Research Projects

Projekttitel: Entwicklung und Realisierung einer 3D-Nanolithographie- und Nanomessmaschine zur Messung und Strukturierung fortgeschrittenster optischer Elemente in einem Bereich von 1000 mm x 1000 mm x 200 mm mit Subnanometerpräzision
Projektlaufzeit: November 2025 - Oktober 2028
Förderkennzeichen: FR 2779/16-1; KI 2710/3-1
Projektleiter: Prof. Dr. Thomas Fröhlich / Prof. Dr. Thomas Kissinger
Fachgebiete: Prozessmesstechnik / Nanofabrikations- und Nanomesstechnik 
Fakultät: Maschinenbau

Nanostrukturen haben sich in den letzten zwei Jahrzehnten zu einem essenziellen Schlüssel für Meisterung technologischer Herausforderungen in vielen Anwendungen entwickelt, von der Herstellung hochintegrierter elektronischer Schaltkreise, über die Messtechnik und Sensorik im Automobil bis hin zu Hochleistungsoptiken für Weltraummissionen für die Erdbeobachtung und Grundlagenforschung. Für viele Anwendungen ist neben der hohen Präzision die mit vertretbarem Aufwand realisierbare Größe optisch nanostrukturierter Elemente ein entscheidender Parameter. Die Herstellung solcher Komponenten mit bis zu etwa 300 mm Ausdehnung wird heute mit unterschiedlichen Technologien beherrscht. Uber diese Abmessungen hinaus gibt es aktuell keine adäquaten Herstellungs- und Prüfverfahren. Die Antragsteller haben sich deshalb im Rahmen des DFG-Programmes „Neue Gerate für die Forschung" das Ziel gestellt, gemeinsam eine 3DNanolithographie-und Nanomessmaschine (3D-NLM-Maschine) mit einem Bearbeitungs- und Messbereich von 1 m x 1 m x 0,2 m mit einer Positionier-Strukturierungs- und Messgenauigkeit bis in den sub-Nanometerbereich zu entwickeln und aufzubauen, die durch die konsequente Verknüpfung von hochentwickelter 3D-Nanolithographie (IAP/FSU Jena, Fraunhofer IGF) mit extrem genauer Nanopositionier- und Nanomesstechnik (IPMS/TU Ilmenau) eine bisher nicht gekannte Leistungsfähigkeit an den Grenzen der Physik und des technisch Machbaren ermöglichen wird. Dieser international einzigartige Ansatz soll das Konsortium in die Lage versetzen, die Forschung, Entwicklung und Fertigung neuartiger High-Tech-Komponenten zu ermöglichen. Um die extrem hohen Genauigkeitsanforderungen (Auflösung: 20 pm, relative Auflösung: 2*10-11, max. Strukturierungsabweichung: < 10 nm auf einer 3D-Fläche von 1 m2) der neuartigen 3D-NLM-Maschine bei den enormen geometrischen Abmessungen und Massen realisieren zu können, sollen eine ganze Reihe originärer Ansätze zum Einsatz kommen, die in dieser komplexen Art ...

Projekttitel:MNFM - Multiachs-Nanofabrikationsmaschine
Projektlaufzeit: August 2024 - Juli 2027
Förderkennzeichen:FR 2779/15-1
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Thomas Fröhlich
Fachgebiet: Prozessmesstechnik
Fakultät: Maschinenbau

Das an der TU Ilmenau eingerichtete Graduiertenkolleg „Spitzen- und laserbasierte 3D-Nanofabrikation in ausgedehnten makroskopischen Arbeitsbereichen (NanoFab)" hat in seiner ersten Antragsphase hervorragende Ergebnisse in der Grundlagenforschung zur synergetischen Verbindung hochentwickelter Nanofabrikationstechniken mit den herausragenden Fähigkeiten von Nanopositionier- und Nanomessmaschinen (NPMM) erzielt. Insbesondere die Forschungsarbeiten zur Erweiterung der NPMM um zwei weitere Rotationsfreiheitsgrade zu einem ersten 5-Achs-NPMM-Demonstrator kombiniert mit einem konfokalen Mikrosensor und erste Ergebnisse der Implementierung eines Nanoimprintmoduls zeigen das große Potential. Ziel ist es, das im Graduiertenkolleg gezeigte Proof-of-concept in einem neuen Prototyp einer Multiachs-Nanofabrikationsmaschine mit deutlich erhöhten messtechnischen Eigenschaften umzusetzen und gemeinsam mit dem Anwendungspartner zu testen. Damit soll die Lösung eines großen messtechnischen Problems der hochpräzisen Messung, insbesondere von optischen Präzisionsoberflächen, wie Asphären und Freiformflächen, demonstriert werden. Für das laufende Graduiertenkolleg bietet sich damit die Möglichkeit, auch die Nanofabrikation auf solchen Oberflächen signifikant voranzutreiben. Im Zent-rum des neuartigen Lösungsansatzes steht die Kombination einer zweiachsigen Rotationskinematik mit Hemisphärenspiegel und integriertem 3-Achs-Mikrointerferometer mit einer neuen Tetraeder-Nanopositionier- und Nanomessmaschine und der Möglichkeit zur Integration von diversen Nanoantastsensoren bzw. Nanotools.

