Pressespiegel 2020

DIGITAL ENGINEERING Magazin vom November/Dezember 2020:

»Fraunhofer SCAI trägt mit der Entwicklung einer lizenzfähigen Softwarekomponente dazu bei, den Wachstumsmarkt 3D- Druck zu stärken und zu seiner weiteren Verbreitung beizutragen. Damit möchte das Institut nicht nur die Industrie durch eine höhere Effizienz in der additiven Fertigung unterstützen. Dichte Packungen sparen neben Arbeitszeit auch Rohstoffe ein und tragen so dem Umweltschutz in verstärktem Maße Rechnung.«
(S. 24/25)

E-world Magazin vom November 2020:

»Um den Anteil erneuerbarer Energien an einer verlässlichen Stromversorgung zu erhöhen, ist es notwendig, erzeugte erneuerbare Energie in großem Maße zu speichern und die Produktion und Speicherung von Energie aufeinander abstimmen zu können. Dies zu untersuchen, war das Ziel von ES-FLEX-INFRA, einem Gemeinschaftsprojekt unter der Leitung des Fraunhofer-Instituts für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI.«

konstruktionspraxis vom 23. April 2020:

»Unter Projektführung des Fraunhofer SCAI will man mit dem Standard die gesamte Wertschöpfungskette in der industriellen Produktion verbessern: Die reibungslose, automatisierte Kommunikation wird den Entwurfsprozess entscheidend vereinfachen und Zykluszeiten in der Konstruktionsoptimierung reduzieren.«

Markt & Technik vom 17. April 2020:

»Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts IPT und des Fraunhofer-Instituts SCAI haben (...) einen Algorithmus entwickelt und mit speziellen Machine-Learning-Verfahren trainiert. Er kann den Zustand eines Werkzeugs anhand dessen Klangspektrums ermitteln und dabei kleinste Abnutzungsgrade identifizieren. "Zwar ist dazu auch ein Mensch in der Lage", betont Sebastian Mayer vom Fraunhofer SCAI. "Aber die KI kann viel schneller große Mengen von Spektren durchgehen und feingliedriger als der Mensch lernen, Abnutzungsgrade zu unterscheiden." Der Algorithmus unterstützt den Menschen etwa bei der Entscheidung, ob das Werkzeug ausgetauscht werden muss oder nicht.«

Industrie-Anzeiger vom 14. April 2020:

»Um den Werkzeugverschleiß in Echtzeit zu überwachen, werden Multi-Sensoren nah am Prozesswerkzeug eingesetzt. "Es ist komplex, ein physikalisches oder mathematisches Modell mit Sensordaten aufzubauen, um den Abnutzungsgrad von Werkzeugen zu erkennen oder vorherzusagen. Mit Hilfe der KI können die wesentlichen Features aus den Sensordaten extrahiert werden und wir können so effiziente, interpretierbare Modelle trainieren“, betont Sebastian Mayer vom Forschungszentrum Maschinelles Lernen."

Durch die systematische Analyse der gelernten Modelle ist die Funktionsweise der KI nachvollziehbar. Das steigert ihre Akzeptanz. Gleichzeitig erlaubt die systematische Analyse von Modellen und Algorithmen Schwachstellen und Engpässe aufzudecken. Mayer: „Diese Erkenntnisse können zu einer Verbesserung des Trainingsprozesses führen, sodass dieser mit weniger Daten auskommt beziehungsweise mit der gleichen Menge verfügbarer Daten mächtigere Modelle trainiert werden können.«

i-Magazin vom 27. Januar 2020:

»Der Bedarf an Speicherung und anderen Flexibilitätsoptionen wird noch weiter zunehmen. Effizient und ökonomisch kann die Energiewende nur gelingen, wenn die Sektoren Strom, Wärme, Gas – und auch Transport etwa durch Elektromobilität oder mit Erdgas betriebenen Fahrzeugen – untereinander vernetzt und Synergien in Lastflüssen und Speicherung genutzt werden", schließt Klaaßen.

Die Vorteile der Sektorenkopplung werden zunehmend erkannt. Die Projektergebnisse fließen in die vom Fraunhofer SCAI entwickelte Simulations-Software ein, die von der Industrie bereits nachgefragt wird, um zukünftige Planungen – etwa im Wasserstoffbereich – zu unterstützen.«

K-Zeitung vom 20. Januar 2020

»Schwerpunktmäßig konzentriert sich Fraunhofer SCAI innerhalb des Projekts an Verfahren des Transferlernens. Diese sollen dabei helfen, Modelle des maschinellen Lernens, die für einen Maschinentyp funktionieren, auf verwandte Maschinentypen zu übertragen. Ebenso wird auf die Interpretierbarkeit der Ergebnisse der ML-Verfahren geachtet.«

Energie & Management vom 06. Januar 2020:

»Eine stärkere Vernetzung von Energieproduktion und -speicherung über Sektorgrenzen hinweg durch Simulationssoftware hat das Fraunhofer Institut SCAI im Projekt Es-Flex-Infra realisiert.

Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Integration von Erzeugung und Speicherung über Sektorgrenzen hinweg, und das hat einen guten Grund, wie Bernhard Klaaßen vom SCAI erläutert: Verglichen mit der Energiespeicherung in Form von Elektrizitat ist zum Beispiel der Ausgleich zwischen Erzeugung und verbrauch duch Lastverlagerung, Nutzung industrieller Abwärme und thermische Energiespeicherung deutlich kostengünstiger und effizienter.«