Projekte

Die Projekte, an denen wir arbeiten und die wir bereits abgeschlossen haben, sind die besten Referenzen für unsere Forschungsarbeit. Fraunhofer SCAI ist an zahlreichen Projekten beteiligt, die vom Bund und der Europäischen Kommission gefördert werden. In der folgenden Liste sind die Projekte chronologisch aufgeführt – neue Projekte zuerst. Sie können die Liste durch Auswahl von Kategorien sortieren.

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  • Das Projekt »COMMITMENT – Modellierung von Komorbiditäts-Prozessen durch integratives, maschinelles Transfer-Lernen für psychiatrische Erkrankungen« zielt darauf ab, einen interdisziplinären Forschungsrahmen für die Identifizierung systemmolekularer Merkmale psychotischer und komorbider somatischer Erkrankungen zu schaffen. Die Identifizierung gemeinsamer und unterschiedlicher biologischer Profile und der ihnen zugrundeliegenden pathophysiologischen Prozesse soll es ermöglichen, die Heterogenität der Patienten zu entschlüsseln und die Grundlage für objektive Instrumentarien für ein personalisiertes klinisches Management psychotischer Störungen zu schaffen.

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  • Seit einigen Jahren steigt die Zahl der Daten, die im Gesundheitswesen anfallen, explosionsartig. Mit diesen Daten lässt sich die Forschung und auch die Patientenversorgung verbessern. Es bleibt jedoch eine Herausforderung, die Daten zu erhalten, sie zu analysieren und zu integrieren. Das Ziel im Projekt IDERHA ist es, eine offene Plattform einzurichten, die die Integration und Analyse verschiedener Arten von Gesundheitsdaten erleichtert. Die Plattform wird mehrere öffentliche und private Datenquellen miteinander verknüpfen und interoperable Werkzeuge und Dienste einführen, damit Ärzte, Patienten und Wissenschaftler die Daten nutzen können. Das IDERHA-Team konzentriert sich bei der Entwicklung der Plattform auf Lungenkrebs als Anwendungsfall.

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  • © EXCELLERAT

    In den nächsten Jahren wird mit einer weiteren Steigerung der Leistungsfähigkeit von Supercomputern gerechnet. Sogenannte Exascale-Computer können dann genauere Simulationsergebnisse liefern. Für die dabei entstehenden deutlich größeren Datenmengen entwickelt Fraunhofer SCAI effiziente Datenanalyse-Methoden, die dem Ingenieur zudem detaillierte Einblicke in die komplexen technischen Zusammenhänge gewähren.

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  • PIONEER zielt auf die Entwicklung und Umsetzung eines interoperablen Ökosystems für Materialmodellierung und Fertigung ab, das einen multidirektionalen Datenfluss entlang der Materialwertschöpfungskette ermöglicht, indem Produktdesign und verteilte Modellierungsdaten mit Informationen aus der Materialcharakterisierung, den Fertigungsprozessen und den Produktqualitätskriterien verknüpft werden. PIONEER kombiniert einen Design-by-Simulation-Ansatz mit Fertigungs- und Qualitätsdaten zur Optimierung von Produktentwicklungsstrategien in High-Mix/Low-Volume-Produktionssystemen.

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  • Servicezentrum »WestAI«

    BMBF-Projekt / Projektbeginn / 01. November 2022

    Das Servicezentrum »WestAI« ist ein Konsortium aus Wissenschaftseinrichtungen in Nordrhein-Westfalen, das von der Universität Bonn geleitet wird. Die Angebote für Kunden aus Wissenschaft und Wirtschaft umfassen Unterstützung bei der Aufbereitung von Daten, beim Transfer von KI-Technologien, bei Voruntersuchungen und bei der Entwicklung von Prototypen und kundenspezifischen KI-Lösungen.

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  • Das Projekt PADME-AM (Partition der Eins Methoden für Additive Manufacturing) entwickelt neue Simulationsmethoden für 3D-Druckprozesse im Bereich der laserbasierten Pulverbettverfahren (L-PBF). L-PBF-Verfahren bieten die Möglichkeit, komplexe Bauteile mit hoher Qualität und geringem Gewicht zu drucken, unter anderem für die Medizin- und Luftfahrtindustrie.

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  • Menschen mit schweren psychiatrischen Erkrankungen wie Schizophrenie, bipolaren Störungen und klinischen Depressionen entwickeln häufig Resistenzen gegen medikamentöse Therapien. Selbst wenn die ersten Anzeichen einer Therapieresistenz erkannt werden, müssen die Betroffenen langwierige Verfahren durchlaufen, bevor die medizinischen Fachkräfte eine angemessene pharmazeutische Behandlung verschreiben können. Nun ist beabsichtigt, im Rahmen des EU-finanzierten Projekts Psych-STRATA umfangreiche klinische, genetische und biologische Daten von Psychiatriepatientinnen und -patienten zu analysieren, um Kriterien für eine Früherkennung von Therapieresistenzen festzulegen. Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse werden Behandlungsstrategien für Betroffene mit einem Risiko auf Therapieresistenz vorgeschlagen. Zudem wird das Projekt Maschinenlernmodelle entwickeln, die das Therapieresistenzrisiko und das Ansprechen auf die Behandlung vorhersagen können, um die Ärztinnen und Ärzte bei der Bereitstellung individuellerer Behandlungen zu unterstützen.

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