene Szenarien zu modellieren und darauf aufbauend robuste Auslegungsoptionen für ein resilient funktionierendes Wasserstoff-Verteilungssystem abzuleiten. Diese sollen als übertragbare Planungsgrundlage für Regionen mit vergleichbaren Anforderungen dienen
Schlussbericht zum Teilvorhaben
No full textDie Arbeiten erfolgten im Rahmen der Fördermaßnahme „Quantenprozessoren und Technologien für Quantencomputer“ des BMFTR zur Erforschung skalierbarer Quantenprozessoren und zur Entwicklung von Demonstratoren, anknüpfend an Ergebnisse aus EU-FET-Flagship-Projekten. Im Verbundprojekt QUASAR („Halbleiter-Quantenprozessor mit shuttlingbasierter skalierbarer Architektur“) wurde eine halbleiterbasierte Mikroarchitektur mit hohem Skalierungspotenzial verfolgt. Ziel war die Realisierung eines Quantenprozessors unter Nutzung der Halbleiterinfrastruktur in Deutschland sowie die Demonstration des Skalierungspotenzials
Abschlussbericht
No full textDie Forschung und Entwicklung von KI-Methoden im Gesundheitswesen ist in besonderem Maße auf große Mengen qualitativ hochwertiger, realistischer Daten angewiesen, die in der klinischen Versorgung über längere Zeiträume erhoben und dokumentiert werden. Gleichzeitig ist der Zugang zu diesen Daten häufig eingeschränkt, da es sich um sensible, personenbezogene und oft stark heterogene Daten handelt, deren Nutzung strengen datenschutzrechtlichen Anforderungen unterliegt. Dies erschwert insbesondere die Sekundärnutzung für Forschung und Entwicklung von datengetriebenen Anwendungen und führt in der Praxis zu hohem organisatorischen Aufwand, langen Abstimmungsprozessen und begrenzter Verfügbarkeit geeigneter Daten.
Vor diesem Hintergrund ist das Gesamtziel des Verbundprojekts KI-basierte Anonymisierung in der Medizin (KI-AIM) die Entwicklung und Etablierung einer Anonymisierungsplattform, die die Bereitstellung großer Mengen realitätsnaher Daten ermöglicht, die keinen Personenbezug aufweisen und dadurch datenschutzrechtlich einfacher genutzt werden können. Dadurch soll der Zugang zu Daten für die Entwicklung von KI-Methoden deutlich vereinfacht und damit sowohl die Forschung als auch die Entwicklung entsprechender Anwendungen unterstützt werden. Kern des Vorhabens ist die Entwicklung der KI-AIM-Plattform Cinnamon. Die Plattform kombiniert Anonymisierungs- und Synthetisierungsverfahren über standardisierte Schnittstellen, unterstützt die Ausführung in unterschiedlichen Konfigurationen und zugleich die Bewertung der Ergebnisse anhand von Qualitäts- und Risikoindikatoren. Des Weiteren ist die KI-AIM-Plattform Cinnamon generisch ausgelegt und erweiterbar, sodass zusätzliche Verfahren, entlang einer definierten Schnittstellenspezifikation integriert werden können.
Das Teilprojekt des DFKI verfolgt innerhalb dieses Rahmens vier zentrale Ziele. Die Zugänglichmachung ausgewählter Anonymisierungs- und Synthetisierungsansätze innerhalb der gemeinsamen Plattform, die Erforschung ihrer Kombinierbarkeit unter Berücksichtigung semantischer Abhängigkeiten, die Abbildung verschiedener Kombinationsmöglichkeiten in einer für Domänenexpertinnen und Domänenexperten nutzbaren Konfiguration sowie die Entwicklung und Integration von Verfahren zur Messung der Nützlichkeit anonymisierter und synthetischer Daten. Ein starker Fokus liegt dabei auf der Datensynthese, insbesondere auf Deep-Learning-basierten Ansätzen wie Generative Adversarial Networks (GANs), und autoregressiven Modellen (AR) sowie auf wissensbasierten Verfahren der Prozessmodellierung und Simulation.
