Projekte

Von der Europäischen Kommission geförderte Projekte:

SONAR – Bessere Batterien für Strom aus erneuerbaren Energiequellen

Organische Redox-Flow-Batterien (RFBs) gelten als vielversprechender Ansatz für die Speicherung von temporären Überschüssen bei der Erzeugung von Energie aus erneuerbaren Energiequellen. Das Projekt SONAR zielt darauf ab, den vielschichtigen Entwicklungsprozess von RFBs in seiner Gesamtheit digital zu erfassen. Außerdem geht es darum, das Screening zur Identifizierung geeigneter Stoffe zu beschleunigen und das Design eines Batteriesystems an konkrete Gegebenheiten zu optimieren. Die Projektpartner entwickeln Werkzeuge und Arbeitsabläufe für die Untersuchung elektroaktiver Materialien. Sie kombinieren dazu Simulationsmethoden auf verschiedenen physikalischen Skalen – von der quantenmechanischen Ebene bis zum sichtbaren, makroskopischen Verhalten. Dabei fließen Faktoren wie Kosten, Lebensdauer und Leistung mit ein, um auch konkurrierende Energiespeichertechniken umfassend miteinander vergleichen zu können.
Laufzeit: 01/2020 - 12/2023

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VirtualBrainCloud – Personalisierte Empfehlungen für neurodegenerative Erkrankungen

Im Projekt VirtualBrainCloud arbeitet Fraunhofer SCAI zusammen mit 16 europäischen Partnern an einer Cloud-basierten Informatikplattform, die die Simulation von Kommunikationswegen im Gehirn ermöglicht. Die individuelle Simulation von Patientengehirnen unterstützt Ärzte dabei, die richtige Diagnose und die passende Therapie für Menschen mit neurodegenerativen Erkrankungen zu finden. Dies ist meist schwierig, da Verlauf und Symptome bei Krankheiten wie Alzheimer of sehr unterschiedlich sind. Dank der Plattform wird mit geringem Aufwand der Gesundheitszustand des Gehirns erfasst werden können. Durch regelmäßige Routineuntersuchungen können Ärzte dann Alzheimer frühzeitig erkennen und behandeln.
Laufzeit: 12/2018 - 11/2022

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RADAR-AD – Fernbeurteilung von Krankheitszustand und -entwicklung bei Alzheimer-Patienten

Im Projekt RADAR-AD wollen die Projektpartner Methoden entwickeln, mit denen der Funktionsverlust im Gehirn von Alzheimer-Patienten im Frühstadium gemessen werden kann – nicht nur in Kliniken, sondern auch ambulant. Sogenannte Remote Measurement Tools (RMT) sollen künftig Fernbeurteilungen ermöglichen und so die Patientenversorgung verbessern. Gefördert wird das Projekt von der Innovative Medicines Initiative (IMI) 2RADAR. Die IMI ist eine öffentlich-private Partnerschaft der Europäischen Union und der Föderation der Pharmazeutischen Industrie-Verbände in Europa (EFPIA).
Laufzeit: 01/2019 - 06/2022

© EXCELLERAT

EXCELLERAT

Neue Analyseverfahren erleichtern Auswertung komplexer Ingenieurdaten
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.
Laufzeit: 12/2018 - 11/2021

Logo MACH

PHAGO – ein neuer Ansatz zur Hilfe für Patienten mit Alzheimer

Erst vor kurzem wurde festgestellt, dass die angeborenen Immunrezeptor-Gene TREM2 und CD33/SGLEC3 eine Rolle bei der Alzheimer-Erkrankung spielen. Die Bedeutung der identifizierten Gene und des zellulären Mechanismus ist jedoch noch nicht ausreichend erforscht. Das Projekt PHAGO soll diese Wissenslücke schließen und neue Tools und Testverfahren entwickeln, die an diesen Immunrezeptoren ansetzen und den Weg öffnen zur Entwicklung von Medikamenten, die den Verlauf der Krankheit hemmen. Damit werden neue Therapien für Alzheimer-Patienten möglich. Das Projekt wird von der Innovative Medicine Initiative (IMI), einer öffentlich-privaten Partnerschaft der Europäischen Union und der Föderation der Pharmazeutischen Industrieverbände in Europa (EFPIA) gefördert.
Laufzeit: 11/2016 - 10/2021

