Applied Cybersecurity & Internet Governance Repository
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Digital überwachte Plasmabeschichtungen für sichere und nachhaltige Lebensmittelverpackungen
No full textSachbericht zum Verwendungsnachweis
No full textIm Teilprojekt des ILM wurde das spektroskopische Verfahren zur absoluten Bestimmung des Wassergehalts entwickelt und ein Funktionsmuster aufgebaut, mit dem praktische Test-Messungen durchgeführt wurden. Das Teilprojekt wurde in die Arbeitsschwerpunkte: Konzeption und Aufbau eines Funktionsmusters, Entwicklung einer Monte-Carlo-Simulation für die theoretische Beschreibung der Messung, Entwicklung von Gewebe-Phantomen, Algorithmus-Entwicklung zur Lösung des inversen Problems, unterteilt und erfolgreich bearbeitet
Strukturvorhaben TTO im Rahmen von GO-Bio initial innerhalb der Max-Planck-Gesellschaft (Akronym: GO-Bio_initial)
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Schlussbericht zum Projekt
No full textLeistungselektronische Wandler und ihre Komponenten sind eine Schlüsseltechnologie für die Entwicklung und Marktdurchdringung von zukünftigen DC-Netzen und deren Anwendungsszenarien. Die dafür benötigten leistungselektronischen Wandler unterscheiden sich allerdings nicht nur auf Basis des Anwendungsszenarios und der Randbedingungen, sondern insbesondere auch hinsichtlich ihrer Topologie. Eine dedizierte Eingrenzung und Auswahl der bestmöglichen Topologie für ein gegebenes Anwendungsszenario ist aufgrund der Topologievielfalt äußerst umfangreich. Dies führt dazu, dass die initiale Topologieauswahl in der Pre-Designphase häufig anhand von subjektiven Erfahrungswerten getroffen wird. Um vielversprechende Topologien und deren Permutationen nicht schon im Vorfeld der eigentlichen Designphase auszuschließen, müssen intelligente Algorithmen erforscht werden, die einen systematischen Vergleich und eine Bewertung unterschiedlichster Topologien für gegebene Anwendungsszenarien ermöglichen.
Im Projekt ScaLE wurde ein Algorithmus erforscht, der einen applikationsübergreifenden und systematischen Vergleich zwischen DC-DC-Wandlertopologien durchführt und ein optimiertes initiales Design eines Wandlers ermittelt. Der Algorithmus wurde durch im Projekt erforschte hochoptimierte Komponenten und Forschungsmuster parametriert und verifiziert. Hinsichtlich des entwickelten Multiportwandlers hat das ISEA gleich in mehreren Bereichen signifikante Fortschritte gemacht, bspw. bei der deutlich vereinfachten Modellierung und Auslegung von Multiporttransformatoren und der hocheffizienten sowohl stationären als auch dynamischen Betriebsweise. Multiporttopologien zeichnen sich in allen Anwendungsbereichen oft durch eine extrem hohe Komplexität aus, die im Projekt ScaLE durch innovative Ansätze reduziert werden konnte, die zu einer breiteren Anwendung dieser effizienten und ressourcenschonenden Topologien beitragen können
FAST-CAST 2 - mFUND Schlussbericht
No full textDer maritime Verkehr in der Arktis nimmt zu, aber Navigationsentscheidungen in eisbedeckten Gewässern unterliegen nach wie vor einer großen Unsicherheit, selbst wenn genügend Erdbeobachtungs- und Wetterdaten zur Verfügung stehen. Es ist nicht möglich, dieses Big-Data-Problem an Bord eines Schiffes manuell zu lösen. Es bedarf innovativer Ansätze, die die Fülle an Daten in Entscheidungshilfen an Bord eines Schiffes übersetzen. FAST-CAST 2 soll einen entscheidenden Beitrag dazu leisten, die Daten aus satellitenbasierter Erdbeobachtung und Wettervorhersage auf Anfrage eines Schiffes via App in Routenvorschläge durch eisbedeckte Gebiete zu verwandeln. Dabei kommen für die Beschleunigung der dahinterliegenden Prozesse KI-Techniken und für die Interaktion mit dem Nutzer moderne Web-Technologien wie Progressive Web Apps zum Einsatz. Das Projektkonsortium setzt sich aus zwei KMU und zwei Forschungseinrichtungen zusammen.Projektpartner sind neben der AG O2C der Universität Bremen die Drift Noise GmbH aus Bremen, die bremische Forschungsstelle Maritime Sicherheit