Als konkreter Anwendungsfall wird die KI-Forschung zur Entwicklung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme in der dermatologischen Onkologie adressiert. Gerade onkologische Behandlungsdaten sind aufgrund ihrer Komplexität, Heterogenität und Diversität schwer zu anonymisieren und zu synthetisieren, zugleich besteht ein hoher Bedarf an datenschutzkonform nutzbaren Daten für Forschung und Entwicklung. Im Rahmen der Evaluation wird daher überprüft, inwieweit anonymisierte und synthetisierte Daten im Vergleich zu Originaldaten für ausgewählte medizinische Use Cases nutzbar sind und welche Risiken dabei in Kauf genommen werden müssen. Ergänzend wird die Gebrauchstauglichkeit der Plattform in einer Usability-Evaluation untersucht. Die Plattform wurde unter der Apache-2.0 (Open-Source-Lizenz) veröffentlicht, um Nachnutzung, Weiterentwicklung und Transfer insbesondere auch in Richtung Industrie zu ermöglichen
Schlussbericht
No full textDas Verbundprojekt GAIA-X 4 AGEDA („Anforderungen und Anwendung von GAIA-X im Edge-Device Automobil“) verfolgt das Ziel, GAIA-X-Prinzipien und Dateninfrastrukturen für vernetzte Fahrzeuganwendungen nutzbar zu machen. Im Mittelpunkt stehen zwei Anwendungsfälle: Collective Vision and Control (CVC) und Physical Internet (PhI). Beide Use Cases erfordern die bidirektionale Kopplung von Fahrzeug (Edge) und Cloud-Diensten sowie die Einbindung städtischer Datenquellen. Das Urban Software Institute (USI) verantwortet im Teilvorhaben „Smart City Use Cases und Infrastrukturen“ insbesondere die Integration urbaner Datenplattformen und -dienste in diese Anwendungsfälle. USI’s Beitrag umfasst die Entwicklung einer „Bird’s Eye View“ Demo-GUI zur Visualisierung der vernetzten Dienste, die Mitarbeit in der „Smart-Cities-Datengruppe“ zur Abstimmung von Datenflüssen zwischen Fahrzeug und Kommune sowie die Ableitung von Anforderungen an die Software-Architektur und den Datenaustausch im Projekt
Schlussbericht zum nationalen Raumfahrtprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz
No full textDas Projekt ADaMus zielte auf die Entwicklung datengetriebener Analyseverfahren zur Unterstützung der Fertigungsüberwachung in der Raumfahrtproduktion, exemplarisch am Rührreibschweißprozess bei der Herstellung von Ariane-6-Treibstofftanks. Dafür wurden verschiedene Datenquellen wie Prozessdaten, Laserscans der Nahtoberfläche und Ultraschallprüfdaten zusammengeführt und über eine gemeinsame räumliche Referenz entlang der Schweißnaht verknüpft. Auf dieser Basis entstanden Analyseverfahren zur Anomaliedetektion sowie Modelle zur Vorhersage von Nahtoberflächenqualität und Defektwahrscheinlichkeiten direkt aus Prozessdaten. Ergänzend wurde eine Softwareplattform mit Anomaly-Dashboard und digitalem Zwilling der FSW-Anlage entwickelt, um Datenintegration, Analyse und Validierung der Methoden zu ermöglichen. Trotz Einschränkungen bei Datenverfügbarkeit und Maschinenanbindung konnten die Projektziele weitgehend erreicht werden und lieferten wichtige Erkenntnisse für den Einsatz datengetriebener Verfahren in industriellen Fertigungsprozessen
Projekt-Abschlussbericht
Full text linkAusgangslage: Wechselrichter sind Schlüsselkomponenten in PV-Anlagen; Ausfälle verursachen Ertragsverluste, höhere O&M-Aufwände und Unsicherheiten.
Ziel: Reduktion von Häufigkeit und Auswirkungen von Wechselrichter-Ausfällen durch daten-, KI-, diagnostik- und analytikbasierte Methoden.
Vorgehen: Kombination von Ursachenanalyse (diagnostisch/messtechnisch) und Wirkungsreduktion (KI-gestützte Früherkennung, Predictive Maintenance).
Zentrale Arbeiten/Themen: Datenqualifizierung und -aggregation, Portfolioanalyse von Störungen, Zuverlässigkeit bis Komponentenebene, Sensorik-/Charakterisierungskonzept, Störungsvorhersage, Maintenance-Strategien, Projektmanagement.
Wichtigste Ergebnisse:
- Datenpipeline für >141 MW Portfolio; Algorithmen zur Datenbereinigung und -bewertung etabliert.
- Kategorisierung von Fehlermeldungen und Zuordnung zu Bauteilen; Analyse betrieblicher Einflussfaktoren auf Temperatur/Wirkungsgrad.
- Defektmechanismen identifiziert; Fehlerkatalog für elektronische Komponenten erstellt.
- Sensorikkonzept für Magnetfeldmessungen im Feld weiterentwickelt.
- KI-Methoden (NN, Clustering) zur Zustands- und Abweichungserkennung mit frühzeitiger Handlungsplanung
- O&M-Fokus auf finanziell kritische Ausfälle; Device-level Stress Profiling und Use-Case Lüfterwartung validiert.
- Umfangreicher Wissenstransfer (Vorträge, Paper, Abschlussarbeiten).
Nutzen/Impact:
- Grundlage für zuverlässigeren Betrieb, kürzere Stillstände und geringere Kosten; marktfähige Services für Betrieb, Wartung und Diagnose.
- Stärkung von Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft; Integration in Lehre und Weiterbildung; Beitrag zur Energiewende durch robustere, kostengünstigere Stromversorgung
Abschlussbericht LFB-Labs-digital - Teilprojekt RPTU Kaiserslautern-Landau
Full text linkIm Verbundprojekt LFB Labs digital wird untersucht, wie Schülerlabore als Orte der Lehrkräftefortbildung zur Förderung digitalisierungsbezogener Kompetenzen beitragen können. Das Teilprojekt der RPTU Kaiserslautern Landau richtet den Fokus auf die in den Fortbildungen eingesetzten digitalen Lernmaterialien und deren Einfluss auf die wahrgenommene Relevanz der Angebote. Dazu wurden die Materialien der beteiligten Schülerlabore analysiert, Relevanzeinschätzungen der Lehrkräfte per Fragebogen erhoben und ergänzende Interviews durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen eine durchweg hohe Relevanzzuschreibung. Ausschlaggebend sind vor allem die konkrete Anwendbarkeit der digitalen Lernmaterialien sowie die Möglichkeit, diese direkt im Laborsetting zu erproben. Gleichzeitig wird deutlich, dass der Transfer in den Unterricht stark von der Gestaltung der Lernumgebungen abhängt: Während technisch anspruchsvolle Angebote vor allem der Vorbereitung von Laborbesuchen dienen, ermöglichen niedrigschwellige Materialien einen unmittelbaren Einsatz in verschiedenen Unterrichtskontexten