Applied Cybersecurity & Internet Governance Repository
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Charakterisierung seltener, niedrig-maligner Subtypen von triple-negativen Mammakarzinomen unter Verwendung der Clinical Communication Platform (CCP) und öffentlich zugänglicher Genexpressionsdaten
No full textSchlussbericht zum Vorhaben KAmuK im Master360 Verbund, Luftfahrtforschungsprogramm VI, Erster Aufruf 2020-2023 (LuFo VI-1), Programmlinie "Technologie"
No full textDie Master360-Initiative, unterstützt vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, befasst sich mit der Integration unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) und Urban Air Mobility (UAM) in das Lufttransportsystem durch die Entwicklung fortschrittlicher multispektraler Sensorsysteme. In diesem Zusammenhang verfolgte das von der Kappa optronics GmbH geleitete Projekt KAmuK das Ziel, einen multispektralen Kamera-Demonstrator für autonome Kollisionsvermeidung zu entwerfen, zu bauen und zu validieren. Das System kombiniert visuelle, nahinfrarote und thermische Bildkanäle und ermöglicht so einen zuverlässigen Betrieb bei Tag und Nacht. Zu den wichtigsten technischen Errungenschaften zählen die erfolgreiche Miniaturisierung der Kameramodule, der Einsatz von Automobilkomponenten für verbesserte Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz sowie die Implementierung fortschrittlicher Kalibrierungs- und Bildverarbeitungstechniken. Der innovative Einsatz von Kippplatten ermöglichte eine präzise Ausrichtung der optischen Kanäle und verbesserte die Bildüberlagerung und Systemintegration erheblich. Die Einführung eines geshutterten LWIR-Moduls führte zu einer vier- bis zehnfachen Verbesserung der thermischen Bildkalibrierung und setzte neue Maßstäbe für Homogenität und Stabilität. Umfangreiche Flugtests belegten eine hohe Bildqualität, Widerstandsfähigkeit gegenüber schwierigen Bedingungen und eine hohe Betriebssicherheit. Die Tests zeigten jedoch auch Optimierungspotenzial, etwa bei der Umweltdichtung, hydrophoben Beschichtungen für optische Oberflächen und algorithmischen Verbesserungen für HDR-CMOS-Sensoren. Die Projektergebnisse bringen nicht nur die Luftfahrt-Kamerasysteme voran, sondern schaffen auch eine Grundlage für zukünftige Produktentwicklungen und die strategische Positionierung im Bereich Advanced Air Mobility
Abschlussbericht
No full textDas Projekt WINDForest wurde von Oktober 2023 bis März 2025 in der Förderlinie 1 des mFUND gefördert und vom Kompetenzzentrum Strömungssimulationen der Hochschule Ansbach in Verbindung mit seinen Partnern bearbeitet. Im Rahmen des Projekts wurde eine Studie zur Nutzung neuronaler Netze zum Downscaling von grobskaligen meteorologischen Daten durchgeführt.
Aktuell verfügbare Windkarten basieren auf vereinfachten numerischen Simulationen, die zu Unsicherheiten im Bereich von Wäldern führen. Eine hochaufgelöste Prognose von Windgeschwindigkeiten ist damit nicht möglich.
Das Projekt soll zeigen, dass Machine-Learning-Ansätze geeignet sind, um aus groben meteorologischen Ausgangsdaten mit geringer Rechenleistung hochaufgelöste Daten zu approximieren.
Im Projekt werden zunächst die notwendigen Eingangs- und Ausgangsgrößen für numerische Modelle und neuronale Netze bestimmt. Für festgelegte Referenzstandorte werden numerische Modelle erstellt und für die Erzeugung hochaufgelöster Simulationsdaten genutzt. Eine Validierung der numerischen Modelle erfolgt beispielhaft für einen der Referenzstandorte mithilfe von Messdaten aus Messkampagnen.
Die hochaufgelösten Simulationsdaten stellen die Trainingsgrundlage für das neuronale Netz dar, mit dessen Hilfe schlussendlich das Downscaling der grobskaligen meteorologischen Daten erfolgt. Zur Visualisierung der KI-Ergebnisse wird ein Prototyp einer Webanwendung erstellt.
Abschließend wird dargestellt, wie das neuronale Netz auf unbekannte Topografien reagiert
Sachbericht zum Verwendungsnachweis in der Fördermaßnahme: Lernende Produktionstechnik - Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion im Programm "Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen" des BMBF
No full textDas Forschungsprojekt KIKA-IPK hat skalierbare KI-Clouddienste mit Assistenzwerkzeugen entwickelt, die selbstständig lernen, wie Bildmerkmale und Prozesseigenschaften zusammenhängen. Dabei wurde das Erfahrungswissen von Maschinenbedienern durch maschinelle Lernverfahren modelliert. Durch Nutzerfeedback und Anomalieerkennung konnten auch bei vergleichsweise wenigen Trainingsdaten KI-Modelle trainiert werden.
Als Ergebnis entstanden in zwei Anwendungsfällen (3D-Metalldruck und Medikamentendruck) Assistenzsysteme, die optische Qualitätsmerkmale und Prozessgrößen während der Herstellung analysieren, um ressourceneffizientere Prozessparameter zu ermöglichen. Dies ist besonders geeignet für Kleinserien- und Einzelfertigung.
Insgesamt wurden vier konkrete Ergebnisse erreicht: die Entwicklung von drei KI-basierten Assistenzsystemen sowie einer dazugehörigen individuellen Cloudplattform zur Anbindung der KI-Dienstleister an die Industriepartner. Die Ergebnisse im Anwendungsfall Medikamentendruck werden im Folgenden einzeln beschrieben.
