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Gaia-X 4 ROMS - Remote operations for automated and connected mobility services
Get PDFIm Rahmen von Gaia-X 4 ROMS wurden sichere, interoperable Datenräume entwickelt , um innovative Mobilitätslösungen für autonome Flotten und komplexe Verkehrsnetzwerke voranzutreiben. Die TraffGo Road konnte durch aktive Mitarbeit in Gaia-X 4 ROMS die technologische Position stärken und Partnerschaften ausbauen. Es wurden Referenzimplementierungen für zukünftige Anwendungen erstellt. In mehreren Arbeitspaketen wurde an der Konzeption, Umsetzung und Bewertung von Referenzarchitekturen sowie der Erprobung zentraler Gaia-X-Core-Services gearbeitet. Es wurden bestehende Services in die Gaia-X-Ontologie übertragen, prototypische Schnittstellen und integrierte Softwarekomponenten entwickelt. Außerdem wurde ein institutionellen Rollenmodell entwickelt und technisch umgesetzt. Das Rollen-Rechte-Modell wurde im Eclipse Data Space Connector erstellt. Bei der Erstellung des Minimal Viable Demonstrators brachte wurden Diskussionen zum Datenraumaufbau, zu Konnektoren, Ontologien, Gaia-X-Konformität sowie zu Rollen- und Rechtekonzepten eingebracht. Im Haltestellenmanagement-Use-Case entwickelte die TraffGo Road GmbH gemeinsam mit Hamburger Partnern eine SmaLa-basierte Lösung, die freie Haltestellenzeiten buchbar macht und mithilfe einer Data-Factory zuverlässig Daten unterschiedlicher Akteure integriert. Echtzeit-Verspätungsdaten, Verkehrsflussinformationen und die Gaia-X-konforme Umsetzung führten zu einem erfolgreichen, interoperablen Service-Angebot, das großes Interesse weiterer Projekte weckte. Da das Konzept auch für allgemeine Parkräume relevant ist, wird die Lösung weiter abstrahiert und in weiteren Gaia-X-Projekten eingesetzt. Die Eingliederung der TraffGo Road GmbH in die Materna-Gruppe eröffnet zusätzliche Ressourcen und strategische Chancen für die Skalierung der Projektergebnisse
Alternativmethoden: Ein neuromuskuläres 3D-Zellkultursystem zur Identifizierung neuer Krankheitsmechanismen von ALS (VORAN-2)
No full textVeröffentlichung der Ergebnisse des Verbundforschungsvorhaben
Get PDFAngesichts des Klimawandels und steigender Bevölkerungszahlen steht die Landwirtschaft heute vor der Herausforderung, neue ertragreiche und zugleich ressourcenschonende Pflanzensorten zu züchten, die unter verschiedenen Umweltbedingungen gedeihen können. Moderne Methoden des maschinellen Lernens (ML) bieten hier neue Möglichkeiten: Anhand von genetischen Markern und Umweltfaktoren wie Temperatur, Niederschlag und Bodenbeschaffenheit lassen sich phänotypische Eigenschaften potenzieller Kreuzungen vorhersagen und der Züchtungsprozess dadurch erheblich beschleunigen. In der Zuchtwertschätzung und Phänotypvorhersage gelten statistische Modelle auf Basis des Best
Linear Unbiased Predictor (BLUP) als Stand der Technik. Darüber hinaus wurden verschiedene ML-Methoden für die Phänotypvorhersage getestet, die Ergebnisse blieben jedoch aufgrund der begrenzten Datenverfügbarkeit oder methodischer Herausforderungen oft hinter den Erwartungen zurück. Komplexe Modelle wie neuronale Netze wurden bisher nur vereinzelt eingesetzt.
Das Hauptziel des CropML-Projekts war die Entwicklung robuster ML-Methoden zur präzisen Vorhersage phänotypischer Merkmale von Pflanzen. Durch die Kombination genetischer Informationen mit multiplen Umweltfaktoren sollten zentrale Herausforderungen in der Pflanzenzüchtung adressiert werden – insbesondere die Prognose des Ertrags und die Identifikation widerstandsfähiger Sorten für neue Anbaubedingungen.
Das Projektkonsortium bestand aus der Computomics GmbH (im Folgenden Computomics oder CTX genannt) unter der Leitung von Dr. Sebastian J. Schultheiss und der Professur für Bioinformatik der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf am TUM Campus Straubing für Biotechnologie und Nachhaltigkeit (im Folgenden HSWT/TUMCS genannt) unter der Leitung von Prof. Dr. Dominik Grimm. Die Mitarbeiter von Computomics waren hauptverantwortlich für die Bereitstellung und Aufbereitung der verschiedenen genetischen und Umweltdaten. Die Aufgabe der HSWT/TUMCS war die Erforschung und Entwicklung neuer Methoden des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Phänotypen.