des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. sowie die EOMAP GmbH & Co. KG aus Seefeld. Diese vereinen ihre Kompetenzen in der Erstellung eines Web-Services zur Routenoptimierung in der Arktis. Im Rahmen des Vorhabens werden umfangreiche Nutzertests umgesetzt, um so möglichst schnell das Nutzerfeedback in die Softwareentwicklung einzubeziehen. Hierfür ist ebenfalls ein Praxistest auf einem Forschungsschiff (z. B. Polarstern) vorgesehen. Im Rahmen des Vorhabens wird ein prä-operationeller Routenoptimierungsservice für die Schifffahrt in der Arktis entwickelt. Die beteiligten KMU sehen in diesem Marktsegment eine sehr große Zukunftschance und erhoffen sich durch die Kooperation in diesem Vorhaben einen entscheidenden Fortschritt auf diesem Gebiet sowie die Sicherung und Neugewinnung von Arbeitsplätzen in diesem Bereich
INCREASE reports and documentation volume - Inclusive and integrated multi-hazard risk management and engagement of volunteers to increase societal resilience in times of climate change; TH Köln sub-project: Analysis and evaluation of an integrated multi-disaster risk management in cities and peri-urban areas
No full textThis project pursued three objectives: to design a warning and information app or social media content for improved risk information and communication, a multi-risk toolbox as an assessment method for disaster risk and resilience, and integrated urban planning and disaster management plans. By developing these solutions the INCREASE project will also contribute to the implementation of the Sendai Framework – for Disaster Risk Reduction (SFDRR – Sendai Targets A-E, in particular Target D for Critical Infrastructure) as well as the New Urban Agenda, the Paris Agreement of the UNFCCC and the Sustainable Development Goals (SDGs; in particular Targets 9-11). Overall, the results will contribute to disaster risk reduction (short-term) and strategic planning (long-term) in cities against multiple natural hazards and risks.
The INCREASE project builds on a number of previous projects including the definition projects INCOR and REVISE (2018) and DRYSATMAP (2000-2003). The project thus contributes to strengthening and internationalising German research on civil security and to promoting international and transdisciplinary partnerships as a basis for knowledge exchange and innovation
Schlussbericht des Thünen-Instituts für Fischereiökologie und des Thünen-Instituts für Seefischerei
No full textDas Projekt hatte das Ziel, eine neue Methode zur Populationsgrößenabschätzung namens Close Kin Mark-Recapture (CKMR) am Beispiel des Europäischen Stints (Osmerus eperlanus) am Thünen-Institut zu etablieren und zu testen. Die CKMR-Methode basiert auf der Analyse genetischer Verwandtschaftsbeziehungen zwischen Individuen und ermöglicht die Schätzung von Populationsparametern wie der adulten Populationsgröße und der Mortalitätsrate. Die Aufgabenstellung umfasste die Entwicklung und Anwendung der CKMR-Methode, die Analyse der genetischen Struktur der Stintpopulationen in der Nordsee und ihren Zuflüssen sowie die Schätzung der adulten Populationsgröße und der Mortalitätsrate der Stinte. Zur Validierung sollten verschiedene opulationsbiologische Parameter erhoben werden sowie untersucht werden, ob es nicht-genetische Unterschiede (phänotypische Plastizität, ökologische Nische, Wanderverhalten) zwischen Tieren aus der Weser und der Elbe gibt. Zusätzlich sollten die künstliche Reproduktion
und Aufzucht des Stints erprobt und ein Protokoll für eine Haltung unter kontrollierten Bedingungen etabliert werden
Schlussbericht
No full textDas Verbundprojekt Gaia-X 4 Advanced Mobility Services (AMS) hatte zum Ziel, technologische Grundlagen für die sichere Koordination autonomer Fahrzeuge in föderierten europäischen Datenräumen zu entwickeln. Die Peregrine Technologies GmbH übernahm als Leiterin des Teilprojekts „Sichere Koordination autonomer Fahrzeuge“ zentrale Aufgaben an der Schnittstelle von Edge Computing, Künstlicher Intelligenz und Datensouveränität.