Projekttitel: Repräsentationskomplexität in Algorithmen zum Aufzählen und Zählen (2. Förderabschnitt)
Projektlaufzeit: Oktober 2023 - September 2028
Förderkennzeichen:  BE 5814/1-1
Projektleiter: Prof. Dr. Christoph Berkholz
Fachgebiet: Algorithmik
Fakultät: Informatik und Automatisierung

Die Komplexitätsanalyse algorithmischer Fragestellungen ist ein zentrales Thema der theoretischen Informatik. So liefert die Komplexitätstheorie geeignete Werkzeuge, um mittels Reduktionen die Komplexität von Entscheidungs- und Zählproblemen in Abhängigkeit von der Eingabegröße und -struktur zu untersuchen. Das beantragte Projekt befasst sich mit der Komplexität algorithmischer Fragestellungen, die - im Gegensatz zu klassischen Entscheidungsproblemen - eine Ausgabe erzeugen. Insbesondere sollen Verfahren untersucht werden, die eine kompakte Repräsentation ihrer Ausgabe berechnen. Auf der einen Seite können solche Algorithmen deutlich schneller terminieren, als die Größe ihrer Ausgabe es vorgibt. Auf der anderen Seite erlauben geeignete kompakte Repräsentationen der Ausgabe sowohl eine speichereffiziente Darstellung als auch eine effiziente Weiterverarbeitung, wie beispielsweise das Bestimmen der Ausgabegröße oder das Aufzählen der Ausgabeelemente in kurzen Intervallen. Methoden zur kompakten Repräsentation wurden seit knapp zwanzig Jahren im Bereich "knowledge compilation" insbesondere für das Zählen und Aufzählen erfüllender Belegungen aussagenlogischer Formeln weiterentwickelt. Daran angelehnte Konzepte wurden in den letzten Jahren außerdem zur Entwicklung speicherplatzeffizienter Datenstrukturen in Constraint Solvern als auch bei der Entwicklung effizienter Mehrfach-Join Algorithmen verwendet. In diesem Projekt soll eine umfassende Theorie kompakter Repräsentationen für das Constraint Satisfaction Problem und für die Anfrageauswertung in relationalen oder probabilistischen Datenbanken entwickelt werden. Dabei sollen zum einen möglichst kompakte Repräsentationsformate entwickelt werden, die ein effizientes Weiterverarbeiten ermöglichen. Zum anderen sollen die Grenzen der effizienten Repräsentierbarkeit durch das Beweisen unterer Schranken an die Größe von Repräsentationen aufgezeigt werden. Im Bereich des Constraint Satisfaction Problems wollen wir die Struktur der Instanzen verstehen, die eine polynomiell große Repräsentation der (möglicherweise exponentiell großen) Lösungsmenge erlauben. Um die Grenze effizienter Repräsentationen auszuloten, werden wir geeignete Einschränkungen sowohl an die Constraintsprache als auch an die Struktur des Constraintnetzwerks betrachten. Im Bereich der Datenbanktheorie wollen wir Anfrageauswertungsalgorithmen entwickeln die, gegeben eine logische Formel aus einer bestimmten Anfragesprache und eine relationale oder probabilistische Datenbank, eine kompakte Repräsentation der Ergebnisrelation erzeugen. Auch hier wollen wir passende untere Schranken an die Größe von Repräsentationen beweisen. Ein weiteres Ziel ist das Entwickeln dynamischer Repräsentationen, die es nach einer Modifikation der Eingabe ermöglichen, die Repräsentation der geänderten Ausgabe effizient anzupassen.

