Pressespiegel

CORDIS Results Pack on the brain from June 2019

»You have to be aware that our current classification system for diseases has its roots in the middle of the 19th century,” says Professor Dr Martin Hofmann-Apitius from the Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing SCAI, the AETIONOMY (Organising Mechanistic Knowledge about Neurodegenerative Diseases for the Improvement of Drug Development and Therapy) project co-coordinator. “We are still following principles that go back way before we even knew what a ‘gene’ was.«

InnoVisions vom 28. Mai 2019

»Alzheimer ist eine Krankheit, die immer mehr Menschen rund um den Globus betrifft, bis heute aber als nicht heilbar gilt. Eines der größten Probleme bei der Suche nach Wirkstoffen, die diese Krankheit bekämpfen könnten, ist das immer noch lückenhafte Wissen um die Ursachen. In ihrer Doktorarbeit bei Fraunhofer SCAI entwickelte Dr. Alpha Tom Kodamullil eine Methode, mit der systematisch neue Zusammenhänge in medizinischen Datensätzen gefunden werden können. Sie identifizierte dabei Mechanismen, die wesentlich zur Entwicklung neuer Diagnoseverfahren und Wirkstoffe beitragen.«

DIGITAL ENGINEERING vom Mai 2019

»Die Leistungsfähigkeit von Supercomputern wird in den nächsten Jahren weiter steigen. Sogenannte Exascale­Computer liefern noch genauere Simulationsergebnisse. Das Fraunhofer SCAI entwickelt für die zunehmenden Datenmengen effiziente Datenanalyse-Methoden, die Ingenieuren detaillierte Einblicke in die komplexen technischen Zusammenhänge gewähren. Deren Arbeit wird sich künftig durch den unterstützenden Einsatz von maschinellen Lernverfahren weiter verändern.«

heise online vom 10.04.2019

»Am Stand des Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI können Besucher Carrera-Bahn-Rennen fahren – gegen einen Algorithmus, der gelernt hat, sein Auto mit optimaler Geschwindigkeit zu steuern.«

Phys.org vom 10.01.2019

»The researchers in the MADESI project develop methods that enable the utilization of simulation data in machine learning. (…) Moreover, the consortium intends to increase the interpretability of the monitoring data. »For this purpose, we at SCAI work on data mining methods which can recognize patterns in the scenario data,« explains project manager Prof. Dr. Jochen Garcke, head of the department »Numerical Data-Driven Prediction« at Fraunhofer SCAI.«

Produktion vom 19.12.2018

»Ziel des vom BMBF geförderten Forschungsprojektes Rokora ist es, in Zukunft Radartechnik zur Absicherung kollaborierender Roboter zu nutzen. (Im Projekt entwickelt Fraunhofer SCAI eine Software-Komponente zur Umgebungswahrnehmung für die Situationsanalyse und Entscheidungsfindung.)«

Bayern 2 vom 18.12.2018

Thomas Weyd von Fraunhofer SCAI erklärt im Tagesgespräch bei Bayern 2, wie die Software AutoNester die ausgerollte Teigfläche optimal nutzt. Link zum BR-Podcast (Ausschnitt)

Produktion + Produktionstechnik vom 05.12.2018

»Das Monitoring-System könnte dann mit den bei diesen Simulationen erzeugten Daten angelernt werden und anschließend selbstständig Anomalien erkennen und interpretieren. Zudem wollen die am MADESI-Projekt beteiligten Partner die Interpretierbarkeit der Monitoring-Daten erhöhen. »Um das zu erreichen, arbeiten wir bei SCAI unter anderem an Data-Mining-Methoden, mit denen wir Muster in den Szenario-Daten erkennen«, erklärt SCAI-Projektleiter Jochen Garcke.«

KEM Konstruktion vom 03.12.2018

»Die Anforderungen an den Werkstoff werden bis auf die atomare Ebene hinabgebrochen. Eine speziell entwickelte Software, Tremolo-X, berechnet dann, wie sich die Teilchen des Materials verhalten, wenn bestimmte physikalische Effekte auf sie einwirken. »Unser Ziel ist es, die Suche nach dem passenden Werkstoff abzukürzen. Oft dauert dieser Prozess zehn bis zwanzig Jahre«, sagt Jan Hamaekers vom Fraunhofer SCAI.«

KEM Konstruktion vom 19.11.2018

»Basierend auf dem Materialbestand berechnet der Algorithmus des Fraunhofer SCAI sehr gute und häufig beweisbar optimale Ergebnisse. »Das mathematische Grundproblem ist bereits gut erforscht«, sagt Weyd. »Die Herausforderung, die wir mit AutoBarSizer gelöst haben, lag in den alltäglichen Nebenbedingungen. Vor allem Gehrungsschnitte sind eine echte Herausforderung: Bei einem geraden Schnitt ist das Ganze in erster Linie eine Frage der Anordnung. Beim Gehrungsschnitt sind einige zusätzliche Parameter zu beachten.« «