Zu Projektbeginn standen keine Systeme zur Verfügung, die Edge-fähige Kamerahardware, DSGVO-konforme On-Device-Anonymisierung und standardisierte Schnittstellen für föderierte Datenökosysteme vereinten. Peregrine entwickelte daher den Hardwareprototyp „Peregrine One“, der eine Echtzeit-Inferenz von Computer-Vision-Modellen direkt am Gerät ermöglicht. Parallel wurden ressourcenschonende KI-Algorithmen zur Objekterkennung, -klassifizierung und -lokalisierung für den Einsatz auf Edge-Geräten optimiert. Zudem entstand eine ODD-kompatible Datenstruktur, mit der Straßenschäden und Verkehrszeichen maschinenlesbar beschrieben und in ODD-OD-Matching-Prozesse integriert werden können.
Die Ergebnisse umfassen eine funktionale Edge-Hardware-Referenzplattform, einen portablen Software-Stack für KI-Inferenz sowie einen Proof-of-Concept für ODD-OD Matching auf Basis realer Verkehrsdaten. Die Integration in Gaia-X-konforme Datenräume wie Pontus-X und den Mobility Data Space belegte die Interoperabilität und Anwendungsfähigkeit der Lösungen.
Damit stärkt Peregrine seine Position im Bereich Edge-KI und Geodatenservices und schafft eine Grundlage für künftige Anwendungen in Flottenmonitoring, Infrastrukturmanagement, kommunaler Verkehrsplanung und europäischen Datenökosystemen. Das Projekt leistet so einen Beitrag zur Weiterentwicklung von digitaler Souveränität und interoperablen Mobilitätsdiensten in Europa.The joint project Gaia-X 4 Advanced Mobility Services (AMS) aimed to advance technological foundations for the safe coordination of autonomous vehicles within federated European data spaces. Peregrine Technologies, as leader of the sub-project “Safe Coordination of Autonomous Vehicles”, developed key components at the interface of edge computing, artificial intelligence, and data sovereignty.
At the outset, no available system combined edge-capable camera hardware, GDPR-compliant on-device anonymization, and standardized interfaces for federated data ecosystems. To address this gap, Peregrine designed the hardware prototype “Peregrine One”, enabling real-time, on-device inference of computer vision models. In parallel, lightweight AI algorithms for object detection, classification, and localization were optimized for constrained hardware environments. Furthermore, an ODD-compatible data structure was introduced, supporting the machine-readable integration of road damage and traffic sign data into ODD-OD matching processes.
The project outcomes include a functional edge-hardware reference platform, a portable AI software stack transferable across devices, and a proof-of-concept for ODD-OD matching validated with real-world urban traffic data. Integration into Gaia-X-compliant data spaces such as Pontus-X and the Mobility Data Space demonstrated the interoperability and applicability of the results.
These contributions strengthen Peregrine’s position in the field of edge AI and geodata services and provide a foundation for future applications in fleet monitoring, infrastructure management, urban mobility planning, and European data ecosystems. The project thereby contributes to the advancement of digital sovereignty and interoperable mobility services in Europe