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Aktuell besteht ein stark wachsendes Interesse, Informationen auf rotierenden Objekten, beispielsweise an Komponenten im Antriebsstrang, zu erfassen und drahtlos an ein Gateway zu übertragen. Die Realisierung einer wartungsfreien Energieversorgung stellt dabei eine wesentliche Herausforderung dar.
Mit SmaC soll eine integrative und gleichzeitig erweiterbare Kooperationsbasis geschaffen werden, welche Firmen, Entwicklern, Dienstleistern und auch Endanwendern ermöglicht neue Ideen im Smart Home-Bereich und ähnlichen Geschäftsfeldern zu entwickeln, realisieren, evaluieren und letztendlich zu erleben.
Die Biokatalyse, insbesondere zellfreie Multi-Enzym-Kaskaden, verbessert viele chemische Synthesen. Dennoch gibt es Engpässe in den Kaskaden, die die Effizienz des Prozesses stark beeinflussen. ESMIP zielt darauf ab, die Kaskade durch Echtzeit-Analyse der Prozesse hinsichtlich Effizienz und Qualität mithilfe von KI zu optimieren.
Optisch-akustisches in-situ Monitoring des Lichtbogenauftragprozesses zur Erkennung und Lokalisierung von Anomalien während der additiven Fertigung von metallischen Bauteilen.
Early Adopters führen Maschinelles Lernen bereits auf eingebetteter Hardware aus, was erste Demonstratoren und Produkte zeigen. Die erfolgreiche Übernahme durch KMUs ist allerdings eng mit der Frage "Wie können wir eingebettetes maschinelles Lernen in unsere Produkte integrieren?" verbunden.
Entwicklung eines digitalen Standards zur Bewertung der Effektivität von Aromen und Duftstoffen in Raumduft- und Kosmetikanwendungen durch psychophysiologische Messungen (z.B. von Hirnströmen, Puls, Atmung und Hautleitwert) und künstlicher Intelligenz.
Organ-on-Chip-Systeme spielen eine wichtige Rolle, um Tierversuche für die Medikamentenentwicklung zu reduzieren und dabei eine Vielzahl an Parametern zu untersuchen. Mit diesem Projektvorhaben soll das automatisierte online Monitoring von Organ-on-a-Chip-Systemen mit elektrochemischen Sensoren erforscht werden.
Eine Point-of-Care-Plattform, die in der Lage ist, ein breites Spektrum der wichtigsten Atemwegsbakterien und -viren zu erkennen und die CRP-Biomarkerkonzentration zu messen, wird das Schutzschild gegen Epidemien und die Zunahme von Antibiotikaresistenzen sein.
In diesem Folgeprojekt wird ein auf künstlicher Intelligenz basierendes, miniaturisiertes und kostengünstiges Diagnose-System für Hauttumore entwickelt
Ziel von crcl/os ist die Entwicklung eines Meta-Betriebssystems, welches ein heterogenes, verteiltes Rechnernetzwerk steuert. Crcl/os verwaltet dieses Netzwerk durch KI-gestütztes, dezentrales Prozessmanagement und bietet gleichzeitig Interoperabilität zu bestehenden Betriebssystemen.
Retrofit-Mehrfaden-Sensor zur Kettfadenspannungsmessung an 3D-Webmaschinen für Simulation und Qualitätssicherung von komplex aufgebauten mehrlagigen Verstärkungsstrukturen
Die kombinierte Detektion von Sepsis-verursachenden Bakterien und der Konzentrationsmessung wichtiger Entzündungsbiomarker am Point-of-Care bietet eine schnelle, personalisierte und evidenzbasierte Perspektive in der klinischen Diagnose und bei der Behandlung von Sepsis.
Um die Zuverlässigkeit von MID deutlich zu steigern und deren Marktdurchdringung weiter voranzutreiben, ist das Bestreben groß, mögliche Ursachen für Delamination und Rissbildung zu unterbinden. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen nun drei wesentliche Schwerpunkte adressiert werden: Haftfestigkeit, nickelfreie Schichtsysteme und AVT.
Gerade für ältere Bürger und pflegebedürftigen Personen bedeutet der Klimawandel mit vermehrten Hitzeperioden eine besondere Bedrohung. SmaKi stellt ein Instrument dar, das diese Personengruppe und deren Betreuerinnen und Betreuer sowie Angehörige mit Warnungen und Empfehlungen für den Alltag unterstützt.
Im Vergleich zum binären System Ag-Sn lässt sich durch Einsatz des ternären Systems Ag-In-Sn die Fügetemperatur deutlich verringern (von 250°C auf ca. 150°C). Dies vergrößert die Anwendungsmöglichkeiten erheblich, da nun das Verfahren auch für temperatursensitive Fügepartner zugänglich wird.