Projekttitel: Sonderforschungsbereich 1461 - Neuroelektronik: Biologisch inspirierte Informationsverarbeitung
Projektlaufzeit: Januar 2021 – Dezember 2024
Förderkennzeichen: Projektnummer: 434434223
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Hermann Kohlstedt (CAU Kiel)

Vizesprecher: Univ.-Prof. Dr. Martin Ziegler (TU Ilmenau) 
Fachgebiet: Mikro- und nanoelektronische Systeme
Fakultät: Elektrotechnik und Informationstechnik

Mehr Informationen: Gepris

Lebewesen sind außerordentlich gut an ihre spezifische ökologische Nische angepasst; ein Ergebnis einer über Milliarden Jahre andauernder Evolution und der damit verbundenen Interaktion der Lebewesen mit ihrer Umwelt während ihrer Lebenszeit. Insbesondere haben die Informationswege in Nervensystemen protypischen Charakter für Ingenieure, wenn es z.B. um die Mustererkennung und kognitive Aufgaben geht. Die damit verbundene Informationsverarbeitung stellen attraktive Leitlinien für völlig neue Computerarchitekturen dar. Durch eine konzertierte Forschung eines multidisziplinären Teams aus den Bereichen Neurowissenschaften, Biologie, Psychologie, Physik, Elektrotechnik, Materialwissenschaften, Netzwerkwissenschaften und nichtlinearer Dynamik sollen grundlegende Informationswege in ausgewählten Nervensystemen hinsichtlich ihrer Relevanz für neuartige hardwareorientierte, informationsverarbeitende Systeme untersucht werden. Abstrakte Modelle der Informationsprozesse in Nervensystemen bilden eine Brücke zur bioinspirierten Elektronik. Umgekehrt werden der theoretische Überbau und die experimentellen Befunde in neuromorphen Schaltkreisen zu einem besseren Verständnis der Informationsverarbeitung in Nervensystemen führen, da somit neue biologisch relevante Fragen gestellt werden. Das Schlüsselelement im biologischen Teil des CRC ist die Erforschung und Identifizierung topologischer und dynamischer Phänomene in evolutionären frühen Lebewesen. Die ineinander verschachtelten Mechanismen der neuronalen Synchronisation, der selbstorganisierten Kritikalität, der Plastizität, der Konnektomik und des Nervenwachstums unter externen Stimuli, bilden wesentliche Elemente des SFB. Zusammen mit memristiven und memsensitiven Bauelementen, mechanisch-elektrischen Mikrosystemen (MEMS) und einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltungstechnologie (ASIC) gilt es eine neue Seite in der Informationstechnologie aufzuschlagen.Aufgrund seiner interdisziplinären Ausrichtung umfasst der Sonderforschungsbereich ein Projekt zur Dateninfrastruktur, eines zur Öffentlichkeitsarbeit und ein integriertes Graduiertenkolleg. Letzteres beinhaltet Maßnahmen zur wissenschaftlichen und persönlichen Weiterbildung der Promovierenden. Der ausgeprägte interdisziplinäre Charakter des Projekts und der teilnehmenden Wissenschaftler wird sich als sehr fruchtbare Strategie herausstellen, um die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse an der Schnittstelle von Biologie, Informationsverarbeitung und Technologie anzugehen. Der SFB "Neuroelektronik: Biologisch inspirierte Informationsverarbeitung" wird die Erforschung neuartiger Hardwaretechnologien als Eckpfeiler für neuartige bioinspirierte Computerarchitekturen untersuchen und vorantreiben, die den Weg zu einer unkonventionellen Informationsverarbeitung ebnen. Es sind Auswirkungen auf verschiedene wissenschaftliche und technologische Forschungsbereiche wie z.B. in der Robotertechnik und bei Gehirnimplantaten, zu erwarten.

Projekttitel: Spitzen- und laserbasierte 3D-Nanofabrikation in ausgedehnten makroskopischen Arbeitsbereichen
Projektlaufzeit: April 2017 – März 2026
Förderkennzeichen: GRK 2182/1 2017; GRK 2182/2 - 2021
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Eberhard Manske
Fachgebiet: Fertigungs- und Präzisionsmesstechnik
Fakultät: Maschinenbau

