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Entwicklung von Innovationsdienstleistern in strukturschwachen Regionen (EISR)
Get PDFDas Projekt EISR zielte darauf ab, das Potenzial der Entwicklung von Innovationsdienstleistern in drei strukturschwachen Landkreisen in Sachsen und Sachsen-Anhalt zu analysieren. Aufgrund des Nichtvorhandenseins von forschenden Hochschulen und des Mangels an forschenden Unternehmen bedurfte es dabei einer Identifikation und Potenzialanalyse "neuer" Innovationsdienstleister, die eine Entwicklung von lokalen Innovationssystemen unter Einbeziehung von externen Impulsgebern (Hochschulen, forschende Unternehmen aus den Metropolen) treiben können. Das Projekt untersuchte die entscheidenden Faktoren für eine (Teil-)Transformation dieser drei Akteursgruppen zu Innovationsdienstleistern, um auf dieser Basis eine zielgerichtete Förderung zur Etablierung von Innovationsorten in strukturschwachen Regionen zu erreichen
Abschlussbericht Teilvorhaben BASF Digital Farming GmbH
Get PDFDas Verbundprojekt "HoPla – Hochleistungssensorik für smarte Pflanzenschutzbehandlung" hatte das Ziel, eine innovative Gesamtlösung für die selektive, bedarfsgerechte Unkrautbekämpfung (Spot Spraying) in Getreidekulturen zu entwickeln und im Feld zu validieren. Im Mittelpunkt stand die Reduktion des Herbizideinsatzes um durchschnittlich 70 % ohne Ertragsverluste – ein entscheidender Beitrag zu einer nachhaltigeren und wirtschaftlicheren Landwirtschaft in Deutschland und Europa.
Solche Spot Spraying Systeme werden aktuell von zahlreichen Marktteilnehmern entwickelt und teilweise für die landwirtschaftliche Praxis kommerziell angeboten. Häufig fokussieren sich Anbieter dabei auf Reihenkulturen, wie z.B. Mais. Bei solchen Reihenkulturen kann die Spot Spraying Technologie aktuell als praxisreif bewertet werden. Getreidekulturen stellen eine größere Herausforderung dar. Jedoch ist anzunehmen, dass die zuverlässige Erkennung von Unkräutern und Ungräsern in Getreidekulturen einen wichtigen Meilenstein zur Akzeptanz der neuen Technologie durch Landwirte darstellt.
Aus wissenschaftlich-technischer Sicht ist die Übertragbarkeit bestehender Spot-Spraying-Ansätze auf Getreide insbesondere dadurch begrenzt, dass Zielpflanzen im frühen Entwicklungsstadium sehr klein sind und im dichten Bestand (überlappende Blätter, geringe Reihenabstände) selbst für das menschliche Auge schwer sicher zu erkennen sind. Vor diesem Hintergrund mussten Lösungen nicht nur "genau", sondern auch in Echtzeit auf kosteneffizienter Edge-Hardware lauffähig sein, um bei praxisüblichen Fahrgeschwindigkeiten eine kamerabasierte, selektive Applikation technisch zu ermöglichen.
Ein zentrales Element des Projekts war die Sammlung und Annotation von Pflanzenbildern, die maßgeblich von xarvio verantwortet wurde. In enger Abstimmung mit den Projektpartnern wurde in mehreren Stufen ein umfangreicher Datensatz im sechsstelligen Bildbereich von Feldsituationen in verschiedenen Versuchsanordnungen aufgenommen: Zunächst in kontrollierten Gefäßversuchen mit zuvor sterilisiertem Boden (Phase 1 und 2), später unter realen Feldbedingungen (Phase 3). Die Bilddatenerhebung erfolgte dabei gezielt zu unterschiedlichen Zeitpunkten, unter variierenden Licht- und Bodenbedingungen sowie mit und ohne Herbizidbehandlung, um eine möglichst große Varianz und Praxisnähe zu gewährleisten.