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KONKAV Abschlussbericht - Auslegung und Optimierung innovativer Bauteile aus teilkonsolidierten Vliesstoffen
Get PDFHauptziel des Teilvorhabens ist es, Bauteile der Kabinenverkleidung von Flugzeugen der Urban Air Mobility (UAM) aus teilkonsolidierten Vliesstoffen auszulegen und zu optimieren. Dazu werden im Verbund-vorhaben KONKAV neue Ansätze entwickelt, die primär auf nachhaltige und gewichtsoptimierte Komponenten für die Kabine abzielen. In Teilprojekt 1 (TP1) werden ganzheitliche Kabinenlösungen entwickelt, die auf Ultraleicht-Bauweisen basieren. Das Teilvorhaben der RWTH Aachen fokussiert sich dabei auf die innovative Kabinenverkleidung, realisiert durch teilkonsolidierte Vliesstoffe. Bauteile aus Vliesstoffen können aus recycelten Faserstoffen hergestellt werden. Durch die Einbringung von recycelten Vliesstoffen beim Herstellprozess und der Recyclingfähigkeit durch die Rückführbarkeit der Bauteile selbst kann eine sehr hohe Ökoeffizienz erreicht werden. In der Luftfahrt kommen Vliesstoffe derzeit nicht zum Einsatz, da ihr Leichtbaupotenzial durch konventionelle Fertigungsverfahren nicht ausgeschöpft werden kann. Die Teilkonsolidierung der Vliesstoffe (vorzugsweise aus Carbonfasern gefertigt) bietet als neues Verfahren Möglichkeiten der Optimierung von Strukturen und eröffnet damit ein Potenzial, kostengünstige, ökoeffiziente Bauteile mit hoher Recyclingfähigkeit in der Luftfahrt zu etablieren. Dabei wird ein Struktursystem entwickelt, in dem der Vlieswerkstoff zum einen die Verkleidung selbst bildet, als auch zur parallelen Integration von Funktionen, wie u.a. thermische Isolation und akustische Dämpfung, genutzt wird. Diese multifunktionale Ultraleichtbauweise führt zu ökoeffizienten Leicht-baustrukturen mit enormer Kosteneinsparung für die Luftfahrt. Mit den Erkenntnissen aus mechanischen Charakterisierungen auf Coupon- und Bauteilebene und den Ergebnissen numerischer struktur-mechanischer Modelle soll dazu eine Methode zur Auslegung und Optimierung von Leichtbaustrukturen aus Vlieswerkstoffen entwickelt werden, die eine Übertragbarkeit auf andere Bauteile ermöglicht
Veröffentlichung der Ergebnisse von Forschungsvorhaben im BMFTR-Programm - Forschungscampus InfectoGnostics, 2. Förderphase
Get PDFSchlussbericht der DFS
Get PDFDas Forschungsprojekt DKULT untersucht, wie die Klimawirkung des Luftverkehrs reduziert werden kann, besonders NichtCO₂Effekte wie Kondensstreifenzirren in sogenannten Potential Persistent Contrail Gebieten (PPC Gebieten).
Ziel war die operative Umsetzbarkeit klimaoptimierter Flugtrajektorien unter realistischen Flugsicherungsbedingungen. D-KULT verfolgte zwei Ansätze: Taktische Vermeidung von PPC Gebieten durch kurzfristige Umleitungen im laufenden Betrieb & Strategische Vermeidung durch Integration klimaoptimierter Flugplanung.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine rein taktische Umfliegung von PPC Gebieten im stark frequentierten Luftraum derzeit nicht praktikabel ist. Realzeitsimulationen belegten erhebliche Kapazitätsreduktionen, eine signifikante Mehrbelastung der Fluglotsen sowie neue Sicherheitsrisiken. Ein operativer Einsatz unter heutigen Rahmenbedingungen ist nicht realisierbar, würde das gesamte europäische Routennetzwerk beeinträchtigen.
Der strategische Ansatz erwies sich als grundsätzlich umsetzbar. Im Probebetrieb „100 Testflüge“ wurden PPC Gebiete gezielt im Rahmen einzelner Flugplanungen umflogen. Dieser kontrollierte Ansatz ermöglichte erste praktische Erfahrungen ohne Eingriffe in den Regelbetrieb. Für eine spätere Anwendung ist jedoch eine weitgehende Automatisierung der Planungsprozesse erforderlich. Die Bewertung der Klima- und Verbrauchseffekte ist noch im Gange.
Die derzeitige wissenschaftliche Datenbasis, die verfügbaren Wetterdaten und Klimamodelle liefern keine robuste Grundlage für eine operative PPC Vermeidung. Ergebnisse sind abhängig von verwendeten Klimametriken und Annahmen. Einheitliche, konsistente Methoden sind erforderlich.
Die DFS empfiehlt, künftige Maßnahmen auf die strategische Flugplanung zu konzentrieren, begleitet von Verbesserungen wissenschaftlicher Grundlagen, der Datenqualität und enger internationaler Zusammenarbeit. Nur so lässt sich die Klimawirkung des Luftverkehrs wirksam und sicher reduzieren
Sachbericht
Get PDFDieses Projekt hat zum Gesamtziel des SPINNING-Konsortiums, eine Spin-basierte Quantencomputerarchitektur mit einer verteilten Netzwerkstruktur zu demonstrieren, beigetragen. Die Knoten des geplanten Netzwerks bestehen aus optischen Resonatoren, die über Glasfasern und eine photonische Struktur miteinander verbunden sind. In der ersten Phase des Projekts sollten zwei Knoten gezeigt werden, die jeweils aus einem optischen Resonator mit einem aktiven Farbzentrum in Diamant bestanden, dessen elektronischer Spin über das Netzwerk mit den anderen Knoten und mit anderen Kernspins in ihrer unmittelbaren Umgebung quantenmechanisch verschränkt werden kann. Das übergeordnete Ziel des Konsortiums war es, diese Plattform zu nutzen, um nicht-lokale Quantengatter durchzuführen und so die Anzahl der Qubits in der Quantencomputerstruktur zu skalieren. Das Teilprojekt der Qinu GmbH - Kryogene Kühlung - betraf die Erforschung und den Aufbau einer kompakten, automatisierten und einfach bedienbaren kryogenen Umgebung, mit Fokus auf optisch-photonischen Systemen bei mK-Temperaturen