Mehr: Gepris

Die Halbleiterindustrie folgt seit nunmehr 40 Jahren mit erstaunlicher Stetigkeit dem Mooreschen Gesetz. Trotz der massiven Weiterentwicklungen, die die optische Lithographie mittlerweile erzielt hat, ist abzusehen, dass Strukturgrößen von < 20 nm mit bekannten Verfahren nur mit sehr großem Aufwand erreichbar sind. Die fundamentale Herausforderung besteht inzwischen darin, alternative Fabrikationstechnologien insbesondere für die Mikro- und Nanotechnologien zu entwickeln, die in immer größer werdenden Arbeitsbereichen von mehreren hundert Millimetern Durchmesser auf atomarer Skale messen und bearbeiten können. Ein großes Potenzial bieten spitzenbasierte Nanofabrikationsverfahren, die bereits eine Strukturierung im Sub-10 nm-Bereich, bisher allerdings nur in kleinen Bearbeitungsbereichen (wenige 100 m²), bei kleinen Geschwindigkeiten und mit beschränkter Präzision, ermöglichen. Aufgrund nichtlinearer Effekte ist mit optischen Verfahren bereits eine Subwellenlängen-Strukturierung in der Ebene, teilweise auch auf großen Flächen im Sinne von funktionalisierten Oberflächen möglich. Mit dem Antrag wird das Ziel verfolgt, hochentwickelte Nanofabrikationstechniken mit den herausragenden Fähigkeiten der Nanopositionier- und Nanomessmaschinen (NPM-Maschinen) synergetisch so zu verbinden, dass neue, skalenübergreifende, großflächige Lösungen für die Nanofabrikation entstehen. Durch Verbindung neuester AFM-spitzenbasierter Nanofabrikationstechniken mit der NPM-Technik soll untersucht werden, inwieweit kleinste Strukturen auf großen Flächen effizient hergestellt werden können. Gleichermaßen sollen laserbasierte Subwellenlängen-Bearbeitungsverfahren in Verbindung mit der NPM-Technik die Möglichkeit eröffnen, wirkliche 3D-Nanofabrikation höchster Präzision auf optischen, nichtebenen Präzisionsflächen (Asphären/ Freiformflächen) zu ermöglichen. Im Vergleich zur Nanomesstechnik besteht die besondere Herausforderung der Nanofabrikation darin, dass sich statische und dynamische Positionierabweichungen als Fehler (Maßabweichungen, Formabweichungen, Rauheiten) in der generierten Nanostruktur bzw. im Nanoobjekt niederschlagen. Eine nachträgliche Korrektur ist nur bei Messungen, nicht aber bei Fabrikationsprozessen möglich. Die beteiligten Antragsteller können auf eine erfolgreiche mehrjährige Zusammenarbeit im SFB Nanopositionier- und Nanomessmaschinen, im Graduiertenkolleg Lorentzkraft sowie im Forschungsprojekt Inno- Profile Kraftmesstechnik und auf das DFG-Gerätezentrum Mikro-Nano-Integration am IMN MacroNano® der TU Ilmenau aufbauen.

Projekttitel: AETHER - Advanced Thermal Comfort and Energy Management for Personalized, Efficient and Weather-Aware Electric Vehicle Operation
Projektlaufzeit: Juni 2026 - Mai 2029
Förderkennzeichen: 101271390
Projektleiter: Dr. Valentin Ivanov
Fachgebiet: Regelungstechnik

The AETHER Consortium brings together 12 participants from industrial and research backgrounds to de-liver innovative energy management solutions for Battery Electric Vehicles (BEVs), with a focus on light duty vehicles (LDVs) and light commercial vehicles (LCVs) operating in extreme weather conditions. The project activities will include: i) identification of user requirements for BEV thermal comfort through controlled simulator experiments, participatory driving sessions, and large-scale surveys, and their integration into the thermal management design to enable personalized, AI-driven climate control; ii) development of AI-supported smart BEV energy management strategies, leveraging Smart City services and Software-Defined Vehicle functionalities to ensure robust operation across diverse weather conditions, optimize cabin and battery energy use, and adapt to individual comfort preferences; iii) design and deployment of sustainable and affordable systems and components relevant to BEV thermal management and comfort, including PCM/PTC-based interior materials, oil-free centrifugal e-compressors, wide-bandgap converters, additivemanufactured heat exchangers, and NVH-optimized acoustic solutions; and iv) virtual, hybrid, and full-scale demonstration of the AETHER technologies on representative LDV and LCV platforms, complemented by scalability and replication studies, validating energy savings, enhanced comfort, reduced range loss in extreme conditions, and readiness for market adoption. Through this integrated approach, AETHER will deliver robust, energy-efficient, and user-centric BEV thermal management solutions, combining advanced system architectures, AI-driven control, and sustainable components to enhance performance, comfort, and sustainability in next-generation electric mobility.

Projekttitel: CliMAFlux - Circular design and manufacturing techniques for next-generation highly-efficient integrated axial flux motor drives for electric vehicles
Projektlaufzeit: Januar 2024 - Dezember 2026
Förderkennzeichen: 101096062
Projektleiter: Dr. Valentin Ivanov
Fachgebiet: Regelungstechnik

