Applied Cybersecurity & Internet Governance Repository
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Schlussbericht im Rahmen des Luftfahrtforschungsprogramms LuFo VI-1
No full textDatei-Upload durch TI
Schlussbericht des vom BMWK geförderten Projekts PHyMoS (Proper Hybrid Models for Smarter Vehicles)
No full text1. Derzeitiger Stand von Wissenschaft und Technik:
Mathematische Modelle werden für eine dedizierte Fragestellung entwickelt und sind aufgrund des gewählten Detaillierungsgrads
nur bedingt wiederverwendbar. Ineffiziente Gesamtsystemsimulationen sind die Folge.
2. Begründung/Zielsetzung der Untersuchung:
Es sind Verfahren zu entwickeln, die ausgehend von vorhandenen Simulationsmodellen mit oder ohne zusätzliche Daten,
Ersatzmodelle (Surrogate) generieren können, die eine für den Anwendungszweck angemessene Abwägung von Genauigkeit und
Recheneffizienz aufweisen. Dabei sollen auch Verhalten aufgrund komplexe physikalischer Effekte abgebildet werden können.
3. Methode:
Durch maschinelles Lernen in Kombination mit klassischen Modellierungstechniken sollen hybride Modellarchitekturen entwickelt
werden, um die Recheneffizienz von KI-Modellen, z.B. neuronale Netze, mit der Extrapolationsfähigkeit und Robustheit
klassischer Modellierungstechniken, z.B. Beschreibung durch differential-algebraische Gleichungen, zu vereinen.
4. Ergebnis:
Auf drei relevante Bosch-Problemstellungen wurden entsprechende Ansätze angewendet und als Prototypen verfügbar gemacht.
5. Schlussfolgerung/Anwendungsmöglichkeiten:
Die generierten Ersatzmodelle zeigen die Grenzen und Möglichkeiten der Methoden auf. Prototypen ermöglichen die Anwendung
auf weitere Problemstellungen und die Erweiterung um neue Methoden. Benchmarks erlauben die Evaluation neuer Ansätze.
Datei-Upload durch TIB1. State of the art:
Mathematical models are developed for a dedicated purpose. Due to their inherent level of detail they are limited in terms of reuse
for other applications. This leads to inefficient system simulations in case of inappropriate component models for the task.
2. Motivation/objective of the study:
Methods to generate surrogate models are to be developed. These methods utilize existing simulations models and may
incorporate additional data to generate approximate models that are a trade-off between accuracy and computational efficiency.
These models shall be applicable to systems showing complex physical behaviors.
3. Methods:
Machine learning techniques and classical first principle modeling shall be used to develop hybrid model architectures that
combine the computational efficiency of AI models, e.g., neural networks, with the reliable extrapolation capability and robustness
of classical modeling techniques, e.g., differential algebraic equations.
4. Results:
Three relevant Bosch applications have been used to demonstrate the methods. Tool prototypes are available.