phago.eu

DARE – Delivering Agile Research Excellence on European e-Infrastructures

Ziel des Projekts DARE ist die Entwicklung einer neuartigen Plattform für Wissenschaftler, um den Herausforderungen extreme data, extreme computing und extreme complexity zu begegnen. Dabei sind Experten zweier europäischer Forschungsinfrastrukturen mit ihren Anwendungsszenarien und Anforderungen an dem Projekt beteiligt: EPOS (European Plate Observing System) und IS-ENES (Infrastructure for the European Network of Earth System Modelling). Die resultierende Plattform soll auf den existierenden e-Infrastrukturen und Services in Europa aufbauen und Wissenschaftlern ein benutzerfreundliches sowie reproduzierbares Ausführen von großen datengesteuerten Experimenten erlauben sowie die schnelle Entwicklung von prototypischen Lösungen ermöglichen. SCAI bringt seine langjährige Expertise im Bereich verteilter und paralleler e-Infrastrukturen in das Projekt ein.
Laufzeit: 01/2018 - 12/2020

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HBP – The Human Brain Project

Im von der Europäischen Kommission geförderten Projekt »Human Brain Projekt« (HBP) arbeiten führende Forschungseinrichtungen daran, das menschliche Gehirn besser zu verstehen. Dazu entwickeln sie beispielsweise neue Simulationsverfahren auf Hochleistungsrechnern. Ziele sind die Entwicklung neuer Therapieansätze zur Behandlung von Erkrankungen des Gehirns sowie neue Verfahren im Hochleistungsrechnen.
Laufzeit: 10/2013 - 03/2020
https://www.humanbrainproject.eu

Logo HBP

Rohan - Referenzieller Ontologie-Hub mit Anwendungsdiensten für Neurowissenschaften

Ziel des Projekts Rohan ist es, Forschern leichteren Zugang zu wichtigen Informationen im Bereich der Neurowissenschaften zu verschaffen. Dazu wird eine benutzerfreundliche Plattform entwickelt, die es den Anwendern ermöglicht, auf alle Fachbegriffe in Bezug auf menschliche Hirn-Erkrankungen sowie auf dazugehörige Ontologien zuzugreifen. Ontologien zeigen auf, wie die Fachbegriffe in Beziehung zueinander stehen. Die Plattform soll unter anderem Biologien, klinische Forscher und Datenwissenschaftler unterstützen.
Laufzeit: 04/2018 - 03/2020

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Vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderte Projekte:

Logo MathEnergy

MathEnergy – Mathematische Schlüsseltechnologien für Energienetze im Wandel

Für eine nachhaltige und CO2-neutrale Energieversorgung muss der gesamte Energiekreislauf in Strom-, Gas- und Wärmenetzen betrachtet werden. Um Netzauslastung bzw. –ausbau versorgungssicher und effizient zu gestalten, sollten Angebot und Bedarf abgeglichen sowie Flexibilitäten zwischen Energieträgern und durch Speicherung genutzt werden. Dies erfordert sowohl vertikale Kommunikation zwischen den Netzebenen als auch horizontale zwischen den Energieträgern.
Laufzeit: 10/2016 - 09/2020

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Vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Projekte

© Fraunhofer SCAI

MaGriDo – Mathematik für maschinelle Lernmethoden für Graph-basierte Daten mit integriertem Domänenwissen

Ziel des Verbundprojekts MaGriDo ist die Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens, die deutlich weniger Daten benötigen als bisher oder Vorhersagen treffen können, die konsistent zum vorhandenen Wissen sind.
Laufzeit: 04/2020 - 03/2023