CliMAFlux will develop novel concepts (e.g., in terms of excitation and cooling) for more performant (e.g., >35% energy loss decrease in driving cycles) axial flux motors, thus reducing the need for rare earth materials by 60%, leveraging high-fidelity multiphysics models (e.g., electromagnetic, thermal, mechanical, and at the system level) and digital twins. Innovative designs and manufacturing processes will be proposed to: (i) increase the power density to >23 kW/l, through novel materials and improved thermal behaviour; (ii) enhance circularity over the lifetime (including >70% recyclability at the end of life); and (iii) ensure cost competitiveness (50% cost reduction) at mass production level (reaching ~€5/kW). The CliMAFlux on-board motors are integrated with the power electronics and mechanical transmission systems. The resulting electric drives will be managed by robust predictive controllers based on the CliMAFlux digital twins, including artificial intelligence (AI) prediction models, which will also facilitate novel functionalities in vehicle (sub)systems, hereby exploiting the full capability of the complete electrified drivetrain. The individual motor (with focus on approx. 90 kW continuous power) and integrated drive system will be benchmarked over a wider range of vehicles, in terms of both performance and environmental impact, on virtual (X-in-the-Loop with digital twin) and hardware test platforms up to TRL 7, i.e., on a research electric vehicle already available at the consortium participants. To achieve these ambitious targets, CliMAFlux brings together the competences of 4 academic partners, 1 industry-oriented RTO, 3 SMEs and 1 LE with dedicated R&D and production facilities in the fields of motor and transmission development, power electronics integration, electrified vehicle systems, automotive design, and life cycle assessment and costing aspects.

Projekttitel: GEN1200 - Ultra-Efficient Highly-Integrated 1200V Powertrains for Electric Vehicles Enabling Next-Gen Charging Speeds and Compatibility Across Charger Generations
Projektlaufzeit: Dezember 2024 - November 2027
Förderkennzeichen: 101191866
Projektleiter: Dr. Valentin Ivanov
Fachgebiet: Regelungstechnik

Current mass-market electric vehicles (EVs) commonly operate at a voltage level of 400V. There is however a clear trend to increase the voltage level towards 800V and beyond, as these higher voltages allow for faster charging and lower thermal loads in the system.
GEN1200 will focus on modular and scalable 1700V SiC-based power electronics solutions for highly-integrated 1200V powertrains, encompassing technologies for ultra-fast charging while ensuring compatibility with existing charging infrastructure, maximally exploiting the opportunities enabled by higher voltages. The project activities will particularly result in: (i) innovative 1700V SiC power electronics systems with multiple use of components, e.g., the traction inverter will also embed the functionality of backwards compatibility with 400V or 800V DC charging and on-board AC charging; (ii) 1200V electric axle solutions with electrical, thermal and mechanical integration of the power electronics, electric machine, mechanical transmission, and a selection of auxiliaries; (iii) ultrafast 350 kW charging of novel 10C battery modules with integrated electronics and a modular wireless battery management system for 1200V battery packs. Innovations will be tailored to C-segment vehicles but extrapolation towards other segments will be considered. All activities will be supported by the development of digital twins, as well as control solutions tailored to 1200V systems and for reducing power losses in partial load, and life cycle analysis. Innovative testing methodologies, combining classical component and system characterisation, x-in-the-loop, and experimental vehicle assessment, will cover the wide range of relevant aspects, including efficiency, durability, electromagnetic compatibility and interference, as well as charging performance and sustainability. GEN1200 will leverage the complementary competences and exploitation potential of 3 academic partners, 1 RTO, 2 SMEs and 2 large industrial players.

Projekttitel: HECATE - Hybrid ElectriC regional Aircraft distribution TEchnologies
Projektlaufzeit: Januar 2023 - Dezember 2025
Förderkennzeichen: 101101961
Projektleiter: Univ-Prof. Dr.-Ing. Frank Berger
Fachgebiet: Elektrische Geräte und Anlagen

Aviation needs to meet the ambitious targets of the European Green Deal. This means a step change is needed towards hybrid electric regional aircraft to significantly reduce the fuel burn. This can only be accomplished with power distribution networks that can safely handle the high power and high voltage levels, ultimately up to several Megawatt. The HECATE project will address the associated challenges of system weight and power density, high voltage challenges with lightning, arcing and electromagnetic interference as well as optimized thermal management, in addition to digitizing the design process with digital twins. This will lead to transformative technology bricks, which are holistically optimized at system integration architecture level. The HECATE project will demonstrate a >500 kW architecture in a copper bird at TRL5. This will provide a clearer understanding of high voltage challenges and how to mitigate them, with a scalability roadmap towards CAJU Phase 2 flight demonstration and exploitation in a 2035 new built Hybrid Electric Regional aircraft. Also, environmental impact and I-CA will be assessed. For optimal alignment and ensuring certifiability, HECATE will establish relationships with other Clean Aviation projects (e.g. HER-OI for MW propulsion, HER-02 for thermal, TRA-OI for architecture, TRA-02 for certification) and authorities and standards groups (e.g. EASA, EUROCAE).
As a set of key enabling technologies that are well integrated, HECATE will contribute to the Clean Aviation SRIA and its expected impacts, and fully fulfill the call's expected outcomes. The 38-member consortium mobilizes key EU based industries throughout the entire existing supply chain: from aircraft OEMs to system integrators, to system and subsystems suppliers, 5 of which are SMEs. 17 RTOs, complement and reinforce the industries, which also ensures knowledge gained is embedded in future research and education programs. HECATE requests 39 999 865€ of grant.

