Projekte

SCAI als Projektpartner?

Wir würden uns freuen, mit Ihnen zusammenzuarbeiten.
Wenn Sie Interesse haben, senden Sie eine E-Mail an:

marketing@scai.fraunhofer.de

  • © AIOLOS 2022

    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.

    mehr Info
  • © 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.

    mehr Info
  • © 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.

    mehr Info
  • 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).

    mehr Info
  • ZET-O-MAP

    Projektbeginn / 01. März 2021

    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.

    mehr Info
  • Fraunhofer HABICHT

    Projektbeginn / 01. Februar 2021

    © Fraunhofer SCAI

    High-speed drive for fuel cell air compressors in commercial vehicle and aviation applications.

    mehr Info
  • 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.

    mehr Info
  • VMAP analytics

    Projektbeginn / 01. November 2020

    Das Projekt VMAP analytics umfasst die Entwicklung geeigneter digitaler Zwillinge und ermöglicht dadurch ein besseres Verständnis aller Prozesse, die bei der Stahlherstellung ablaufen. Dazu werden Prozessmodellierung und -simulation, Sensoren und Messdaten, datenwissenschaftliche Werkzeuge und Fachwissen zu einer intelligenten digitalen Zwillingsplattform zusammengeführt. Eine Reihe verschiedener industrieller Anwendungsfälle wird genutzt, um diese Plattform entsprechend den Bedürfnissen der industriellen Nutzer zu entwickeln.

    mehr Info
  • Eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft ist unerlässlich, um das Ziel der Klimaneutralität zu erreichen. Hierfür ist insbesondere die Entwicklung neuer innovativer Baustoffe entscheidend. Allerdings ist diese Entwicklung bisher ein sehr mühsamer und langwieriger Prozess. Um diesen Prozess zu unterstützen und deutlich zu beschleunigen, forschen die Experten des Fraunhofer Institut IBP und des Fraunhofer Institut SCAI am Forschungszentrum für Maschinelles Lernen an neuen datengetriebenen virtuellen Techniken zum Materialdesign.

    mehr Info