Die im Projekt entwickelten KI-Dienste und Werkzeuge wurden beim personalisierten Medikamentendruck praxisnah getestet. Dabei wurden die Möglichkeiten gezeigt, wie die eingesetzten Technologien die individuelle Dosierung von Wirkstoffen für jeden Patienten automatisch und präzise steuern können, um Abweichungen zu korrigieren und den Prozess effizienter zu machen.
Ziele des Projekts im Bereich Medikamentendruck waren die Verbesserung des klassischen Bildgebungsverfahrens der Tropfenanalyse und die Entwicklung und Integration eines KI-gestützten Assistenzsystems für die Inprozesskontrolle zur Bewertung von
Medikamentenauftrag auf oral lösliche Folien (ODF – Oral Dissolvable Films). Dabei sollte die Qualitätssicherung durch bildgebende Verfahren verbessert und die Abhängigkeit von aufwendigen nasschemischen Analysen reduziert werden
Schlussbericht zum Verbundprojekt
No full textDas Ziel des Verbundprojekts FlexSbus-LR war die Entwicklung, Konstruktion und Demonstration eines batterieelektrischen, flexiblen Schienenbusses als zukunftsfähige Lösung für den Schienenpersonennahverkehr im ländlichen Raum.
Im Rahmen des vorliegenden Teilvorhabens (FKZ: 19I21005G) verantwortete die MV Engineering GmbH & Co KG die Konzeptionierung, Detailkonstruktion und Umsetzung des gesamten Fahrgastzellen-Interieurs sowie der GFK-basierten Außenverkleidung.
Trotz einer notwendigen frühzeitigen Anpassung aller Komponenten an ein korrigiertes Lichtraumprofil (Mitte 2022) konnten die konstruktiven Ziele vollumfänglich erreicht werden. Es wurde ein modulares Innenraumkonzept (inkl. Mehrzweckbereich und Sitzanordnung) entwickelt und die Außenhaut in leichter GFK-Bauweise (GFK-Kopf, Frontklappe,
Seitenschürzen) detailliert. Die termingerechte Lieferung und Endmontage aller Großkomponenten (Fahrzeugkopfverkleidung, Innenraumausstattung, Verglasung) erfolgte erfolgreich im Berichtszeitraum 2024.
Der fertiggestellte Demonstrator bildet die Basis für die weitere wissenschaftliche Erprobung des Konzepts (u. a. im Hinblick auf den fahrerlosen Betrieb) und stellt eine wirtschaftlich tragfähige technologische Lösung zur Reaktivierung von Schwachlaststrecken am Standort Deutschland dar
Projektdokumentation
No full textIm Projekt „Fahrplan Gaswende“ wurde untersucht, welche Rolle erneuerbare Gase auf dem Weg zu einem klimaneutralen Energiesystem spielen, wie sich Gasinfrastrukturen transformieren lassen und welche regulatorischen Anpassungen dafür nötig sind.
Dazu wurden in einem ersten Schritt umfangreiche Recherchen zu den technoökonomischen Daten der untersuchten Technologien im Energiesystem Gas durchgeführt und die Ergebnisse in einem umfassenden Datenbericht zusammengestellt. Außerdem wurden die gesamt- bzw. betriebswirtschaftlich optimierenden Energiesystemmodelle REMix und MuGriFlex erweitert und an die Anforderungen des Projektes angepasst.
Die zentralen Ergebnisse der Optimierungen mit REMix sind, dass Europa einen hohen Eigenversorgungsgrad bei Wasserstoff und Methan erreichen kann und, dass die Konkurrenz zwischen Optionen der Sektorenkopplung gering ist. Während sich die Wasserstoffproduktion auf Regionen mit hohem Wind-/PV-Potenzial konzentriert, erfolgen Importe ausschließlich pipelinebasiert. Wasserstoffnetze entstehen überwiegend und Wasserstoffspeicher ausschließlich durch Umwidmung bestehender Erdgas-Infrastrukturen.
Die Ergebnisse der Optimierungen mit MuGriFlex zeigen auf, dass zur Realisierung des gesamtwirtschaftlichen Optimums regulatorische Anpassungen nötig sind. Dazu gehört eine Wärmepumpenförderung für einen schnellen Markthochlauf, die angepasste Förderung von KWK zur Sicherung von Systemdienstleitungen und eine substanzielle Förderung der Elektrolyse in Norddeutschland.The project “Fahrplan Gaswede” examined the role of renewable gases in the transition to a climate-neutral energy system, how gas infrastructures can be transformed, and what regulatory adjustments are necessary to achieve this.
As a first step, extensive research was conducted on the techno-economic data of the technologies examined in the gas energy system, and the results were compiled in a comprehensive data report. In addition, the REMix and MuGriFlex energy system models, which optimise overall and operational efficiency, were expanded and adapted to the requirements of the project. The key findings of the optimisations with REMix are that Europe can achieve a high degree of self-sufficiency in hydrogen and methane and that there is little competition between sector coupling options. While hydrogen production is concentrated in regions with high wind/PV potential, imports are exclusively pipeline-based. Hydrogen networks are predominantly created and hydrogen storage facilities are exclusively created by repurposing existing natural gas infrastructures.
The results of the optimisations with MuGriFlex show that regulatory adjustments are necessary to achieve the overall economic optimum. These include heat pump subsidies for a rapid market ramp-up, adjusted subsidies for CHP to secure system services, and substantial subsidies for electrolysis in northern Germany