Projekttitel: HighScape - High efficiency, high power density, cost effective, scalable and modular power electronics and control solutions for electric vehicles
Projektlaufzeit: Januar 2023 - Dezember 2025
Förderkennzeichen: 101056824
Projektleiter: Dr.-Ing. Valentin Ivanov
Fachgebiet: Kraftfahrzeugtechnik
Bearbeiter in Ilmenau: Thüringer Innovationszentrum (ThIMo)

HighScape proposes a set of research and innovation activities to develop, test and validate innovative next-generation battery electric vehicle (BEV) solutions that can only be achieved through recent wide bandgap (WBG) technologies. Focused on BEV architectures with distributed multiple wheel drives, and, specifically, in-wheel power-trains, HighScape will explore the feasibility of a family of highly efficient, integrated, compact, cost-effective, scalable and modular power electronics components and systems, including integrated traction inverters, on-board chargers, DC/DC converters, and electric drives for auxiliaries and actuators. The proposed solutions will achieve automotive quality levels with robust and reliable functionalities and materials, which will be assessed and validated on test rigs and on two differently sized BEV prototypes carried over from previous European initiatives. The project will result in: i) component integration at a level hitherto impossible, e.g., with the incorporation of the WBG traction inverters within the in-wheel machines to achieve zero footprint of the electric power-train on the sprung mass; the functional integration of the traction inverter with the on-board charger, and the incorporation of the latter and the DC/DC converters within the battery pack; and the implementation of multi-motor and fault-tolerant inverter solutions for the auxiliaries and chassis actuators; ii) novel solutions, including the implementation of reconfigurable winding topologies of the drive, as well as integrated and predictive thermal management at the vehicle level, with the adoption of phase changing materials within the power electronics components; iii) the achievement and demonstration of significantly higher levels of power density, specific power and energy efficiency for the resulting power electronics systems and related drives; iv) major cost reductions with respect to the current state-of-the-art, thanks to the dual use of parts.

Projekttitel: MesoComp - Order at the Mesoscale: Connecting supercomputing of compressible convection to classical and quantum machine learning
Projektlaufzeit: Januar 2023 - Dezember 2027
Förderkennzeichen: 101052786
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Jörg Schumacher
Fachgebiet: Theoretische Strömungsmechanik
Fakultät: Maschinenbau

Turbulent convection flows in nature display prominent patterns in the mesoscale range whose characteristic length in the horizontal directions exceeds the system scale height. Known as the turbulent superstructure of convection, they are absent on both larger and smaller scales and evolve in ways not yet understood; but they are an essential link in the heat and momentum transport to larger scales, an important driver of intermittent fluid motion at sub-mesoscales, and one major source of uncertainty in the prognosis of climate change and space weather. In MesoComp, I will investigate the formation of superstructures in massively parallel simulations of compressible turbulent convection in horizontally extended domains, aiming for a deeper understanding of their dynamical origin and role in the transport of heat and momentum. I will then use these high-fidelity simulations to build recurrent machine learning models to predict the evolution and statistics of the superstructure and thus quantify the transport fluxes beyond the mesoscale. I will also analyse the impact of the mesoscale structures on the highly intermittent statistics at the small-scale of the flow and reveal the resulting feedback in the form of improved subgrid parametrizations by means of generative machine learning. MesoComp opens additional doors to the application of quantum algorithms in machine learning which significantly improve the statistical sampling and data compression properties compared to their classical counterparts. From a longer-term perspective, my research results in a quantum advantage for the numerical analysis of classical turbulence, which accelerates the parametrizations of mesoscale convection and increases their fidelity. This work will finally lead to more precise predictions of the on-going climate change and global warming. The results will also improve solar activity models and thus solar storm prognoses with impacts on satellite communication and electrical grids.

Projekttitel: OSYRYS - On-board SYstems Relevant for hYbridization of Regional aircraftS
Projektlaufzeit: Januar 2026 - Dezember 2030
Förderkennzeichen: 101255537
Projektleiter: Univ-Prof. Dr.-Ing. Frank Berger
Fachgebiet: Elektrische Geräte und Anlagen

