Projekte

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.

Ziel des Projektes Real4Reg ist es, regulatorische Prozesse mit Hilfe von Real-World-Daten (RWD) zu verbessern. Unter anderem sollen Informationen über die Verwendung von Medikamenten durch die Bevölkerung aus Abrechnungsdaten der Krankenkassen genutzt werden.

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.

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.

REMEDi4ALL aims to make a significant leap forward in drug repurposing. This promising approach to drug development, consisting of identifying, testing, and validating new therapeutic indications for existing medications, is a developing field but faces numerous barriers and systemic inefficiencies. Still, its potential to significantly bring down times and costs of drug development - it focuses on already approved, discontinued, shelved or investigational therapeutics - makes this novel strategy attractive for rare and neglected conditions, cancer, emerging public health threats such as COVID-19 or new drug combinations. It also translates into more sustainable health systems.

ParKInsonPredict is a joint research project of Technische Universität Dresden and Fraunhofer SCAI aiming to predict disease progression patterns in Parkinson's disease.

ADIS steht für »Early Diagnosis of Alzheimer's Disease by Immune Profiling of Cytotoxic Lymphocytes and Recording of Sleep Disturbances«. Das Projekt wird durch das gemeinsame Programm der EU zur Erforschung neurodegenerativer Krankheiten (JPND) finanziert. JPND ist die größte globale Forschungsinitiative, die darauf abzielt, die Herausforderung neurodegenerativer Krankheiten zu bewältigen. Das ADIS-Projekt (gestartet im Juli 2022) hat eine Laufzeit von drei Jahren und verfügt über ein Budget von 1,3 Millionen Euro von denen 300.000 Euro an Fraunhofer SCAI gehen.

Entwicklung eines objektiven Schnelltests für die Früherkennung von Depressionen.

Ziel des AIOLOS-Projekts (Artificial Intelligence Tools for Outbreak Detection and Response) ist die Entwicklung einer digitalen Plattform, die eine frühzeitige Erkennung neuer Epidemien von Atemwegserregern ermöglicht, ihre Ausbreitung überwacht und Entscheidungsträger über geeignete Gegenmaßnahmen informiert. AIOLOS wird in einem webbasierten Dashboard, das Echtzeitdaten aus verschiedenen Datenquellen, moderne Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und Vorhersagemodelle nutzt, Erkenntnisse für private und öffentliche Entscheidungsprozesse liefern.

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.