Pressespiegel 2017

Kölnische Rundschau vom 31.08.2017

»Zuweilen finden Menschen es chic, zu erzählen, dass für sie Zahlen und Mathematik „böhmische Dörfer“ seien. Das liegt vielleicht auch daran, dass Schüler sich im Unterricht mit „Kurvendiskussion und dreidimensionaler Geometrie beschäftigen müssen“. Trottenberg glaubt: Wenn die Lehrpläne sich etwa mit GPS - Navigation, mp3 - Formaten oder dem Seitenranking von Google und der dahintersteckenden Mathematik beschäftigen würden, dann wäre die deutsche Mathe- Aversion weniger ausgeprägt.«

Primeur Magazine vom 22.06.2017

»Guy Lonsdale is expecting a lot of political pressure to develop and deploy exascale systems in Europe. The intention is that at least one of these systems is based on European technology.«

STAHLREPORT, März 2017

»98%, häufig 99% – das ist die Ausbringungsquote, die der AutoBarSizer (...) mit der Optimierung der Schnittpläne erreicht. Die Software bewirke damit bessere Ergebnisse als jedes getestete Wettbewerbsprodukt, sagte Dr. Ralf Heckmann vom Fraunhofer SCAI. (...) An einer Beispielrechnung machte der Wissenschaftler das finanzielle Einsparpotenzial der Software deutlich. So könnten bei einem Stahlpreis von z.B. 350 Euro/t und einem Verarbeitungsvolumen von 100 t pro Tag bei einer Minimierung des anfallenden Schrotts von nur 1 % pro Monat die Kosten um rund 7000 Euro reduziert werden.«

InnoVisions vom 23. Februar 2017

»Unzähligen Partikeln werden wir tagtäglich ausgesetzt, viele sind toxisch. Sie schwirren durch die Luft, gelangen auf unsere Haut oder über die Atemwege in die Lunge. Ob sie dort Entzündungen oder andere Schäden verursachen, ist Untersuchungsgegenstand der Forschung und wichtig bei der Produktentwicklung. Um dabei nicht auf Tierversuche zurückgreifen zu müssen, wurde am Fraunhofer ITEM die In-Vitro Technologie »P.R.I.T.®« entwickelt und anschließend mit Hilfe verschiedener Simulationen am Fraunhofer SCAI für den großflächigen Gebrauch optimiert.«

Quersumme vom 30. Januar 2017

»Doch auch ohne Roboter erzielen lernende Systeme in vielen Industriebereichen immer mehr Wirkung. So können maschinelle Lernverfahren auch bei der Untersuchung von komplexen Situationen unter realen Bedingungen genutzt werden, was beispielsweise aufwendige Prototypen-Tests ersetzen kann. Am Fraunhofer SCAI erforscht das Team um Professor Jochen Garcke, Abteilungsleiter für numerische datenbasierte Vorhersage, wie sich die verschiedenen Methoden an konkrete technische Aufgaben anpassen lassen. In der Fahrzeugentwicklung etwa werden numerische Crash-Simulationen genutzt, um Bauteile und Blechdicken bereits während der Entwicklungsphase laufend zu optimieren. »Unsere Verfahren helfen dabei, die große Menge komplexer Daten zu strukturieren«, erklärt Garcke. »Welche Daten sind ähnlich, welche unterschiedlich? Bei 50 verschiedenen Verformungen ist das nicht so einfach zu sehen.« So entstanden innovative Methoden für Entwicklungsingenieure in der Automobilindustrie, die nun Daten vieler Simulationen gleichzeitig und vergleichend analysieren können.
Insbesondere im Ingenieurumfeld taucht bei den Maschinellen Lernverfahren das Schlagwort »Greybox« auf. Während Blackbox-Modelle das physikalische Modell der zu lernenden Problemstellung nicht berücksichtigen, wird es in Whitebox-Algorithmen so genau wie möglich hergeleitet und mitverwendet. Greybox kombiniert die beiden Ansätze: Hier wird ein Daten-Analyse-Modell mit physikalischem Wissen angereichert, um bessere Analysen zu erzielen.«

Kölnische Rundschau vom 11. Januar 2017

»Fraunhofer muss sich um den Nachwuchs keine Sorgen machen, meint Michael Krapp aus der Pressestelle des Forschungszentrums in Sankt Augustin-Birlinghoven. „Wir sind attraktiv, stehen an der Spitze von Forschung und Technik und verbinden Theorie mit konkreter Anwendung.“ Vielfach seien die Institute auch ein gutes Sprungbrett, um tolle Jobs in anderen Firmen zu ergattern . „Mit denen arbeiten wir ja eng zusammen.“
Nachwuchsförderung betreibe Fraunhofer gleichwohl: „Wir spüren eine gesellschaftliche Verpflichtung, um Schüler, und speziell noch mal Mädchen für die Mint-Fächer zu begeistern“, so Krapp, für Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik.«

WirtschaftsWoche vom 9. Januar 2017

»Nur mit algorithmischem Verständnis können schließlich die Unsicherheiten und Ängste überwunden werden, die durch unqualifizierte Presse- und Medienberichte eher verstärkt als relativiert werden. Algorithmen als solche sind so wertfrei wie mathematische Formeln. Erst durch ihre Anwendung, ihr Einsatzfeld entscheidet sich, ob sie von Nutzen sind und unser Leben erleichtern – oder ob sie Risiken, Gefahren und unerwünschte, womöglich inhumane Effekte nach sich ziehen.«