The achievement of the ACARE emission reduction targets, in combination with the projected growth in new aircraft deliveries, requires the aviation industry to do a further step, by drastically shifting towards electric/hybrid-electric propulsion also for larger aircraft, thus resulting into high electrical power distribution levels. The latter introduce new challenges in terms of electrical power generation & distribution, thermal management and energy management technologies to safely manage on board electrical power at these MW power levels.
As a continuation of HECATE and TheMa4HERA projects, the OSYRYS consortium is uniquely positioned for the development and maturation of these technologies, targeting testing and integrated demonstration at TRL6 of electrical power generation & distribution solutions, thermal management solutions and avionics solutions for energy management relevant for future Ultra Efficient Hybrid Electric Regional Aircraft, in line with the objectives of REG-02 and the Clean Aviation SRIA.
The OSYRYS consortium unites 14 industries of which 2 aircraft OEMs (ATR and AIRBUS), 5 SMEs and the others, including the coordinator, are industry leaders on aerospace electrical power generation and distribution system, but also thermal and avionics systems. This is complemented by 6 RTO institutions. 4 organizations are newcomers of which 2 are newcomers to aeronautics, providing spin-in from other industries or research fields. The participants are spread over 7 European countries.
This ambitious 60-months programme, valued 55,5 MEuros for a grant request of 40 MEuros, will be implemented in tight relationship with REG-01, REG-03 and ACI-01 topics.

Projekttitel: SmartCorners - User-centred Optimal Design of Electric Vehicle with Smart E-Corners
Projektlaufzeit: Juni 2024 - Dezember 2026
Förderkennzeichen: 101138110
Projektleiter: Dr. Valentin Ivanov
Fachgebiet: Regelungstechnik

In-wheel motors (IWMs) have become a mature technology that is well-suited for new user-centric electric vehicles (EVs). IWMs can be integrated in multi-functional and controllable modules consisting of the electric powertrain, friction brake and suspension/steering actuation. By combining several vehicle functionalities in a compact solution, the modules offer substantial opportunities to enhance the design and the operation of EVs. This is the starting point of the SmartCorners project. Using machine learning and AI, an adaptive multilayer control strategy will be implemented with historical and current data from the vehicle, its environment, and users, including relevant EV fleets. This approach will pave the way toward software-defined vehicles, ena-bling rightsizing, holistic optimisation, innovative fault mitigation and actuator allocation strategies as well as more efficient, adaptive, predictive, and personalised system operation. SmartCorners will bring a so far un-explored authority level over: i) vehicle design, through skateboard-like chassis configurations; ii) energy management aspects, covering pre-conditioning and predictive thermal management during EV operation; iii) comfort and functional aspects, in terms of user-centric cabin thermal management, and preemptive vehicle body control; and iv) dismantling process and recycling of the vehicle. The development and industrialization of the project outcomes will be accelerated by comprehensive and integrated simulation, design and validation methodologies to decrease development time and cost, and support the uptake of AI-based solutions. In con-clusion, SmartCorners will provide a significant competitive advantage of the European industry and contrib-ute to achieve key strategic orientations C and A of the EU Strategic Plan.

Projekttitel: SUNRISE - Smaller (strategic) Universities Network for Regional Innovation and Sustainable Evolution
Projektlaufzeit: Januar 2025 - Dezember 2028
Förderkennzeichen: 101177279
Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Jens Müller
Fachgebiet: Elektroniktechnologie
Fakultät: Elektrotechnik und Informationstechnik
 

SUNRISE comprises nine smaller-sized and strategic European Universities with a STEAM focus located in regional (non-metropolitan) areas sharing common goals, challenges, and values. The alliance is dedicated to enhancing the strategic role model for smaller universities in fostering the development and prosperity of sustainable regional economies and societies. SUNRISE Alliance members will learn from each other and complement their competences to enforce the taken modernization process. The synergetic, complementary approach will increase the capacity of territory-rooted universities to improve their higher education (HE) activities to the benefit of all students, researchers, regional stakeholders and all development policies and European strategies, as weil as to facilitate the engagement of knowledge-creating actors. Thus, the universities within SUNRISE sei out to address all four missions of higher education institutions (HEls), i.e. education, research, innovation and service to society. They play a pivotal role in actively shaping the EU's Triple Transition addressing digital, green and societal challenges that European societies are faced with. SUNRISE provides a bundle of concrete measures in six work packages with the goal to increase the number of flexible and innovative study programmes, the student mobility, and alternative learning pathways. They want to share and jointly upgrade their research capacity to enhance their collaboration in research addressing the EU's Regional Research and Innovation Strategies for Smart Specialisation (RIS3). Together with 48 associated partners which act as stakeholders for the alliance, SUNRISE will work on a collective development of distinct regional excellence that better connects the world to the SUNRISE regions and brings, vice versa, the diversity of the SUNRISE regions to the world. In this way, SUNRISE-Alliance will act as a bridge builder, change agent, facilitator and enabler in a very broad sense.