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© Fraunhofer SCAI

ViPrIA – Virtuelle Produktentwicklung mittels intelligenter Assistenzsysteme

Ziel des Verbundprojektes ViPrIA ist die Entwicklung intelligenter, auf Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Ansätzen basierender Assistenzsysteme zur Unterstützung von Ingenieuren bei der simulationsbasierten, virtuellen Produktentwicklung. Mit Hilfe intelligenter Assistenzfunktionen sollen Berechnungsingenieure im Entwicklungsprozess bei komplexen Entscheidungen unterstützt und von Routineaufgaben entlastet werden.
Laufzeit: 10/2019 - 09/2022

COMMITMENT – Modellierung von Komorbiditäts-Prozessen durch integratives, maschinelles Transfer-Lernen für psychiatrische Erkrankungen

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.
Laufzeit: 09/2019 - 08/2022

© TissUse GmbH

NanoINHAL – In-vitro Testverfahren für luftgetragene Nanomaterialien zur Untersuchung des toxischen Potentials und der Aufnahme nach inhalativer Exposition mittels innovativer organ-on-a-chip Technologie

Die inhalative Route ist ein wichtiger Aufnahmeweg für Nanomaterialien und andere innovative Materialien im nano- und mikroskaligen Bereich. Die Lunge ist daher ein wichtiges Zielorgan für akute toxische Effekte, gleichzeitig entscheidet die Barrierefunktion der Lunge über eine systemische Aufnahme der Materialien und daraus resultierende Effekte auf weitere Organe. Ziel dieses Verbundprojektes ist es, ausgehend von dem bei den Partnern vorhandenen Know-how im Bereich der in vitro Testverfahren, ein innovatives Prüfsystem für luftgetragene Nanomaterialien zu entwickeln. Das Projekt wird gefördert im Rahmen des Themenfeldes  Nanosicherheitsforschung: „NanoCare4.0 – Anwendungssichere Materialinnovationen“.
Laufzeit: 06/2019 - 05/2022

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© Fraunhofer SCAI

MADESI

Mit maschinellen Lernverfahren Anomalien frühzeitig erkennen und Schäden vermeiden
Die Analyse der Sensordaten von Maschinen, Anlagen oder Bauwerken ermöglicht es, ungewöhnliche Zustände frühzeitig zu erkennen und so Schäden zu vermeiden. Dazu wird in den Daten nach Auffälligkeiten, sogenannten Anomalien, gesucht. Mittels maschinellen Lernens kann diese Anomalie-Erkennung bereits jetzt zum Teil automatisiert ablaufen.
Laufzeit: 10/2018 - 09/2021

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Logo IDSN

IDSN

Im Projekt IDSN (Integrative Datensemantik für die Neurodegenerative Forschung) arbeiten Fraunhofer SCAI, das Deutsche Zentrum für neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) und das Universitätsklinikum Bonn (UKB) an Verbesserungen bei der Früherkennung von Demenzerkrankungen. Dazu analysieren sie klinische Daten und Forschungsdaten in einer Gesamtsicht. Die im Projekt entwickelten Ansätze zur Informationsextraktion können über das Projektende hinaus von weiteren Kliniken genutzt werden. Der semantische Verknüpfungs-Service für die Datenintegration aus deutsch- und englischsprachigen Quellen auf dem Gebiet neurodegenerativer Erkrankungen soll darüber hinaus öffentlichen Einrichtungen und der Pharmaindustrie zur Verfügung stehen.
Laufzeit: 03/2016 - 02/2021
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ORKA-HPC: OpenMP für rekonfigurierbare heterogene Architekturen

Im Projekt „OpenMP für rekonfigurierbare heterogene Architekturen“ (ORKA-HPC) geht es darum, den Einsatz von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) in heterogenen HPC-Architekturen zu unterstützen. Dabei soll die produktive Nutzung der FPGAs unter OpenMP erfolgen. FPGAs sind rekonfigurierbar und ermöglichen sehr effiziente Implementierungen von Algoritmen; aber ihre Programmierung ist derzeit noch sehr aufwändig. Durch die Entwicklungen in ORKA-HPC soll der Portierungsaufwand auf FPGAs erheblich reduziert werden.
Laufzeit: 11/2017 - 10/2020