Die Annotation der Bilddaten – also die präzise Markierung und Klassifizierung von Unkräutern und Kulturpflanzen in jedem einzelnen Bild – wurde von xarvio koordiniert und gemeinsam mit Bosch und der Universität Hohenheim durchgeführt. Hierbei kamen sowohl manuelle als auch KI-gestützte Vorannotationsverfahren zum Einsatz, die iterativ verbessert wurden. Die Qualitätssicherung und die finale Freigabe der Datensätze lagen in der Verantwortung von xarvio. Insgesamt wurden knapp 10.000 Bilder entweder komplett händisch oder in einem teilautomatisierten Prozess annotiert. Diese umfassende Datenbasis bildete die Grundlage für die Entwicklung und das Training der KI-Modelle zur Unkrauterkennung, die von UHOH und Bosch umgesetzt wurden.
Als wesentliche Ergebnisse wurden neben der breiten, qualitätsgesicherten Datenbasis auch zentrale Bausteine für eine spätere Serienumsetzung im Smart-Spraying-Kontext geschaffen: Die Projektpartner entwickelten optimierte Modellarchitekturen, die eine echtzeitfähige Unkrauterkennung in Getreide ermöglichen, und erreichten hierfür die geforderte Laufzeit auf Edge-Systemen (Ziel-Inferenzzeit 50 ms). Auf Systemseite wurde die Sensoreinheit u. a. durch eine verbesserte Beleuchtungseinheit (FLUnano) weiterentwickelt, die die Kamera mit der geforderten Bildrate unterstützt. Zudem wurden KI-gestützte Verfahren zur Reduktion manueller Labeling-Aufwände sowie GenAI-basierte Ansätze (z. B. Inpainting) zur Erzeugung zusätzlicher Trainingsdaten erprobt. Gleichzeitig zeigte sich, dass aufgrund der optischen Auflösungsgrenzen eine speziesgenaue Bestimmung sehr kleiner Pflanzen in dichten Getreidebeständen derzeit nicht robust möglich ist; der praxisnahe Fokus wurde daher auf eine Typ-Differenzierung (monokotyl vs. dikotyl) gelegt, die in der landwirtschaftlichen Anwendung ein günstiges Aufwand-Nutzen-Verhältnis bietet
Abschlussbericht
Get PDFDas Projekt VADER entwickelte einen vernetzten digitalen Assistenten, der das datengetriebene Engineering roboterbasierter Produktionsanlagen über den gesamten Lebenszyklus unterstützt. Im Fokus stehen die Reduktion von Engineeringaufwänden, die durchgängige Datennutzung und die Steigerung von Flexibilität und Wirtschaftlichkeit. Auf Basis einer modularen, serviceorientierten Architektur wurden Daten und Wissensinfrastrukturen sowie Assistenzdienste für Robotik, Ingenieurwesen und MRK realisiert. Vier industrielle Anwendungsszenarien – von Qualitätsinspektion über Bin Picking bis zu Fügeprozessen und vereinfachter Roboterprogrammierung – demonstrieren die technische Umsetzbarkeit.
Synthetische Datengenerierung, datengetriebene Bildverarbeitung und lernbasierte Roboterfähigkeiten bilden die Kernelemente. Die Validierung unter produktionsnahen Bedingungen zeigt: VADER ermöglicht eine schnellere Identifikation von Automatisierungspotenzialen, reduziert Aufwand und berücksichtigt Sicherheitsaspekte frühzeitig
Schlussbericht : Verbund: Verbundprojekt 05P2021 (ErUM-FSP T06) - Aufbau von CBM bei FAIR
Get PDFDas Projekt konzentrierte sich auf die technische Entwicklung und Verbesserung von Flesnet, das eine zentrale Rolle im CBM-Experiment an GSI/FAIR einnimmt. Flesnet aggregiert Messdatenströme und leitet sie in Zeitabschnitten (Zeitscheiben) an Analysesysteme weiter – eine Funktion, die für die spätere physikalische Auswertung von Kollisionsevents unerlässlich ist.
