Projekte

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  • © Fraunhofer SCAI

    Um Hardware wie Mikroprozessoren zu entwickeln, werden typischerweise feldprogrammierbare Gate-Arrays (sog. FPGAs − Field Programmable Gate Arrays) verwendet. Allerdings stellt die Optimierung der Verschaltung dieser Logikbausteine selbst schon ein schwieriges Problem dar (das sogenannte Quadratic Assignment Problem, kurz QAP). Durch Quanten- oder quanteninspirierte Hardware ließe sich dieses Problem besser lösen. Der Ansatz des Projekts QuantumQAP besteht darin, Quantenhardware und theoretische Lösungsansätzen zu kombinieren, die in den beiden Anwendungsfeldern FPGA-Verschaltung und Post-Quanten-Kryptographie zur Anwendung kommen.

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  • Das mit rund 1.6 Millionen Euro geförderte und vom Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI koordinierte europäische Projekt DIGIPD untersucht, inwiefern mit Hilfe digitaler Techniken (Sensorik, Spracherkennung, Erkennung der Gesichtsmimik) eine präzisere und individualisierte Diagnose und Prognose der Parkinson-Erkrankung möglich ist. Das Projekt wird im Rahmen des europäischen ERA-Netzes zur personalisierten Medizin, ERA PerMed, im »Joint Transnational Call 2020« gefördert. Die Förderung des deutschen Anteils am Projekt erfolgt durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).

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  • © Fraunhofer SCAI

    Ein Ansatz im Rahmen der Energiewende besteht darin, in das vorhandene deutsche Netz für den Gastransport auch grünen Wasserstoff einzuspeisen. Um dies planen, steuern und analysieren zu können, müssen bisherige Simulationsmodelle so erweitert werden, dass sie Gasgemische mit einem hohen Wasserstoffanteil abbilden können. Zudem muss die Kopplung zu den relevanten Stromnetzen vorangetrieben werden. Dies sind die Ziele des Projekts TransHyDE-Sys. Dieses Projekt ist Teil des BMBF-Leitprojekts TransHyDE.

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  • Das Projekt »zet-o-map« zielt darauf ab, bessere Werkzeuge für die Identifizierung teratogener Verbindungen zu entwickeln. Einer der vielversprechendsten Assays ist der Zebrafisch-Embryo-Teratogenitäts-Assay (ZETA). In der Risikobewertung für den Menschen erfordert die Bewertung der Entwicklungstoxizität oder Teratogenität die Prüfung von Nagern (vorzugsweise Ratten) und Nicht-Nagern (vorzugsweise Kaninchen), wie in der OECD-Richtlinie 414 beschrieben. Derzeit vollzieht sich bei der Sicherheitsbewertung für den Menschen ein Paradigmenwechsel hin zu einer mechanistischen Risikobewertung, und es besteht eine hohe Nachfrage, Tierversuche zu ersetzen, zu reduzieren oder zu verfeinern, wo dies aus ethischen und wirtschaftlichen Gründen möglich ist. zet-o-map wird im Rahmen der Long Range Research Initiative (LRI) des European Chemical Industry Council (CEFIC) gefördert.

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  • Biomedizinische Wissensgraphen

    Projektbeginn / 01. Januar 2021

    Biomedizinische Wissensgraphen spielen eine zentrale Rolle bei der Integration großer Datenmengen. Mit ihrer Hilfe lassen sich unstrukturierte Texte in ein strukturiertes, vergleichbares Format bringen. Als Ursache-Wirkungs-Modelle können Wissensgraphen potenziell die klinische Entscheidungsfindung erleichtern oder dazu beitragen, die Forschung in Richtung Präzisionsmedizin voranzutreiben. Daten- und Wissensmanagement, manchmal auch Informationsmanagement genannt, ist ein Kernthema von Data Science. Es ist auch ein interdisziplinäres Gebiet, das die Wirtschaftswissenschaften (wie effizient und teuer ist die Lösung?), die Psychologie (nutzen die Menschen diese Lösung in der beabsichtigten Weise?) und natürlich die Informatik tangiert. Unser Ziel ist der Aufbau einer nachhaltigen Dateninfrastruktur für biomedizinische Daten, personalisierte Medizin, Medikamentenneuverwendung, reproduzierbare KI und Wissensentdeckung.

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  • CAM2030 – Computergestützte Planung von Bearbeitungsprozessen

    BMBF-Projekt / Projektbeginn / 01. Oktober 2020

    Computer Aided Manufacturing (CAM)-Systeme ermöglichen eine computergestützte Planung von Bearbeitungsprozessen. CAM-Software dient dazu, den Steuerungscode für Computerized Numerical Control (CNC)-Werkzeugmaschinen zu erstellen.Das Projekt CAM2030 zielt darauf ab, eine neue Generation von CAM-Systemen zu entwickeln, die sich durch einen geringeren Planungsaufwand, eine optimierte Prozessplanung und einen langfristigen Wissensaufbau und Wissenserhalt auszeichnen. Dazu dient im Projekt die nutzerzentrierte Anreicherung der CAM-Systeme mit neuartigen digitalen Optimierungswerkzeugen – wie evolutionäre Algorithmik, Cloud Computing und künstliche Intelligenz.

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  • Die im Projekt COPERIMOplus kooperierenden Fraunhofer-Institute wollen durch eine rationale, datengetriebene Modellierung individuelle Risikoeinschätzungen ermöglichen, um die Prognosen von Krankheitsverläufen zu verbessern und um personalisierte Therapien sowie deren Bewertung anhand objektiver normierter Kriterien zu optimieren. Somit trägt das Projekt dazu bei, ein Leben mit der Pandemie zu ermöglichen und zur wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Normalität zurückzukehren. Das Projekt wird im Rahmendes Frauhofer Anti-Corona-Programms gefördert.

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  • Das übergeordnete Ziel von NFDI4Health ist es, die klinische und epidemiologische Forschungsgemeinschaft bestmöglich dabei zu unterstützen, ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzbestimmungen und ethischen Grundsätzen mit der Nutzergemeinschaft zu teilen und im Interesse der Verbesserung der Gesundheit der Bevölkerung neue Möglichkeiten der Datenanalyse innerhalb der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) zu schaffen. NFDI4Health wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG)im Rahmen der Bund-Länder-Vereinbarung zu Aufbau und Förderung der NFDI vom 26. November 2018 gefördert.

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