Logo VMAP

VMAP – Virtual Material Modelling in Manufacturing

Das Projekt VMAP zielt darauf ab, bisher fehlende Software-Standards in Workflows des virtuellen Engineerings in der herstellenden Industrie zu definieren. Aktuell erfordern inkompatible Schnittstellen für den Transfer virtueller Materialinformationen umfangreiche manuelle Anpassungen. Dies führt zu Informationsverlusten und Zeitverzögerungen im gesamten Design-Prozess. Ziel von VMAP ist es daher, einheitliche und universelle Schnittstellenansätze für Prozessabläufe im Virtual Engineering zu entwickeln.
Laufzeit: 09/2017 - 08/2020

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RoKoRa
© Fraunhofer SCAI

RoKoRa – Sichere Mensch-Roboter-Kollaboration mit Hilfe hochauflösender Radare

Im Projekt RoKoRa geht es darum, Gefährdungen von Menschen durch Roboter auszuschließen. Dazu kommen kompakte Radarsysteme zum Einsatz. Diese bieten viele Vorteile: Radare arbeiten unabhängig von jeder Beleuchtung und sind weitgehend unempfindlich gegenüber Umweltbedingungen. Zudem können Radarsensoren nicht nur den Abstand zum Sensor, sondern auch den Bewegungsvektor der detektierten Ziele messen. Das zu entwickelnde Sensorsystem verbessert die Personensicherheit bei der Mensch-Roboter-Kollaboration entscheidend, so dass neue Freiheitsgrade in der sicheren Zusammenarbeit mit größeren Robotern und bei höheren abstandsabhängigen Ausführungsgeschwindigkeiten entstehen. SCAI entwickelt im Projekt eine Software-Komponente zur Umgebungswahrnehmung für die Situationsanalyse und Entscheidungsfindung unter Verwendung von Verfahren des maschinellen Lernens.
Laufzeit: 07/2017 - 06/2020

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Weitere Projekte

© Fraunhofer IPT

EVOLOPRO

Die große Vision von Industrie 4.0 ist die automatische Anpassung von Produktionsprozessen an sich schnell verändernde Anforderungen. Das neue Fraunhofer-Leitprojekt EVOLOPRO will dieser Vision ein Stück näher kommen. Als Bestandteil der Fraunhofer-Initative "Biologische Transformation" erforschen mit Beginn des Jahres 2019 sieben Institute gemeinsam, wie das Übertragen entwicklungs- und evolutionsbiologischer Prinzipien auf wandlungsfähige digitale Zwillinge von Menschen gemachten Produktionsprozessen Anpassungfähigkeit verleihen kann. Dabei spielen Transfer- und Multi-Task-Learning ein große Rolle. Die Biologie ist dabei das große Vorbild und liefert wichtige Impulse für die Weiterentwicklung von Verfahren.
Laufzeit: 01/2019 - 12/2023

ManuBrain – universell einsetzbare, skalierbare KI-Plattform für industrielle Anwendungen

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.
Laufzeit: 01/2020 - 12/2022

UmLac

Werkstoffmodelle und Kennwertermittlung für die industrielle Anwendung der Umform- und Crash-Simulation unter Berücksichtigung der thermischen Behandlungen beim Lackieren im Prozess bei hochfesten Werkstoffen. Das Projekt wird gefördert von der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen (AiF) - Forschungsvereinigung Automobiltechnik e.V. (FAT).
Laufzeit: 01/2018 - 06/2020

Logo es-flex-infra

ES-Flex-Infra

Modellierung und Optimierung der Kopplung von Energiesektoren zur Flexibilisierung der Energieinfrastruktur.
Förderung durch: EFRE.NRW
Laufzeit: 06/2016 - 12/2019
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