Im Mittelpunkt der Entwicklung stand die Stärkung der Fähigkeit von Flesnet, Fehler zu verarbeiten (Elastizität) und Daten aus verschiedenen Quellen mit heterogenen Datenmengen zu verarbeiten. Hierzu wurde Flesnet in einem InfiniBand-Netzwerkcluster mit einer modernen Linux-Umgebung und RDMA-basierter Kommunikation via libfabric am ZIB eingesetzt und erweitert. Parallel dazu umfasste die kontinuierliche Weiterentwicklung von Flesnet Anpassungen an sich verändernde Bibliotheks-Versionen (insbesondere bei libfabric), um Stabilität und Kompatibilität weiter sicherzustellen.
Im Bereich Skalierbarkeit sind unsere praktischen Messergebnisse auf einem großen System mit insgesamt 96 Rechnern (48 Eingangs- und 48 Prozessierungsrechner), die eine stabile aggregierte Datenrate von bis zu 340 GB/s erreicht haben, auch Teil des ersten technische Entwurfsbericht „Technical Design Report for the CBM – Online Systems – Part I“ des CBM-Projekts für zentrale Systeme geworden. Dieser Bericht wurde vom Expertenausschuss Experimente (ECE) fachlich begutachtet und auf dessen Empfehlung von FAIR im Juli 2023 genehmigt und veröffentlicht [2] (DOI: 10.15120/GSI-2023-00739).
Die entwickelten Funktionalitäten wurden auch erfolgreich auf der mini-CBM-Infrastruktur mit Integrationstests überprüft. Die Ergebnisse des Projekts tragen zur Gesamtbereitschaft des CBM-Experiments
bei und gewährleisten eine effiziente und zuverlässige Datenverarbeitung. Die Software selbst ist Open Source, was eine breitere Akzeptanz und weitere Entwicklung innerhalb der CBM-Kollaboration und darüber hinaus fördert.
Für zukünftige Entwicklungsphasen ist davon auszugehen, dass weitere Feinabstimmungen erforderlich sein werden, um Flesnet optimal an die sich weiterentwickelnden Anforderungen des CBMExperiments anzupassen. Die intensive Zusammenarbeit innerhalb der CBM-Gemeinschaft und die Veröffentlichung der Ergebnisse in technischen Fachpublikationen tragen dazu bei, den Forschungsstand fortlaufend zu aktualisieren und neue Ansätze im Bereich skalierbarer, latenzarmer Datenverarbeitungssysteme für Hochenergiephysikexperimente weiterzuentwickeln
fachlicher Schlussbericht zum Verwendungsnachweis des Projekts
Get PDFDas Forschungsprojekt hatte das Ziel, die Auswirkungen radikalislamischer Ideologien auf das jüdische Leben in Deutschland empirisch zu erfassen und wissenschaftlich einzuordnen. Während Antisemitismusforschung in Deutschland häufig rechtsextreme Ideologien oder klassische antisemitische Ressentiments in den Blick nimmt, wurde in diesem Projekt gezielt politisch-islamischer Antisemitismus untersucht. Dabei ging es um die Frage, wie sich antisemitische Haltungen und Handlungen im Kontext des radikalen Islam konkret auf jüdische Gemeinschaften in Deutschland auswirken.
Das Forschungsprojekt knüpfte an bestehende soziologische, politikwissenschaftliche und psychologische Arbeiten zur Antisemitismusforschung an und ergänzt diese umTheorien der Diskriminierungs- und Gewaltforschung sowie sozialphilosophischer Ansätze der Wissenssoziologie und Anerkennungstheorie. Es wurde angenommen, dass antisemitische Bedrohungen aus radikalislamischen Kreisen sich nicht nur in direkten Übergriffen zeigen, sondern auch auf symbolischer und struktureller Ebene das jüdische Leben in Deutschland beeinflussen.
Ein zentraler Untersuchungsaspekt war die Frage, ob und inwiefern antisemitische Bedrohungen, die mit politisch-islamischen Narrativen verbunden sind, anders wahrgenommen werden als jene, die von rechtsextremen oder traditionellen antisemitischen Gruppen ausgehen. Zudem sollte analysiert werden, welche Reaktions- und Bewältigungsstrategien jüdische Individuen und Gemeinschaften entwickeln, um mit diesen Bedrohungen umzugehen.
