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Abschlussbericht - Kurzbezeichnung: DIAMOND, Digitalisierung der Fahrzeughersteller und Zulieferindustrie - KoPa 35c Modul a2
Get PDFAbschlussbericht zum KMU-innovativ-Verbundprojekt
Get PDFDas Verbundprojekt MANGAN - Intelligente Metadatenextraktion und intuitive Suche bei gesprochenen Audioinhalten (Förderkennzeichen 01IS22011) wurde von der BUCHFUNK GmbH in Zusammenarbeit mit der i-fabrik GmbH und dem Universitätsrechenzentrum (URZ) der Universität Leipzig durchgeführt.
Ziel war es, die stetig wachsende Menge gesprochener Audioinhalte - insbesondere Hörbücher und Podcasts - besser nutzbar zu machen. Dazu wurde ein Verfahren entwickelt, das Inhalte automatisch erschließt und Nutzerinnen und Nutzern einen intuitiven, stimmungs- und kontextbasierten Zugang ermöglicht. Damit leistet das Projekt einen Beitrag zur digitalen Souveränität kleiner und mittlerer Unternehmen und stärkt deren Wettbewerbsfähigkeit in einem von internationalen Plattformen dominierten Markt.
Im Projekt wurde eine neuartige Suchtechnologie (MIC-Suche) entwickelt, die es ermöglicht, Audioinhalte nach Stimmung, Absicht und Nutzungskontext zu filtern. Zu diesem Zweck wurden forschungsgetriebene Methoden wie qualitative Nutzer- und Brancheninterviews, quantitatives Benchmarking und die konsequente Nutzung und Evaluation von Branchenstandards (EDItEUR ONIX, Thema) eingesetzt.
Die entwickelten Technologien wurden in Demonstratoren integriert und erfolgreich mit Praxispartner:innen erprobt. Erste Tests zeigen eine hohe Nutzerakzeptanz und ein deutlich verbessertes Auffinden relevanter Inhalte.
Darüber hinaus entstanden wichtige Verwertungsperspektiven:
• Integration der neuen Technologie in die Plattform vorleser.net (Relaunch 2025)
• Vorbereitung von Lizenzmodellen für Bildungs- und Verlagspartner
• Schaffung von offenen Schnittstellen (z. B. ONIX, OpenAPI), die eine einfache Übertragbarkeit auf weitere Anwendungen ermöglichen.
Das Projekt trägt dazu bei, die Innovationskraft von KMU im Audiobereich zu stärken, barrierefreie Zugänge zu digitalen Inhalten zu fördern, die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Audiobranche zu sichern und neue Anwendungsfelder in Bildung, Kultur und Medien zu erschließen.
Mit MANGAN wurde eine Brücke von der Forschung in die Anwendung geschaffen. Die Ergebnisse sind praxisnah erprobt und eröffnen vielfältige Möglichkeiten für wirtschaftliche Verwertung, gesellschaftlichen Nutzen und wissenschaftlichen Fortschritt
Schlussbericht
Get PDFGesamtziel des Forschungsvorhabens war die Erarbeitung der Grundlagen sowie die Entwicklung und Untersuchung eines optischen, hochgenauen, hochfrequent fokusabstandsmodulierten, konfokalen Punktsensors speziell für die Anwendung in industriellen Messumgebungen. Für die hochfrequente Fokusabstandsmodulation wurde eine TAG Linse verwendet. Der größte Vorteil dieses Sensorkonzeptes für Nutzer aus Industrie und Forschung ist die große erzielbare Messfrequenz von bis zu 70 kHz bei einer axialen Auflösung im Nanometerbereich und resultierenden hohen Scangeschwindigkeiten oder geringen Messpunktabständen.