5. Conclusions/Applications:
The generated surrogate models are available as solutions and show the potential of the methods. The realized prototypes allow
the application to other problems and the integration of new methods. Benchmarks enable the evaluation of other approaches
Abschlussbericht, Teil II
No full textDurch Sozialisierung, Kombination, Perfektionierung und Ausbau bestehender und neuer Beobachtungsnetzwerke trägt C-SCOPE dazu bei, marine Kohlenstoffbeobachtungen auf eine neue Stufe zu bringen. C-SCOPE hat in seinen konkreten Arbeitsfeldern bestehende Beobachtungslücke zu geschlossen, die erzielte Datenqualität verbessert und Synergien sowie neue Funktionalitäten geschaffen, die das kombinierte Kohlenstoff-Beobachtungssystem zweckdienlicher machen. C-SCOPE hat gezeilt auf die CO2-Aufnahmekapazität des Ozeans in drei Schlüsselregionen konzentriert: (i) Thermohalines Zirkulationssystem im Nordatlantik, (ii) Amazonas-Regenwaldsystem in Südamerika und (iii) Ostsee, die alle von höchster klimatischer und/oder sozioökonomischer Relevanz sind und daher eines wissensbasierten Managements bedürfen. Zu diesem Zweck stützte sich C-SCOPE speziell auf drei Beobachtungsansätze: Pilotstudie zur synergistischen Kombination von BGC-Argo mit bestehenden Ship-of-Opportunity Linien (SOOP) des SOCONET/ICOS-Programms in (i) sub-polarem Nordatlantik und (ii) Ostsee sowie (iii) eine neu eingerichtete SOOP-Linie in Küsten- und Amazonasregionen Brasiliens. Diese Beobachtungskomponenten wurden auf dedizierte Datenmanagement- und Modellierungsaktivitäten ausgerichtet und in Studien eingebettet, die sich im Kontext der vorgeschlagenen Beobachtungsstudien speziell mit der Operationalisierung und Sozialisierung der Meeresbeobachtung im Allgemeinen befassten. Das übergeordnete Ziel von C-SCOPE war es, die Wissensproduktion durch langfristige Meeresbeobachtung zweckdienlicher zu machen und eine erhöhte Akzeptanz über kulturelle Grenzen und Interessengruppen hinweg zu erreichen
Förderprogramm: Ein Vorhaben des Themenfeldes "Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie für das Fahrzeug der Zukunft" des BMWi Fachprogramms "Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien"
No full textIm Projekt KAI entwickelte Brose eine modulare, realmaßstäbliche Testplattform (Evolutions-Mock-Up, EMU) zur nutzerzentrierten Interieurentwicklung für hochautomatisierte Fahrzeuge (SAE-Level 4). Das EMU wurde vollständig vernetzt, mit verstellbaren Komfortsitzen, modularen Tischen und einer Smartphonebasierten Szenariensteuerung ausgestattet und erfolgreich in den hochdynamischen Fahrsimulator des Institut für Kraftfahrzeuge (ika) an der RWTH Aachen University integriert. Zwei umfangreiche Nutzerstudien konnten damit realitätsnah durchgeführt werden. Ergänzend wurde eine komponentenbasierte Interieurdatenbank aufgebaut, die technische Parameter für KI-gestützte Bewertungen bereitstellt. Brose wirkte zudem an der Entwicklung ergonomischer Bewertungsmodelle mit. Die Ergebnisse umfassen eine stabile Steuer- und Sicherheitsarchitektur, eine intuitive Bedienlogik sowie die strukturierte Erfassung technischer Komponenteninformationen. Die entwickelten Systeme sind in interne Vorentwicklungsprozesse überführbar und bilden eine Grundlage für zukünftige Anwendungen im Bereich automatisierter Mobilität
Schlussbericht ATLAS-L4; Teilvorhaben: Teleoperation, Reibwertschätzung und Fahrdynamikregelung
No full textDas ATLAS-L4 Projekt zielt auf einen sicheren und zuverlässigen Mischbetrieb zusammen mit manuell geführten Nutzfahrzeugen und PKW ab. Die Ergebnisse der TU München unterstützen diese Zielstellung in den Bereichen der Reibwertschätzung, Fahrdynamikregelung und Teleoperation
Schlussbericht : Fördermaßnahme: Development and establishment of contract research in African innovation systems
No full textDatei-Upload durch TI
Abschlussbericht qp-tech.edu 2022-2025
No full textDas Teilvorhaben der Friedrich-Schiller-Universität Jena im Rahmen des Verbundprojekts qp-tech.edu zielte darauf ab, Grundlagen, Anwendungen und Qualifizierungsstrukturen der Quantenphotonik nachhaltig in Lehre, Weiterbildung und Öffentlichkeit zu verankern. Im Mittelpunkt stand die Verbindung von wissenschaftlicher Exzellenz, praxisnaher Ausbildung und enger Kooperation mit der Industrie. Dazu wurden neue Lehrmodule, Laborformate, Weiterbildungsprogramme und Kommunikationsmaßnahmen entwickelt und implementiert, die als Modell für künftige Quantum-Education-Initiativen dienen.
