Applied Cybersecurity & Internet Governance Repository
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Schlussbericht zum Vorhaben NEOWIND
No full textNEOWIND ist ein europäisches Forschungsprojekt, das neuartige Light Detection And Ranging (LiDAR)-Technologien für den Offshore-Windenergiesektor weiterentwickelt. Speziell geht es darum, Messunsicherheiten durch eine Kombination aus vertikalen und scannenden LiDAR-Systemen zu verringern sowie mithilfe von Bewegungskompensationsverfahren zuverlässige Windfelddaten zu generieren. Dafür wurden Offshore-Erprobungen durchgeführt, um die neuen Technologien zu bewerten und zu validieren.
In diesem Bericht werden die Ergebnisse des Teilprojekts NEOWIND NoMotion von sowento vorgestellt. Die Hauptziele bestanden in der Entwicklung und Erprobung von Mess- und Datenverarbeitungsmethoden für schwimmende LiDAR-Systeme im kommerziellen Einsatz sowie in der Integration einer fortschrittlichen Software zur Bewegungskompensation.
Die wesentlichen Ergebnisse umfassen die erfolgreiche Umsetzung und Validierung von Methoden zur Windfeldrekonstruktion und Bewegungskompensation, die präzise Messungen in allen Phasen eines Offshore-Windparkprojekts ermöglichen. Durch Offshore-Testkampagnen konnte die Zuverlässigkeit des Gesamtsystems im realen Umfeld nachgewiesen werden. Die Erkenntnisse aus NEOWIND erhöhen das Technology Readiness Level der schwimmenden LiDAR-Technologie und tragen durch die enge Zusammenarbeit zwischen Industrie und Forschung zur weiteren Industrialisierung dieser vielversprechenden Offshore-Messtechnik bei
Schlussbericht
No full textDie Arbeiten der Antragssteller wurden im Kontext der im ErUM-FSP T01 organisierten deutschen
ALICE Universitätsgruppen in Frankfurt, Münster, Heidelberg, München, Bonn, Bielefeld und Tübingen
sowie der GSI durchgeführt. Sie stellen einen erheblichen Beitrag zum ALICE Experiment dar. Hier
sind insbesondere die TPC, der TRD und die EPN-Rechenfarm zu nennen. Die Projektleitung dieser
drei Teile von ALICE liegt bei den deutschen Gruppen. Darüber hinaus gab es eine intensive Zusammenarbeit
mit der FLP und der PDP Gruppe am CERN im Kontext des Rechnerbetriebes und besonders
im Bereich der Entwicklung der schnellen und effizienten Ereignisrekonstruktionssoftware auf
GPUs. Die EPN-Rechenfarm ist bezüglich des sehr konsequenten Einsatzes von GPURechenbeschleunigern
am CERN führend. Im Kontext der Validierung der verschiedenen Softwarekomponenten
der ALICE Subdetektoren wurde mit den entsprechenden Verantwortlichen der Detektorgruppen,
insbesondere der TPC, zusammengearbeitet und Hilfestellung bei der Softwareentwicklung
geleistet. Es besteht eine Validierungsinfrastruktur die alle neue Software zu durchlaufen hat um
sicherzustellen, dass die Software möglichst fehlerfrei ist.
