„Sustainble and Smart Infrastructure“ basiert auf Grundlagenforschung und spezifischem technologischen Know How aus Forschungsprojekten wie z.B. diesen:
Suchverfahren - Audioinhalte
Aus dem starken Anstieg verfügbarer Produktionen gesprochener Audioinhalte sowie deren Diversität hinsichtlich Thema, Format, Qualität, inhaltlicher Gestaltung und medialer Komposition erwachsen verschiedene Herausforderungen. Auf der einen Seite ist eine aufwandsarme und präzise Extraktion von Metadaten für eine effektive und effiziente Integration in die Wertschöpfungskette notwendig, auf der anderen Seite sind leistungsfähige und intuitive Suchansätze insbesondere vor dem Hintergrund einer zunehmenden Individualisierung des Konsums relevant. Die Ziele des Vorhabens MANGAN sind es somit, zwei zentrale Innovationsschritte im Bereich gesprochener Audioinhalte wie Hörbücher, Podcasts oder journalistischer Longreads zu vollziehen. Dies umfasst zunächst die Entwicklung und Anwendung von Verfahren zur automatisierten Metadatenextraktion, um Effizienzsteigerungen bei Kuratierungsschritten sowie eine nahtlose Integration in nachgelagerte Abschnitte der Wertschöpfungskette zu erreichen. Auf Basis der vorliegenden Metadaten werden in einem weiteren Schritt Maßnahmen zur Umsetzung einer intuitiven Suche entwickelt und erprobt. Hier gilt es, Nutzenden einen zielgerichteten, individuellen Zugang zu gesprochenen Inhalten auf Basis des MIC-Profils (Mood, Intent, Context), also eines stimmungs- und kontextbasierten Suchverfahrens, zu ermöglichen. Mittelbar trägt das Vorhaben zu einer Attraktivitätssteigerung und erhöhten Sichtbarkeit von Audioinhalten bei, formiert einen bedeutenden Baustein für die Unabhängigkeit kleinerer Akteure in einem von großen IT-Konzernen dominierten Markt und hat somit positive Strahlkraft für die gesamte Branche.
Digitalisierung - Arbeitswelt
Die Arbeitswelt befindet sich im digitalen Wandel. Wie verändern sich dadurch die Tätigkeiten der Beschäftigten? Und was wird benötigt, um Arbeit im digitalen Zeitalter menschengerecht zu gestalten? In diesem Projekt wird der Einfluss der Digitalisierung auf personenbezogene Tätigkeiten untersucht.
Personenbezogene Tätigkeiten verfolgen das Ziel, Veränderungen an und mit Menschen herbeizuführen. Beispiele sind die Alltagsbegleitung, die Pflege oder auch Lehrberufe. Das Spektrum reicht von einfachen Assistenztätigkeiten bis hin zu Tätigkeiten auf Fachkraft- oder Hochschulniveau.
Zur Untersuchung der Forschungsfrage wird zunächst der aktuelle Wissensstand durch Literatur- und Datenanalysen ermittelt und aufbereitet. Des Weiteren werden Subgruppen betrachtet, die sich beispielsweise durch Art und Umfang der Digitalisierung, Arbeitsbedingungen, bestimmte Eigenschaften der Beschäftigten (z. B. Aufgeschlossenheit gegenüber digitalen Technologien) auszeichnen. Innerhalb der Subgruppen werden sich verändernde Tätigkeitsanforderungen analysiert und Chancen digitaler Technologien für die Gestaltung der Arbeit aufgezeigt.
Ziel ist die Entwicklung spezifischer Zukunftsbilder für personenbezogene Tätigkeiten. Die Zukunftsbilder beschreiben, wie diese Tätigkeiten in der digitalen Arbeitswelt menschengerecht gestaltet werden können. Sie richten sich in erste Linie an die Wissenschaft, die Politik, Sozialpartner sowie Arbeitsschutz- und betriebliche Akteure. Unter Berücksichtigung der Arbeiten in den Projekten „Monitoring der digitalen Arbeitswelt“ und „Technischer und organisatorischer Arbeitsschutz“ dienen die Zukunftsbilder schließlich dazu, weiterführenden Handlungs- und Gestaltungsbedarf abzuleiten.
Dieses Projekt ist Teil des Schwerpunktprogramms „Sicherheit und Gesundheit in der digitalen Arbeitswelt“ der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin.
Projektlaufzeit
01/2022 – 03/2023
Kontakt:
Universität Leipzig
Dr. Michael Knoll
Messverfahren - Erdungsanlagen
Das Projekt CODICES (Condition DIagnostiC of Earthing Systems) entwickelt ein elektrisches aktives Messverfahren, welches es erlaubt den Korrosionsfortschritt und damit den Zustand des Erders zu beurteilen. Aufbauend auf dem Messverfahren soll ein Messsystem entwickelt werden, welches die Datenvorverarbeitung und -weiterleitung übernimmt. Für die generische Nutzung des neuen Lösungsansatzes wird ein spezielles IoT- Device (Industrie 4.0 Komponente) entwickelt und prototypisch erprobt.