Medizin+Elektronik vom 29.10.2018

»Ein reibungsloser Pflegebetrieb erfordert einen hohen planerischen Aufwand. Mit der Software adiuta.Plan liefert adiutaByte ein Verfahren, das Pläne automatisiert erstellt und dabei in Echtzeit Verkehrs- und Wetterdaten berücksichtigt. Auch Faktoren wie Personalausfälle werden mit einbezogen.«

CIM vom 01.09.2018

»Bei adiutaByte entwickeln wir Algorithmen, die Pflegedienstleiter in der ambulanten Pflege unterstützen, den täglichen Tourenplan für ihre Flotte zu berechnen: Wer soll zu welcher Zeit welchen Patienten wo pflegen? Einbezogen werden Tempolimits, Stauvorhersagen und auch Präferenzen der Patienten und Pfleger. So entsteht morgens ein Plan, der auch mittags noch funktioniert und möglichst allen Wünschen gerecht wird.«

General-Anzeiger vom 09.10.2018

»Die Bioinformatikerin, die seit 2000 am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI) tätig war, nimmt neben ihrer Professur an der Landwirtschaftlichen Fakultät der Uni Bonn auch bei ZB MED eine wichtige Position ein. Dort leitet Fluck zusätzlich den Programmbereich Angewandte Forschung, ihr Tätigkeitsschwerpunkt liegt im Bereich Text und Data Mining.«

Wohlfahrt Intern vom 28.09.2018

»Der kontinuierlich steigende Pflegebedarf spitzt die Situation in der Pflege immer weiter zu. Mit AdiutaByte verfolgen wir daher die Vision, mehr Zeit (für die Pflege) durch effizientere Planung zu schaffen.«

MM Maschinenmarkt vom 26. Juni 2018

»Stahlhändler liefern meist individuell zugeschnittene Stahlstangen an ihre Kunden. Bei der Längenanpassung entsteht eine Menge Schrott. Eine neu entwickelte Software soll nun dabei unterstützen, die Materialausnutzung zu optimieren.«

Elektronik vom 7. Juni 2018

»The researchers at Fraunhofer SCAI solve the reclassification with a big data approach. "We collect all patient data and publications from hospitals, companies and libraries with the help of Big Data and link them together to form a knowledge base. This is now available," says Hofmann-Apitius.«

LaborPraxis vom 6. Juni 2018

»Alzheimer und Parkinson entstehen auf molekularer und zellularer Ebene. An diesen Punkten setzt Aetionomy an: Bis Ende 2018 wollen die beteiligten Forscher eine mechanismusbasierte Taxonomie beziehungsweise Klassifizierung für die beiden Erkrankungen etablieren.«

Elektronik vom 5. Juni 2018

»Die Reklassifizierung lösen die Forscher vom Fraunhofer SCAI mit einem Big-Data-Ansatz. "Wir sammeln alle Patientendaten und Publikationen aus Kliniken, Unternehmen und Bibliotheken mit Hilfe von Big Data und verknüpfen und sie zu einer Wissensbasis. Diese liegt inzwischen vor", so Hofmann-Apitius.«

DIGITAL ENGINEERING vom 1. Juni 2018

Dr. Thomas Soddermann: »Unternehmen sollten sich frühzeitig mit Partnern zusammensetzen, die den Prozess der Einführung von HPC-Systemen begleiten können. Dabei ist es wichtig, darauf zu achten, das dies nicht allein die Hersteller von HPC-Systemen oder Anbieter von HPC-Services sein sollten, sondern auch unabhängige Berater, die die Märkte und deren Anforderungen verstehen.«

KEM Konstruktion vom 30. Mai 2018

»Die Wissenschaftler des Fraunhofer SCAI haben einen anderen Ansatz gewählt. Die Anforderungen an den Werkstoff werden bis zur inneren Struktur des Materials, also bis auf die atomare Ebene hinabgebrochen. Eine speziell entwickelte Software, Tremolo-X, berechnet dann, wie sich die Teilchen des Materials verhalten, wenn bestimmte physikalische Effekte auf sie einwirken.«

Phys.org vom 4. Mai 2018

»(...) Companies that process steel usually require customized cutting of steel bars for their products. As a result, steel traders are faced with the challenge of meeting customer-specific requirements while producing as little scrap as possible. That means they have to divide the inventory as efficiently as possible in terms of material. Researchers from the Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing SCAI have developed software that addresses this problem and minimizes the amount of generated scrap, therefore optimizing material utilization. (...)«

BENCHMARK vom April 2018

»...In brief, VMAP aims to generate universal concepts and open software interface specifications for the exchange of material information in CAE workflows. Implementation of extended CAE tool interfaces will be realized and, where necessary, translation tools that follow the open interface specification.«

Bonner General-Anzeiger vom 26. April 2018

».... Das Fraunhofer-Institut SCAI modelliert und optimiert industrielle Anwendungen, entwickelt Soft- ware und bietet Berechnungen auf Hochleistungscomputern, etwa um Verfahrensabläufe zu optimieren. Hier kann Feld jetzt als Postdoktorand seine eigenen Ideen entwickeln. Dabei dreht es sich zurzeit um die Entwicklung von Algorithmen (rechnergestützten Verfahren) zur Optimierung, die in der ambulanten Pflege eingesetzt werden sollen.«