Das ALICE Experiment am Large Hadron Collider des CERN wurde während des Run 3 betrieben
und weiterentwickelt. Die ALICE Event Processing Farm (EPN) ist eine online Farm, die die Daten des
Experiments in Echtzeit analysiert und komprimiert. Hierbei werden die Daten des Detektors mit einer
Rate von knapp einem Terabyte pro Sekunde verarbeitet. Eine maximale Verarbeitungsrate von 1,3
Terabyte pro Sekunde konnten demonstriert werden. Hierbei wird eine volle Ereignisrekonstruktion
durchgeführt. Ein wesentliches Element dieser on-line high-throughput HPC Farm ist der konsequente
Einsatz von Graphikkarten als Hardware Beschleuniger um die Kosten zu reduzieren. Mittlerweile sind
fast 100% der Software des synchronen Rechnens (online) auf Graphikkarten lauffähig. Insgesamt
kann derselbe Quellcode sowohl auf verschiedenen GPUs aber auch auf CPUs laufen. Es hat sich gezeigt,
dass die EPN Farm das Siebenfache kosten würde wenn auf GPUs verzichtet worden wäre. Die
EPN Farm implementiert 2800 AMD MI50/MI100 Server GPUs, 24.640 physikalische AMD CPU
Kerne, 200 TB Hauptspeicher und ein 100 Gb/s InfiniBand Netzwerk. Die Farm besteht aus 350 individuellen
Servern. Die EPN Farm wird auch für das asynchrone (offline) Rechnen verwendet. Wesentliche
Entwicklungen waren der TPC Readout, die Monitoring Umgebung, die 4D Spurrekonstruktion,
die Qualitätskontrollinfrastruktur für die Datenaufnahme, die Entwicklung tragfähiger und effizienter
Datenschemata. Ein zentraler Baustein der EPN Farm ist die Daten- und Lastverteilung, die die gesamten
Datenströme in der EPN Farm steuert. Sie wurde während der Förderperiode zusammen mit
aller notwendigen Software fertiggestellt und ist seitdem im Einsatz.
Datei-Upload durch TI
Abschlussbericht
No full textDer Strukturwandel in den Braunkohlerevieren führt zu dynamischen Veränderungen der Mobilitätsbedürfnisse und erhöht den Anpassungsdruck auf den öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV). Klassische Erhebungsmethoden stoßen dabei an ihre Grenzen, da sie kurzfristige Entwicklungen nur unzureichend abbilden. Vor diesem Hintergrund hat das Projekt untersucht, wie innovative ÖPNV-Angebote mithilfe einer interaktiven Mobilitäts-App gemeinsam mit den Nutzenden entwickelt und bewertet werden können. Ein App-basierter Crowdsourcing-Ansatz sollte reale und potenzielle Angebotsvarianten in Echtzeit bereitstellen und Präferenzen sowie Entscheidungsverhalten der Bürgerinnen und Bürger kontinuierlich erfassen. Da allerdings nicht ausreichend viele Teilnehmende für einen quantitativen Ansatz gewonnen werden konnten, wurden qualitative Methoden eingesetzt und tiefergehende Daten generiert. Die Ergebnisse und Erfahrungen aus den Methoden geben darüber Aufschluss, wie eine flexible Angebotsplanung für einen innovativen ÖPNV entwickelt werden kann
Schlussbericht zu Nr. 8.2
No full textDas Verbundvorhaben "Smart Sensoring Platforms for Smart Energy Grids (SUSEE)" hatte das Ziel, eine skalierbare Lösung für die drahtlose und sichere Übertragung sowie die Verarbeitung von Sensordaten in Energienetzen zu entwickeln, insbesondere für Smart-Meter-Anwendungen. Ein wesentlicher Bestandteil war die Nutzung des Distributed Ledger (DL) Protokolls IOTA und die Integration von LoRaWAN-Technologie sowie der WiBACK-Backhaul- Architektur.
peerOS übernahm die Aufgabe, diese Lösungen in ein funktionsfähiges Nachrüstmoduls (IoT-Sensor-Node) zu integrieren, das die Vernetzung und fälschungssichere Datenverarbeitung von modernen Messeinrichtungen und eine Anbindung an die IOTA Tangle ermöglicht.
Datei-Upload durch TI
Schlussbericht - II. Eingehende Darstellung zum Forschungsvorhaben
No full textDie zunehmende Komplexität autonomer Fahrzeuge erfordert Elektronikarchitekturen, die auch bei Fehlfunktionen verlässlich arbeiten. Das Verbundprojekt SelfAutoDOC überträgt hierzu Konzepte des Organic Computing – insbesondere Artificial DNA (ADNA) und das Artificial Hormone System (AHS) – in reale Fahrzeughardware. Auf Basis der RazorMotion-Plattform von TTTech entstand eine OC-Middleware, die sicherheitskritische Funktionen wie Lenken oder Bremsen selbstständig auf verfügbare Rechenknoten verteilt, bei Ausfällen reorganisiert und bei Ressourcenengpässen kontrolliert degradiert. Ein künstliches Hormonsystem steuert diese Prozesse in Echtzeit. Ziel ist eine Fahrzeugarchitektur, die sich selbst organisiert, anpasst, heilt und degradiert, anstatt ausschließlich auf klassische Redundanz zu setzen.