Im Ergebnis wurde ein Demonstrator des Punktsensors entwickelt der neben dem großen Messbereich eine geringe Auflösung aufweist. Durch die umfangreichen Entwicklungen im Projekt wurden eine ganze Reihe von Nebenergebnissen erzielt, die maßgeblich für die Standardprodukte der SIOS Meßtechnik sind. Dazu gehört der leistungsstabile Laser sowie eine umfangreiche FPGA Auswertung, die auf der modernen und künftigen FPGA Plattform der SIOS Meßtechnik läuft
explanym - Verbundprojekt: Erklärbare Anonymisierung intermodaler Mobilitätsdaten
Get PDFKommunen stehen derzeit vor der Herausforderung, Mobilität so zu organisieren, dass begrenzte Ressourcen wie städtischer Raum, Frischluft und öffentliche Finanzen bestmöglich für eine nachhaltige und lebenswerte Zukunft eingesetzt werden. Eine wichtige Maßnahme dabei ist die Förderung intermodaler Mobilität, also das Angebot und die Kombinationsmöglichkeit verschiedener Verkehrsmittel, um attraktive Alternativen zur ressourcenintensiven Nutzung von privaten Autos zu bieten. Um die richtigen Rahmenbedingungen für unterschiedliche Angebote zu schaffen, benötigen die Kommunen eine große Menge an Mobilitätsdaten. Damit können dann Maßnahmen realisiert werden, wie etwa das intelligente Steuern von Besucherströmen in touristisch beliebten Gebieten oder das Planen von Mobilitätsstationen. Allerdings erlauben Mobilitätsdaten Rückschlüsse auf viele Bereiche des persönlichen Lebens und sind somit sensible Daten. Sie können daher nicht ohne Weiteres für Mobilitätsanalysen verwendet werden
Verbundprojekt: Komplexitätsoptimierter Quantenreceiver mit Freistrahl-Schnittstelle - QuNET+RECONNAITRE; Teilvorhaben: Fiber-to-Chip Kopplung und Systemintegration Receiversystem
Get PDFKurz- und Schlussbericht (Teil I und II)
No full textDas vorliegende Dokument enthält den Kurz- und Schlussbericht (Teil I und II des Sach- bzw. Abschlussberichtes) und beschreibt Vorgehensweise und Ergebnisse des Verbundprojektes "Benutzerfreundliche und rechtkonforme Implementierung von Datengeberrechten und Datentreuhänderpflichten – Bridge-Up zum Teilvorhaben Rechtsbewertung und Vorlagen" für die Jahre 2023 bis 2025. Der vorliegende Bericht nimmt insbesondere Bezug auf die durch die Universität Bonn durchgeführten Tätigkeiten. Die Bearbeitung fand unter Mitwirkung der im Arbeitsplan angegebenen Anteile der Konsortialpartner statt
KI-unterstützte Patienteninformation und Aufklärung (KIPA); Teilvorhabenbeschreibung: Evaluation eines KI-unterstützten Patienteninformations- und Aufklärungssystems
Get PDFWie vor den meisten medizinischen Eingriffen ist auch vor radiologischen Maßnahmen eine Aufklärung sowie die informierte Einwilligung der Patient:innen erforderlich. Trotz standardisierter Abläufe ist der dafür notwendige Zeitaufwand im Verhältnis zur eigentlichen Untersuchungsdauer hoch. Übergeordnetes Ziel des Forschungsvorhabens war es daher, den Aufklärungsprozess räumlich und zeitlich von der radiologischen Untersuchung zu entkoppeln. Dazu sollte ein KI-basiertes System entwickelt werden, das es Patient:innen ermöglicht, Aufklärungsinhalte vorab über ein Webportal oder eine App zu bearbeiten und offene Fragen über ein interaktives KI-gestütztes Dialogsystem zu klären. Entlang eines bereits bestehenden Aufklärungsbogens findet so ein "Austausch" zwischen dem multimedialen System und den Patient:innen statt, während im Hintergrund der digitale Aufklärungsbogen automatisch befüllt wird. Auf diese Weise soll eine Aufklärung erreicht werden, die sowohl ressourcenschonender als auch qualitativ verbessert ist. Die Abteilung Arbeits-, Organisations- und Wirtschaftspsychologie der JGU Mainz war insbesondere dafür zuständig, die technische Entwicklung im Sinne einer nutzerzentrierten Gestaltung zu begleiten sowie die entwickelten Lösungen hinsichtlich ihrer Effekte und Auswirkungen einer KI-unterstützten Aufklärung im Vergleich zum konventionellen Vorgehen zu evaluieren