Datei-Upload durch TI
Schlussbericht zum Vorhaben
Get PDFDurch das Forschungsprojekt KINLI konnte ein prädiktiver Ansatz zur Gewährleistung nachhaltiger Lebensmittelqualität durch Einsatz von KI konzeptioniert und anhand von zwei Use Cases, entlang der Lieferkette in der Fleischverarbeitung, umgesetzt werden. Die entwickelten Lösungen demonstrieren die Möglichkeit zur frühen Erkennung von Herausforderungen und dem frühen Eingriff in Prozesse. Dadurch schafft KINLI ein ressourcenschonendes Produzieren in der Agrar- und Lebensmittelwirtschaft. Zum einen demonstriert KINLI ein KI-gestütztes Managementsystem/Assistenzsystem in der Tierhaltung am Beispiel Puten unter Berücksichtigung der Darstellung von Klima- und Verbrauchswerten in Echtzeit, der Ermittlung der Kotqualität, des durchschnittlichen Lebendgewichts der Herde sowie der allgemeinen Herdenaktivität. Zum anderen demonstriert KINLI eine KI-gestützte Lösung zur automatisierten Prozessoptimierung in der Lakedosierung im Rahmen der Kochschinkenproduktion sowie das Erkennen von optischen Abweichungen, in Form von destrukturierten Stellen wie Blutpunkten, zu viel Fett- und zu viel Sehnenanteil, in der Rohware in der Lebensmittelproduktion
Sachbericht
Get PDFDas Projekt synVec konzentrierte sich auf die Entwicklung einer innovativen Methode zur Produktion von synthetischer, zirkulärer DNA, um die Kosten und Effizienz von personalisierten Gentherapien zu verbessern. Gentherapien haben das Potenzial, unheilbare
Krankheiten zu behandeln, jedoch hindern hohe Produktionskosten und lange Herstellungszeiten ihre breite Anwendung. Traditionelle Verfahren, wie die Nutzung lentiviraler Vektoren, sind teuer, komplex und bergen Risiken wie Insertionsmutagenese, was zu Nebenwirkungen wie Tumorbildung führen kann.
Die Sleeping Beauty-Technologie bietet eine sichere und kosteneffiziente Alternative. Durch die Verwendung von DNA und mRNA als einzige benötigte Komponenten verspricht sie schnelle und vereinfachte Prozesse. Derzeit werden DNA-Vektoren jedoch durch bakterielle Fermentation hergestellt, was zeitaufwendig und kostenintensiv ist. Während diese Kosten bei nicht-personalisierten Gentherapien aufgrund der größeren Patientenkohorte vernachlässigbar sind, stellen sie bei personalisierten Therapien, bei denen jeder Patient ein individuelles therapeutisches Gen benötigt, ein signifikantes Hindernis dar.
SynVec adressierte diese zentrale Herausforderung der personalisierten Gentherapie: die schnelle, kostengünstige und sichere Bereitstellung von DNA-Vektoren. Die Plattform bietet eine fermentationsfreie, automatisierte Herstellung zirkulärer DNA-Vektoren, die GMP-kompatibel, skalierbar und kosteneffizient sind. Damit schließt synVec eine kritische Lücke um neue innovative Gentherapien überhaupt erst zu ermöglichen. Die Kombination mit der SB-Transposase ermöglicht eine sichere und effiziente Integration therapeutischer Gene, womit die Herstellung transgener Immunzellen im Gesamten beschleunigt wird. Erste Vorarbeiten belegen die technische Machbarkeit und Effizienz der synVec-Vektoren. Durch die regulatorische Frühberatung wurde eine vorläufige Roadmap für GMP-Implementierung und Zulassung entwickelt. Entscheidend ist dabei, dass regulatorische Behörden früh in den Entwicklungsprozess eingebunden werden und kontinuierlich konsultiert werden um eine GMP-konforme Entwicklung der synVec-DNA als Ausgangsstoff für Zelltherapien zu gewährleisten.