Im Demonstratoraufbau – bestehend aus RazorMotion-Hardware, TSN-Netzwerk und CARLA-Simulation – wurden alle Meilensteine erreicht: Die Middleware läuft auf echter Automotive-Elektronik, übernimmt Fahraufgaben autonom und reagiert bei Fehlern wie Überhitzung, Netzwerkausfall oder ECU-Drop-out binnen Millisekunden mit Task-Migration oder Graceful Degradation. Adaptive Algorithmen, Temperatur-/Leistungsüberwachung und Voting-Mechanismen senken den Bedarf an Hardware-Redundanz und erhöhen die Robustheit.
SelfAutoDOC zeigt erstmals, dass ADNA/AHS-basierte Selbst-X-Eigenschaften (Selbstorganisation, -diagnose, -heilung) in sicherheitskritischen Fahrzeugsystemen praktikabel sind. Die Ergebnisse schaffen eine Basis für zertifizierbare, fail-operational Plattformen und eröffnen Einsatzmöglichkeiten in Batteriemanagement, Sensorfusion und weiteren Domänen. Zudem wurden OC-Bausteine (z. B. ALU, Voting, Regler) mit UPPAAL verifiziert – ein erster Schritt zu einer zertifizierbaren Plattform. Damit eröffnen die validierten ADNA/AHS-Konzepte neue Perspektiven für zukünftige sicherheitskritische Anwendungen
Schlussbericht: Fördermaßnahme: Development and establishment of contract research in African innovation systems
No full textDie Ziele des Teilvorhabens der UMC-Mainz waren (1) die Erforschung und Entwicklung von innovativen Hybridhydrogel-Kompositen als Delivery-Systeme für medizinisch interessante Pflanzenextrakte aus Namibia, (2) die Beladung der Delivery-Systeme mit den bioaktiven Extrakten sowie Modellsubstanzen und (3) die Untersuchung des Effektes der Wirkstofffreisetzung an einem Zellmodell der Knochenmineralisation (SaOS-2-Zellen). Dazu mussten die biologisch aktiven Extrakte im Hinblick auf ihren Wirkmechanismus näher charakterisiert werden. Unterschiedliche Extraktionsmethoden wurden angewandt. UMC-Mainz gelang die Entwicklung geeigneter Verkapselungstechniken für die Extrakte. In Zusammenarbeit mit dem KMU Partner NTM konnten die Freisetzungskinetiken sowie die Stabilität der mit den Extrakten beladenen Delivery-Systeme bestimmt werden. Mit NTM wurde gezeigt, dass die Einbettung der Extrakte in Alginat oder N,O-Carboxymethylchitosan (N,O-CMC) einen protektiven Effekt im Hinblick auf den Erhalt der biologischen Wirksamkeit hat. Es wurde erstmals gefunden, dass Extrakte der indigen Pflanzen Hoodia gordonii und Sceletium tortuosum eine deutliche Förderung der Mineralisierung von SaOS-2-Zellen bewirken. Beide Extrakte zeigten eine ausgeprägte antioxidative Aktivität. Weiterhin wurde gefunden, dass der antidepressiv wirkende S. tortuosum-Extrakt im Gegensatz zu üblichen Antidepressiva die Mineralisierung stimuliert, obwohl er ebenfalls den Serotonin-Reuptake-Transporter hemmt. Die erhaltenen Befunde erlaubten die zugrundeliegenden Mechanismen näher zu verstehen und zeigten, dass H. gordonii nicht nur als Nahrungsergänzungsmittel zur Gewichtskontrolle, sondern auch zur Vorbeugung oder Therapie von Osteoporose eingesetzt werden könnte. Ebenso könnte S. tortuosum bei der Langzeitbehandlung depressiver Störungen als Ergänzung zu Antidepressiva, die das Osteoporoserisiko erhöhen, von Nutzen sein
