Applied Cybersecurity & Internet Governance Repository
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explanym - Verbundprojekt: Erklärbare Anonymisierung intermodaler Mobilitätsdaten
No full textKommunen 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
Schlussbericht zum Vorhaben
No full textDas Forschungsprojekt DATARAMP zielte darauf ab, eine CAM-Software-integrierte Methode zur Bahnkompensation zu entwickeln, um statische Abdrängungen bei der 5-Achs-Fräsbearbeitung dünnwandiger Bauteile zu reduzieren. Das Fraunhofer IPT erstellte basierend auf prozessparallel erfassten Maschinen- und Sensorsignalen digitale Zwillinge der Fräsprozesse, um Profilabweichungen datenbasiert auszuwerten. Gemeinsam mit den Partnern wurde ein Berechnungsalgorithmus entwickelt, der sowohl Fertigungs- als auch Inspektionsdaten berücksichtigt und eine korrigierte Werkzeugbahn zur Minimie-rung der statischen Abdrängungen bereitstellt. Ziel war es, die Bauteilqualität zu erhöhen bei gleichbleibender Produktivität der NC-Programme.
Datei-Upload durch TI
DiControl - Auswirkungen des pflanzenbaulichen Managements sowie der Anwendung mikrobieller Biokontrollstämme auf Bodengesundheit und Suppressivität gegenüber Pathogenen; BonaRes (Modul A, Phase 3), Teiprojekt D
No full textSachbericht zum Verwendungsnachweis
No full textIn der heutigen, von der Digitalisierung geprägten Ära sind Cyberattacken eine ständige Gefahr, die nahezu alle Lebensbereiche betrifft. Insbesondere in modernen medizinischen Einrichtungen, in denen täglich hochsensible persönliche Daten verarbeitet und auf dieser Grundlage lebenswichtige Entscheidungen getroffen werden, können Angriffe und Datenlecks erhebliche, oft katastrophale Konsequenzen nach sich ziehen. In dem Forschungsprojekt medCS.5 wurden Methoden entwickelt, welche die Übertragung solch sensibler Patientendaten über moderne 5G-Campusnetze sicher und zuverlässig gestaltet können. Dabei wurde der Fokus in einem Teilprojekt stärker auf präventive Maßnahmen und im anderen Teilprojekt auf reaktive Maßnahmen gelegt.
Der Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass 5G zunehmend in kritischen Infrastrukturen wie Krankenhäusern zum Einsatz kommt, dort aber bislang keine ausgereiften Lösungen existieren, um die besonderen Sicherheitsanforderungen im medizinischen Bereich zu erfüllen. Grundlegende Forschungs-arbeiten zu den hier ausgearbeiteten Technologien, wie 5G-Campusnetzinfrastruktur, diverser medizinische Endgeräte, LiFi und QKD, gibt es zwar bereits, aber es fehlte bisher ein durchgängiger Ansatz, der diese Aspekte in einer praxisnahen Gesamtlösung zusammenführt. Hier setzt das Vorhaben an
Abschlussbericht
No full textDas Projekt Inno4Ufo wurde im Rahmen der Förderlinie „WIR! – Wandel durch Innovation in der Region“ durchgeführt. Ziel war die Entwicklung innovativer Instrumente zur Unterstützung von Unternehmensnachfolgen in ländlichen Räumen sowie die Stärkung regionaler Innovationssysteme. Es ist Teil des Bündnisses region 4.0 und hier eingeordnet in das Handlungsfeld Daseinsvorsorge Infrastruktur sowie in die Querschnittsperspektive innovative Finanzierungsinstrumente und Geschäftsmodelle
Gemeinsamer Sachbericht zum Verwendungsnachweis
No full textDas Verbundprojekt GamiPro verfolgte das Ziel, ein personalisiertes, fähigkeitsadaptives Assistenzsystem mit integrierten Gamification-Elementen für die manuelle Montage in einem kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) zu entwickeln, unter Realbedingungen einzuführen und in-situ zu evaluieren. Ausgangspunkt war die Herausforderung hoher Variantenvielfalt, saisonaler Personalfluktuation und zeitintensiver, personenbezogener Einarbeitungsprozesse bei gleichzeitigem Bedarf an stabiler Prozessqualität und reduzierter Fehleranfälligkeit.