Energy Harvesting - Messverfahren - Strom
Im Projekt ZAPDOS wird eine Messeinrichtung entwickelt, welche den Durchhang der Leitungen direkt und präzise bestimmen kann, ohne dass sie am Freileitungsseil befestigt werden muss. Der Aufwand für Installation, Betrieb und Wartung soll sich dadurch auf ein Mindestmaß beschränken. Die Durchhangserkennung, soll mittels moderner Bilderkennungsverfahren realisiert werden, sodass der Durchhang mit der nötigen Genauigkeit ermittelt werden kann, ohne dass die Messeinrichtung mit den Leiterseilen in Kontakt steht. Die Messeinrichtung wird am Freileitungsmast befestigt. Mittels Energy Harvesting soll aus den Mastableitströmen die zum Betrieb der Messeinrichtung nötige Energie gewonnen werden.
Datenplattform - Kupfer
Kern des Projektes KupferDigital ist es, einen Demonstrator für ein digitales Datenökosystem zu erstellen, der der Digitalisierung der Materialforschung und der metallverarbeitenden Industrie als zukunftsfähige Plattform zur Verfügung stehen soll. Über die Bereitstellung digitalisierter Lebenszyklen von Kupfer wird die Industrie bei der Produktentwicklung befähigt, neue Werkstoffentwicklungen frühzeitig zu bewerten, beispielsweise unter dem Gesichtspunkt der Nachhaltigkeit. Kupfer kommt hier eine aktuelle Bedeutung zu, weil es für die digitale Transformation sowie die Energie- und Mobilitätswende von fundamentaler Bedeutung ist und somit von hohem gesellschaftlichem Wert. Die Projektziele sind sowohl auf weitere metallische Struktur- und Funktionswerkstoffe als auch auf andere Industriebereiche übertragbar. Die Projektergebnisse werden im Rahmen der Aktivitäten der Innovationsplattform MaterialDigital allen Interessierten zur Verfügung gestellt.
Projektlaufzeit
03/2021 – 02/2024
Kontakt:
InfAI
tba
Smart Services - generative Fertigung
Im Fokus des Verbundprojektes TWIN steht der Entwicklungsprozess zur Fertigung von Prototypen mit Hilfe des Laser-Pulver-Auftragsschweißens (LPA) aus dem Bereich der generativen Fertigung (GF). Ziel ist es, die Automatisierung, die Qualität, die Zuverlässigkeit und die Bereitstellung der Daten, in der generativen Fertigung am Beispiel des LPA-Prozesses mittels automatisierter Datenverarbeitung und maschineller Lernverfahren zu erhöhen. Durch diesen ganzheitlichen Ansatz wird die Grundlage für neue Smart-Services gelegt.
Projektlaufzeit
10/2019 – 09/2022
Kontakt:
InfAI
tba
Instandhaltungsmanagement - Predictive Maintenance
Das Projekt PlatonaM entwickelt eine prozessorientierte IoT-Plattform, welche die Integration, Manipulation, Analyse und servicebasierte Bereitstellung bzw. Nutzung von Maschinendaten unter Erhaltung der Business Privacy methodisch und technisch unterstützt. Als zentrale Ergebnisse werden Architekturmodelle erarbeitet, prototypisch umgesetzt und am Beispiel des prädiktiven Instandhaltungsmanagements evaluiert.
Software - Product Image Matching
Product Image Matching
Im Rahmen des Forschungsprojekts VIP (Visual Product Matching) werden Algorithmen für ein bilderbasiertes Matching von Produktdaten entwickelt. Damit soll die Treffgenauigkeit beim Produkt-Matching durch die Berücksichtigung von Bildinformationen verbessert werden.
B2B Plattform - Supply Chain Management
Das Ziel des PLASS Projekts ist die Entwicklung einer prototypischen B2B-Plattform zur KI-basierten Entscheidungsunterstützung für das Supply Chain Management. Im Mittelpunkt steht die automatische Erkennung entscheidungsrelevanter Informationen und die Gewinnung strukturierten Wissens aus globalen und multilingualen Textquellen. Diese Quellen stellen eine große Datenbasis für SCM Informationen bereit, insbesondere für das frühzeitige Erkennen von kritischen Ereignisse und Risiken, aber auch von Chancen, z.B. durch neue Technologien, bei Lieferanten und Lieferketten. PLASS ermöglicht damit KMUs und Großunternehmen das kontinuierliche Monitoring ihrer Lieferanten und Lieferketten, und unterstützt Supply Chain Manager bei der Risikoabschätzung und bei der Entscheidungsfindung.