SCIENTIFIC AMERICAN vom 24. April 2018

»... Still, bioinformatician Martin Hofmann-Apitius at the Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing in Sankt Augustin, Germany, who specializes in pharmaceutical research, notes that researchers have filed several patents relating to inflammation-related targets. “Soon we will see a wave of clinical trials,” he predicts.«

Elektronikpraxis vom 10.04.2018

»Neue Werkstoffe werden meist durch Versuche im Labor entwickelt. Forscher des Fraunhofer SCAI kürzen diesen zeit- und kostenintensiven Prozess mit ihrem Ansatz „Virtual Material Design“ nun deutlich ab.«

Springer Professional vom 06.04.2018

»Demand is growing for new materials in the automotive industry. Researchers at the Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing SCAI are using specially developed software to shorten the protracted process of searching for new materials.«

CHEMIE.DE vom 05.04.2018

»Neue Entwicklungen brauchen neue Materialien. Diese wurden bisher meist durch langwierige Versuche im Labor entwickelt. Forscher des Fraunhofer SCAI kürzen diesen zeit- und kostenintensiven Prozess mit ihrem »Virtual Material Design«-Ansatz und der speziell entwickelten Software Tremolo-X nun deutlich ab.«

InnoVision vom 04.04.2018

»Bei einem virtuellen Crash sind mindestens 100 zeitliche Zwischenschritte nötig, um eine aussagekräftige Sequenz zu berechnen. Mit unserer Methode wird es nun erstmals möglich, alle nötigen Schritte zu betrachten.«

MESSE DIREKT vom 20.03. - 23.03.2018

»MESHFREE kann vielfältige Verfahren der Lebensmitteltechnologie simulieren – seien es Formgebungs-, Homogenisierungs-, Injektions-, Knet-, Press- oder Rührprozesse. Forscher des Fraunhofer- Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM und des Fraunhofer-Instituts für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI präsentieren die Lösung in Halle 4.2, E054/E058.«

DIE RHEINPFALZ vom 15.03.2018

»Die Anuga Food Tec ist eine Fachmesse, bei der sich alles um Essen und Trinken dreht, insbesondere um Verpackung und Verarbeitung von Lebensmitteiln. Auch das Fraunhofer-ITWM ist auf der Messe vertreten, eine sechsköpfige Arbeitsgruppe aus der Abteilung Transportvorgänge am Lauterer Fraunhofer-ITWM hat zusammen mit Kollegen vom Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI) im nordrhein-westfälischen Sankt Augustin eine Software entwickelt, die insbesondere für in der Lebensmittelindustrie tätige Maschinenbauer interessant sein könnte.«

InnoVisions vom 01.03.2018

»An dieser Stelle geht unsere Softwareschnittstelle »Mesh-based parallel Code Coupling Interface MpCCI« mit ins Rennen. Sie ermöglicht es, die Simulationsumgebungen verschiedener Hersteller und Fachdomänen direkt miteinander zu verknüpfen. So wird es beispielsweise einfach, die strukturellen Verformungen eines Bauteils (zum Beispiel eines Spoilers) direkt mit dem aerodynamischen Verhalten in einer Rennsituation über eine virtuelle ‚Fluid-Struktur-Interaktion‘ zu analysieren. Mithilfe dieses Wissens kann es den Konstrukteuren gelingen, den Anpressdruck beim Durchfahren der Kurven einer bestimmten Rennstrecke zu erhöhen. Im nächsten Rennen hätte der Fahrer also einen kleinen, aber unter Umständen entscheidenden Performancevorsprung.«

Stahlmarkt-Magazin vom 01.03.2018

»Mit einer computergestützten Optimierung von Längenkombinationen beim Zuschnitt von Stangenware lassen sich durch die bestmögliche Vermeidung von Schrott erhebliche Mengen an Material einsparen. Dadurch werden Ressourcen geschont und die Produktionskosten gesenkt, ohne die Produkt- und Servicequalität zu beeinträchtigen. Durch individuelle Gewichtungen von Restverwertung und Resterzeugung können mit AutoBarSizer zudem die Restelagerbestände reguliert und unnötige Lagerkosten vermieden werden.«

InnoVisions vom 08.02.2018

»Energienetze müssen in der Praxis einwandfrei funktionieren. Deshalb durchlaufen sie schon in der Theorie zahlreiche Härtetests. Um einen optimalen Betrieb von Strom-, Gas- oder Fernwärme-Netzen bereits vor dem Bau zu testen, nutzen die Verantwortlichen in der Regel Simulationsprogramme. Die bisher dafür eingesetzte Software ist allerdings darauf ausgelegt, lediglich das Netz für eine Energieform zu modellieren. Experten am Fraunhofer SCAI haben nun ein System entwickelt, das auch sektorübergreifend Energienetze modelliert, simuliert, analysiert und den Betrieb optimiert.«