Methodisch folgte das Projekt einem sequenziell-iterativen Vorgehen aus Analyse, prototypischer Umsetzung und Evaluation im Shopfloor-Kontext. Neben der Digitalisierung des Arbeitsplatzes durch sensorbasierte Detektion, rezeptbasierte Verifikation und IoT-Anbindung wurde eine modulare Gamification-Plattform realisiert. Zentrale Gestaltungsprinzipien waren Freiwilligkeit, Nicht-Intrusivität, Datenschutzkonformität sowie die adaptive Kopplung von Informationsunterstützung und Schwierigkeitsstufen. Die Plattform integriert verifizierte Prozessdaten (micro-OEE) ereignisgetrieben in ein Challenge-, Level- und Feedbacksystem mit optionalem Prestige-Mechanismus zur zyklischen Standardisierung bei erfahrenen Mitarbeitenden.
Die Ergebnisse zeigen, dass fähigkeitsadaptive Assistenz die Einarbeitung beschleunigen und die Prozesssicherheit stabilisieren kann, sofern reale betriebliche "Pain Points" priorisiert adressiert werden. Gamification erwies sich als kontext- und personenbezogen wirksam: Während technisch affine Personen Leistungsanreize positiv nutzten, reagierten andere sensibler auf Zeitdruck. Daraus wurden adaptive Support- und Challenge-Gating-Mechanismen abgeleitet. Personenbezogene Leistungskennzahlen wurden zugunsten aggregierter, nicht öffentlicher Darstellungen sozialverträglich gestaltet.
Als Ergebnis liegen evidenzbasierte Gestaltungsrichtlinien für adaptive, freiwillige Gamification im industriellen Shopfloor vor, ergänzt um eine skalierbare Systemarchitektur mit Edge- und Cloud-Kopplung. Das Projekt leistet damit einen wissenschaftlichen und praxisnahen Beitrag zur Integration motivationaler Mechaniken in digitale Werkerassistenzsysteme unter KMU-Bedingungen
Veröffentlichung der Ergebnisse des Verbundforschungsvorhaben
No full textAngesichts 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.
Datei-Upload durch TI
Sachbericht zum Verwendungsnachweis
No full textIm Projekt ImViola hat die Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig die Erweiterung eines Konsortiums sowie die gemeinsame Einreichung eines Forschungsantrags im EU-Rahmenprogramm Horizon Europe zum Topic „HORIZON-CL2-2025-01-TRANSFO-01: Tackling gender-based violence in different social and economic spheres“ vorbereitet. Der EU-Forschungsantrag wurde erfolgreich erstellt und fristgerecht eingereicht, er befindet sich nun im Begutachtungsprozess. Eine Mitteilung über das Ergebnis der Begutachtung ist am 16.02.2026 zu erwarten.
Im Rahmen des EU-Projekts soll untersucht werden, wie sich geschlechtsspezifische ökonomische Gewalt auf die Bildungs- und Erwerbschancen betroffener Personen auswirkt und welche gesellschaftlichen und volkswirtschaftlichen Kosten sie verursacht – etwa durch gesundheitliche Einschränkungen mit Arbeitsunfähigkeit, Verlust von Fachkompetenzen, verminderte Frauen-Erwerbstätigkeit und steigende Sozialleistungsansprüche. Ziel ist es, empirische Daten zu gewinnen und länderübergreifende Untersuchungsmethoden zu entwickeln, damit Interventionsdefizite erkannt und gezielte Maßnahmen zur Prävention und Unterstützung Betroffener von wirtschaftlicher Gewalt eingeführt werden können. Das Konsortium will sowohl die wirtschaftswissenschaftlichen als auch die arbeitsmarkt- und sozialpolitischen sowie die geschlechterbezogenen Perspektiven abbilden und so die Gebiete der Ökonomie, Soziologie, Psychologie, Geschichts- und Rechtswissenschaften vereinen
UltraSEC - Sicherheitsarchitektur für eine UWB-basierte IoT-Anwendungsplattform
No full textDurch das Projektvorhaben UltraSec wurden die sicherheitstechnischen Voraussetzungen für einen hochsicheren Technologieansatz zur Vernetzung von lokalen Kommunikationspartnern (P2P/P2M/M2M) auf der Basis von UWB evaluiert, konzipiert, modelliert und prototypisch umgesetzt, der in der Zukunft den komfortablen Aufbau und Betrieb einer hochsicheren, einfach anzuwendenden und skalierenden, dynamisch anpassbaren digitalen Infrastruktur in der Qualität eines funkgebundenen Verwaltungsnetzwerkes ermöglicht. Die Projektpartner PHYSEC GmbH, Bundesdruckerei GmbH, NC Systems GmbH, das KKH Bochum, das Fraunhofer HHI, sowie die FU Berlin haben dieses gemeinsam durchgeführt und haben organisatorische, technische und praktische Aspekte am Beispiel einer Vernetzung von Krankenhaus IoT mit UWB untersucht. Die Bundesdruckerei hat hier den Fokus auf die Sicherheit des Verfahrens und entsprechende Lösungsansätze für den Praxispartner gesetzt