Der im Teilvorhaben entwickelte SCM-Databus soll als Backbone für PLASS die Daten und Ergebnisse der Partner zusammenführen und managen. Das InfAI bringt dabei Know-how im Bereich semantische Webtechnologien, Wissensgraphen, und Distributed Ledger im Gesamtprojekt ein. Ein Fokus liegt auf der Entwicklung von Methoden zum sicheren, verteilten und demokratischen ID Management für Entitäten und Datensätze.
Projektlaufzeit
07/2019 – 07/2022
Kontakt:
InfAI
tba
Smart Architechture - BIM - IoT-Sensorik
Ziel im Projekt BIMIOTA ist die Zusammenführung von BIM und IoT-Sensornetzwerken, um Bauprozesse zu digitalisieren. Als zentrale Technologie soll hierfür ein BIM-basierter IoT-Sensor-Gateway entwickelt werden. Das Gateway soll durch ein BIM-konformes Modell des Bauwerkes und einem Modell des Sensornetzes konfiguriert werden können. Mithilfe von Bridge-Modulen sollen unterschiedliche Sensoren an das Gateway angebunden und anschließend auf der Baustelle in die Bauprozesse als betriebsfertiges Sensornetz verbaut werden können. Die Lösung soll verschiedene Basis-Anwendungen für die Unterstützung typischer Anwendungsfälle wie bspw. die Überwachung und Dokumentation von Bauprozessen realisieren.
Projektlaufzeit
05/2021 – 04/2023
Kontakt:
InfAI
tba
Halbleiter-Technologie
Zur Erhöhung der Anzahl der Transistoren pro Chip entwickelt das EU-finanzierte Projekt IT2 die Extrem-Ultraviolett-Lithografie der nächsten Generation und erforscht neuartige 3D-Strukturen. Das Projekt wird damit die Chips der Zukunft ermöglichen, welche ein zentrales Element der künstlichen Intelligenz, Big Data, mobilen/5G-Kommunikation und anderer Komponenten der Digitalisierung Europas bilden werden.
Projektlaufzeit
06/2020 – 05/2023
Kontakt:
Leibnitz Institut für Oberflächenmodifizierung
kontakt@elektronikforschung.de
Abgeschlossene Projekte
Datamining
Das Projekt Data Mining und Wertschöpfung beantwortet Fragen wie
- Wie erfolgreich sind Unternehmen beim Weg von der Konnektivität zu Daten und von Daten zum digitalen Umsatz?
- Wie können Unternehmen digitale Angebote erfolgreich kommerzialisieren?
- Wie schaffen Unternehmen eine gute Grundlage für digitalen Umsatz?
- DATENGETRIEBENE WERTSCHÖPFUNG AUF IOT-PLATTFORMEN
Engineering Plattform - Elektronikentwicklung - Embedded Systems
Im Projekt KIRESys wird eine web-basierte Engineering Plattform entwickelt, die den Prozess der Elektronikentwicklung vereinfacht. Diese Webanwendung beruht auf digitalen Modulen, die die Anforderungen der elektronischen Komponenten für ihre konkrete technische Implementierung beinhalten und aus Datenblättern der Hersteller, sogenannten „Reference Designs“, erstellt werden. Derzeit werden die Module in einem zeitaufwendigen Prozess manuell erzeugt, weswegen die Anwendungsmöglichkeiten der Plattform sehr eingeschränkt sind.
Im Forschungsvorhaben KIRESys wird ein Verfahren zur KI-basierten Verarbeitung der Reference Designs entwickelt, welches eine automatischen Erzeugung der digitalen Module ermöglichen soll. Dies ist ein kritischer Schritt auf dem Weg zur vollautomatisierten Entwicklung von Embedded Systems. Zusammen mit dem InfAI wird im Projekt ein Processing entwickelt, welches mit Hilfe von neuronalen Netzen die Informationen aus den Tabellen, Texten und Abbildungen (z.B. Schaltpläne) der Reference Designs automatisch extrahiert und zusammenstellt, um anschließend maschinenlesbare Module für die Engineering Plattform zu erzeugen. Das Verfahren soll im Zuge des Projekts in der realen Elektronikentwicklung pilotiert und validiert werden.
Desinfektionsroboter
Ziel des Projekts MobDi – Mobile Desinfektion ist es, neue robotische Lösungen für die effiziente, gleichzeitig aber auch schonende mobile Desinfektion von Oberflächen in verschiedenen Einsatzumgebungen sowie für den automatisierten und hygienegerechten Warentransport in Gebäuden zu entwickeln. Das Projekt beschäftigt sich zum einen mit dem Aufbau dafür flexibel einsetzbarer, modularer Desinfektions- und Transportroboter. Zum anderen werden generische und auf andere Anwendungen bzw. Roboter übertragbare Schlüsseltechnologien im Bereich der Roboterperzeption und -steuerung entwickelt. Des Weiteren werden neue Methoden für die Analyse und – darauf aufbauend – die gezielte Reinigung und Desinfektion von Oberflächen untersucht.
