Projekte

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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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  • 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.

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  • KI Lernlabor – Einstieg und Weiterbildung in Künstlicher Intelligenz

    BMBF-Projekt / Projektbeginn / 01. November 2019

    Am Fraunhofer-Institutszentrum Schloss Birlinghoven in Sankt Augustin entsteht das »Lernlabor Künstliche Intelligenz«. Es unterstützt insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) dabei, in die Künstliche Intelligenz (KI) einzusteigen, konkrete Anwendungen kennenzulernen und Mitarbeitende zu qualifizieren.

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  • ViPrIA – Virtuelle Produktentwicklung mittels intelligenter Assistenzsysteme

    BMBF-Projekt / Projektbeginn / 01. Oktober 2019

    © Fraunhofer SCAI

    Ziel des vom BMBF geförderten 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.

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  • EVOLOPRO

    Projektbeginn / 01. Januar 2019

    © Fraunhofer IPT

    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.

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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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  • © Fraunhofer SCAI

    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.

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  • Logo MathEnergy

    Das Projekt MathEnergy fördert die Weiterentwicklung mathematischer Schlüsseltechnologien für die neuen Anforderungen, die im Zuge der Energiewende an Energienetze gestellt werden. Um Netzauslastung und -ausbau versorgungssicher und effizient zu gestalten, müssen Angebot und Bedarf abgeglichen sowie Flexibilitäten zwischen Energieträgern und durch Speicherung genutzt werden. Dazu werden netzübergreifende Modelle und modellbasierte Monitoring-, Regelungs- und Bewertungskonzepte für den Planungsbereich und Vorbereitungen für den Betrieb erarbeitet. Ziel ist die Entwicklung einer Software-Bibliothek für hierarchische, parametrische, nichtlineare, geschaltete und dynamische Netzmodelle mit stochastisch variierenden Einflussgrößen und Workflows zur integrierten Simulation und Analyse von netzübergreifenden Szenarien der Energieversorgung mit Strom und Gas. Dabei besteht die Aufgabe von HPA darin, ganzheitlich die MathEnergy-Softwarebibliothek voranzutreiben und über Demonstratoren zur effizienten Analyse großer sektorübergreifender Energienetze in Deutschland beizutragen.

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  • Fortissimo und Fortissimo 2

    EU-Projekt / Projektbeginn / 01. November 2015

    Logo Fortissimo

    Fortissimo und Fortissimo 2 zielen darauf ab, die globale Wettbewerbsfähigkeit europäischer kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) durch die Nutzung von Simulations-Services zu verbessern, die auf einer High Performance Computing Cloud Infrastruktur laufen.

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