Das Teilvorhaben der FSU Jena begann im Frühjahr 2022 mit der detaillierten Bedarfsanalyse und Konzeptionsphase. In diesem ersten Projektjahr wurden in enger Abstimmung mit Industriepartnern und akademischen Einrichtungen die inhaltlichen Schwerpunkte für Lehre, Weiterbildung und Öffentlichkeitsarbeit festgelegt. Parallel dazu entstanden erste Entwürfe für die Lehrmodule, digitale Kursmaterialien und das Konzept eines Quantenphotonik-Praktikums. Im Verlauf des Jahres 2023 stand die Entwicklung und technische Umsetzung der Labor- und Schulungsinfrastruktur im Mittelpunkt. Das „Quantum Education Lab“ am Abbe Center of Photonics wurde vollständig ausgestattet und diente fortan als zentrales Lehr- und Demonstrationslabor. In dieser Phase wurden auch die ersten Hands-on-Trainings mit Industriepartnern durchgeführt, deren Ergebnisse in die weitere Ausgestaltung der Lehrformate einflossen. Das Jahr 2024 war geprägt von der Konsolidierung und Erprobung der entwickelten Module in Lehre, Forschung und Weiterbildung. Dabei erfolgte der Übergang von der experimentellen Pilotierung hin zur dauerhaften Integration in den Lehrbetrieb der FSU Jena. Gleichzeitig wurde der neu entwickelte Masterstudiengang „Quantum Science & Technology“ vorbereitet und mit der Fakultät für Physik und Astronomie abgestimmt. Ergänzend fanden zahlreiche öffentliche Veranstaltungen, Workshops und Netzwerkaktivitäten statt, um die Ergebnisse sichtbar zu machen und Rückkopplung aus Wissenschaft und Industrie zu erhalten. Bis zum Projektabschluss (kostenneutrale Verlängerung bis 30.06.2025) konzentrierten sich die Arbeiten auf die Auswertung, Dokumentation und Vorbereitung der Verstetigung der Projektergebnisse. Im Rahmen der Abschlussmeetings und der Kooperationmit europäischen Partnern wurden die Ergebnisse in das Quantum Competence Framework (QCF) eingebracht und Ansätze für zukünftige Programme formuliert. Damit wurde der erfolgreiche Übergang des Projekts in eine langfristige Struktur aus Forschung, Lehre und Wissenstransfer erreicht.The sub-project of Friedrich Schiller University Jena / Abbe School of Photonics within the framework of the qp-tech.edu project – Quantum Photonic Technology Education – aimed to permanently establish quantum photonics as a key technology of the second quantum revolution in research, teaching, and continuing education. Between 2022 and 2025, a comprehensive quantum photonics practical course, digital learning modules, and an interdisciplinary Master's program in Quantum Science & Technology were developed and integrated into the university's structure. In parallel, a series of practical, hands-on training courses were created and implemented in close cooperation with industry and partners. Additionally, formats such as the Photonics Makerspace and collaborations with the German Optical Museum promoted public visibility and the recruitment of young talent.
Furthermore, Friedrich Schiller University Jena (FSU Jena) successfully initiated a sustainable knowledge transfer through targeted training and exchange programs: employees from academia and industry were able to directly exchange and disseminate knowledge, methods, and ways of thinking from both sectors. This mutual understanding led to a measurable increase in "quantum awareness" within regional and national industry, the effects of which extend beyond the project's duration. Thus, the sub-project not only created new educational structures but also initiated a lasting cultural shift in the handling of quantum technologies – from academic research to the industrial value chain. FSU Jena translated the project results into
several follow-up initiatives at the national and EU levels. This established a continuous educational pathway from school through university to industry, linking research, education, and technology transfer in the field of quantum technologies in the long term