Unsere Markt- und Kundenanalyse ergab darüber hinaus, dass DNA-Vektoren in GMP-Qualität mit Kosten unter 50.000 Euro eine hohe Nachfrage haben. Der Gentherapie-Markt wird bis 2030 auf über 30 Milliarden US-Dollar geschätzt. SynVec adressiert insbesondere die Nische der hoch-personalisierten Therapien und bietet klare Wettbewerbsvorteile gegenüber bestehenden Technologien. Die geplante Ausgründung mit exklusiven Schutzrechten schafft die Grundlage für eine nachhaltige wirtschaftliche Anschlussfähigkeit.
Somit vereint synVec wissenschaftliche Exzellenz, technologische Innovation und klare Marktchancen. Die Sondierungsphase hat die wesentlichen Grundlagen für eine erfolgreiche Machbarkeitsphase und anschließende Ausgründung gelegt. Das Projekt verdeutlichte maßgeblich die Notwendigkeit und das Interesse Dritter, die Kostenstruktur und Verfügbarkeit personalisierter Gentherapien grundlegend zu verändern
Research project SAPHIR - VP4: Korrelierte Datenerfassung und Prozesssteuerung und neue Methoden der Formgebung, thermischen Behandlung und Hartbearbeitung von Hochleistungskeramik
Get PDFIm Rahmen des Verbundprojekts SAPHIR wurde das selektive Lasersintern keramischer Pulver mittels ultrakurzgepulster Laserstrahlung (UKP-SLS) untersucht, um endkonturnahe keramische Bauteile aus reinen Pulvern herzustellen. Der vorliegende Bericht dokumentiert die Arbeiten des Teilvorhabens zur Prozess- und Anlagenentwicklung sowie zur materialwissenschaftlichen Charakterisierung der eingesetzten Pulver. Ein Schwerpunkt lag auf der systematischen Aufbereitung und Analyse keramischer Pulver (u. a. Al₂O₃, ZrO₂ und SiO₂), wobei Partikelgrößenverteilung, Partikelform sowie rheologische Eigenschaften untersucht wurden, um deren Einfluss auf Fließverhalten, Packungsdichte und Pulverbetthomogenität zu bewerten. Hierfür wurde eine quantitative Methode zur Bestimmung der Pulverbetthomogenität entwickelt, die eine belastbare Bestimmung minimaler Schichthöhen und geeigneter Auftragssysteme ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere bei Schichthöhen unter 300 µm der Einsatz eines Walzensystems zur Erzeugung homogener Pulverschichten erforderlich ist.
Parallel zur materialseitigen Untersuchung erfolgte die Weiterentwicklung der UKP-SLS-Anlagentechnik. Dazu wurden Anpassungen am optischen Aufbau, Schutzmaßnahmen für den Strahlengang sowie Modifikationen zur Strahlaufweitung realisiert, um die Intensitätsbelastung optischer Komponenten zu reduzieren und die Prozessstabilität zu erhöhen. Erste Prozessversuche demonstrieren die Möglichkeit der lokalen Verdichtung keramischer Pulverschichten und zeigen materialspezifische Unterschiede im Sinterverhalten. Während Aluminiumoxid aufgrund hoher Wärmeleitfähigkeit nur begrenzt skalierbare Verdichtungseffekte zeigte, konnten für Zirkonoxid durch geeignete Parameterwahl und Defokussierung des Laserstrahls erste endkonturnahe Probekörper hergestellt werden.
Ergänzend wurden alternative additive Fertigungsverfahren wie stereolithografische Verfahren und filamentbasierte Prozesse untersucht, um weitere Wege zur Herstellung keramischer Bauteile zu erschließen. Insgesamt liefern die Ergebnisse wichtige Grundlagen für die Definition materialspezifischer Prozessfenster und tragen zur Stabilisierung der Prozesskette der additiven Fertigung keramischer Hochleistungswerkstoffe bei