Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI

Fraunhofer SCAI

Das Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI entwickelt innovative Methoden im Bereich Computational Science und setzt sie als Partner der Wirtschaft in die industrielle Praxis um. SCAI kombiniert mathematisches und informatisches Wissen mit einem Schwerpunkt in der Algorithmik – zum Nutzen von Kunden und Projektpartnern.

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Auf der Suche nach Medikamenten gegen SARS-CoV-2:

Fraunhofer SCAI nutzt seine HPC-Cluster und Verfahren der Informationsextraktion aus Publikationen, um Wirkstoffe zu identifizieren.

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Maschinelles Lernen

Anwendungen des Maschinellen Lernens sind Thema in mehreren Geschäftsfeldern von Fraunhofer SCAI.

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EVOLOPRO

Evolutionäre Selbstanpassung komplexer Produktionsprozesse und Produkte

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Näher an der Realität

Um Windturbinen, Flugzeuge und künstliche Herzklappen zu entwickeln, sind strömungs- und strukturmechanische Berechnungen notwendig, die sich gegenseitig beeinflussen. Solche multidisziplinären Anwendungen sind näher an der Realität. Das Software-Paket MpCCI ist die herstellerunabhängige Lösung für multidisziplinäre Probleme.

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Projekt VMAP

Das Projekt VMAP zielt darauf ab, bisher fehlende Software-Standards in Workflows des virtuellen Engineerings in der herstellenden Industrie zu definieren.

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Software AutoBarSizer

AutoBarSizer ermittelt optimierte Schnittpläne für den Zuschnitt von Stahlprofilen und anderem Stangenmaterial (Langgut).

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Software Bioinformatik

Professionelle Software-Lösungen für das Infor­mations­­management im Pharma-Forschungsprozess.

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Quantencomputing

Quantencomputer versprechen, in naher Zukunft bestimmte Probleme um Größenordnungen schneller lösen zu können als konventionelle digitale Rechner. Dafür sind jedoch neue Algorithmen und Lösungsverfahren notwendig.

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Neue Materialien kreieren

TREMOLO-X ist ein massiv paralleles und hocheffizientes Software-Paket zur numerischen Simulation in der Moleküldynamik. Mit ihm lassen sich innovative Materialien entwickeln. TREMOLO-X wird erfolgreich in Nanotechnologie, Materialwissenschaften, Biochemie und Biophysik eingesetzt.

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ViPrIA

Ziel von ViPrIA ist die Entwicklung intelligenter, d.h. auf Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning-Ansätzen (ML) basierender, Assistenzsysteme zur Unterstützung von Ingenieuren bei der simulationsbasierten, virtuellen Produktentwicklung.

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Software AutoPanelSizer

AutoPanelSizer liefert eine Antwort auf die Frage, wie man rechteckige Teile möglichst effizient auf rechteckigen Platten platzieren kann.

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16.1.2020

Fraunhofer SCAI erschließt Potenzial maschineller Lernverfahren für industrielle Anwendungen im Mittelstand

Im Projekt »ManuBrain« entsteht eine universelle, skalierbare und offene Plattform für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz im industriellen Mittelstand. Das Land Nordrhein-Westfalen und der Europäische Fonds für Regionale Entwicklung fördern das Vorhaben über drei Jahre mit insgesamt 1,8 Millionen Euro. Fraunhofer SCAI entwickelt und evaluiert Verfahren des Maschinellen Lernens für ingenieurtechnische Anwendungen.
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10.1.2020

EU-Projekt SONAR: Bessere Batterien für Strom aus erneuerbaren Energiequellen

Strom aus erneuerbaren Energien trägt dazu bei, dem Klimawandel zu begegnen. Eine Herausforderung besteht darin, Technologien zu entwickeln, mit deren Hilfe Überschüsse schnell und verlustfrei gespeichert werden können. Organische Redox-Flow-Batterien (RFBs) gelten hierfür als ein vielversprechender Ansatz: Sie können dezentral und dort, wo benötigt, betrieben werden, und sie speichern elektrische Energie in Form chemischer Verbindungen – in Analogie zum Vorbild der Natur.
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2.1.2020

Fraunhofer vernetzt Produktion und Speicherung von Energie

Der Anteil der erneuerbaren Energien an der Stromproduktion erreicht mittlerweile fast 50 Prozent – mit dem großen Nachteil, dass sie sich dem wechselnden Strombedarf am Tage kaum anpassen können. Sie liefern nur dann elektrische Energie, wenn der Wind weht oder die Sonne scheint. Ideal wäre es, erzeugte erneuerbare Energie in großem Maße speichern und die Produktion und Speicherung von Energie aufeinander abstimmen zu können. Dies ist das Ziel von ES-FLEX-INFRA, einem Gemeinschaftsprojekt unter der Leitung des Fraunhofer-Instituts für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI.
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2.12.2019

Fraunhofer SCAI verstärkt Forschung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz für Medizin- und Biowissenschaften

Prof. Dr. Holger Fröhlich übernimmt ab Dezember die Leitung der Forschungsgruppe »AI & Data Science« im Geschäftsfeld Bioinformatik.
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Veranstaltungen

Die meisten unserer geplanten Messen und Veranstaltungen fallen aus, um die Ausbreitung der Coronaviren zu verlangsamen.

 

 

Digitale Zwillinge

SCAI entwickelt neue Methoden zur kontextabhängigen Modellgenerierung und -kopplung

 

Maschinelles Lernen

SCAI entwickelt neue Methoden für das Maschinelle Lernen und nutzt sie in vielen Anwendungsfeldern.

 

Forschungszentrum Maschinelles Lernen

Ziel des Forschungszentrums Maschinelles Lernen im Fraunhofer Cluster of Excellence »Cognitive Internet Technologies« ist, ML-Forschung in die Industrie zu transferieren.

 

Software und Services für die Automobil­industrie

Fraunhofer SCAI kooperiert in zahlreichen Themenfeldern mit Herstellern und Zulieferern aus der Automobilindustrie.