Projekttitel: DisrupSys - Funktionen der Netzleittechnik und Demonstration
Projektlaufzeit: August 2021 - Juli 2024
Förderkennzeichen: 03EI6056A
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dirk Westermann
Fachgebiet: Elektrische Energieversorgung

Mit dem Systemansatz in dem Vorhaben DisrupSys sollen die Funktionen und Technologien entwickelt werden, um ein elektrisches Verbundnetz mit Winkelregelung zu betreiben und dabei spannungseinprägende Umrichter optimal einzubinden. Im Fokus steht, wie das Verbundnetz dahingehend transformiert werden kann. Dabei wird eine effizientere Bewirtschaftung von Betriebsmitteln zur Bereitstellung von Ausgleichsenergie, ein stabileres Netzverhalten vor allem vor dem Hintergrund des Wegfalls konventioneller Kraftwerke und eine bessere Systemreaktion in Folge von Fehlerfällen erwartet.
Im Teilvorhaben: Die Technische Universität Ilmenau setzt sich zum Ziel Module für die Netzleittechnik aufzubauen und in Absprache mit den Verbundpartnern netzleittechnische Assistenzsystemen zur zukünftigen vollständigen oder teilweisen Integration des neuen Betriebsregimes in netzleittechnische Systeme zu entwickeln. Durch den Aufbau eines Demonstrators erfolgt eine Validierung des winkelbasierten Betriebsregimes unter Berücksichtigung netzleittechnischer Latenzen.

Projekttitel: embrace5G - Eingebettetes Boden-Raum 5G Terminal für automatisiertes und vernetztes Fahren
Projektlaufzeit: April 2021 - März 2024
Förderkennzeichen: 50RK2121
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Matthias Hein
Fachgebiet: Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik

Das F&E-Vorhaben „Embedded ground-space 5G terminal for automated and connected driving – embrace5G (e5g)“ treibt die Verbreitung der Satellitenkommunikation für künftige Anwendungen des Mobilfunkstandards 5G voran. Im Anwendungsfokus stehen Technologien für automatisiertes und vernetztes Fahren auf Straße und Schiene, weil diese durch hohe Anforderungen an grenz- und verkehrsraumüberschreitende Abdeckung, Zuverlässigkeit, sowie die Fusion vieler verschiedener Informationsquellen gekennzeichnet sind, bei denen die Satellitenkommunikation ihre Vorteile besonders gut ausspielen kann.
Eine erfolgreiche wirtschaftliche Verbreitung und Akzeptanz der Satellitenkommunikation auf dem Massenmarkt beruht wesentlich auf der Verfügbarkeit kompakter, modularer, sowie einfach herstell- und betreibbarer Antennenterminals, für die ein optimaler Kompromiss zwischen Leistungsfähigkeit und Einfachheit gefunden und demonstriert werden muss. Im Zent-rum des Forschungsprojekts stehen daher die Entwicklung und der Funktionsnachweis kombinierter und in Fahrzeug-Kunststoffteile formschlüssig eingebetteter Terminalantennen für die Frequenzbereiche des Mobilfunkstandards 5G, um diese gleichzeitig oder wahlweise in einem terrestrischen oder einem Satelliten-basierten 5G-Netz betreiben zu können. Eine besondere Zielvorgabe besteht in einer Begrenzung des Maximalgewinns auf 15 dBi, um den Volumenbedarf für den benötigten Bauraum, sowie die Komplexität und Leistungsaufnahme in Richtung einer künftigen Serientauglichkeit soweit wie möglich zu reduzieren.
Auf der Basis einschlägiger Vorarbeiten sowie dem angestrebten Funktionsnachweis unter Begleitung durch einen strategisch besetzten Industriebeirat leistet das Vorhaben einen relevanten Beitrag zur Erforschung neuer, auf künftige Satellitennetze zugeschnittener Terminals.

Projekttitel: HybSchaDC - Systematische Parameterraumuntersuchung an mechanischen Schaltstrecken für den Einsatz in ultraschnellen hybriden LVDC-Schaltgeräten mit sicherer Trennung
Projektlaufzeit: Februar 2023 - Januar 2026
Förderkennzeichen: 03El6091I
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Frank Berger
Fachgebiet: Elektrische Geräte und Anlagen

Zur Erreichung der Klimaziele Deutschlands müssen sowohl die Energieeffizienz, als auch der Anteil der erneuerbaren Energien gesteigert werden. Dies kann mit einer Umstellung der Elektroenergieversorgung von wechselstrombasierten Systemen auf Gleichstromsysteme über alle Spannungsebenen hinweg erreicht werden. Allerdings stellen diese zukünftigen Gleichstromsysteme deutlich höhere Anforderungen im Bereich der Sicherheit.
Hier setzt dieses Verbundprojekt an. Die TU Ilmenau entwickelt hier gemeinsam mit weiteren Partnern aus Industrie und Forschung die nächste Generation elektrische Schaltgeräte zur Erfüllung dieser Anforderungen an den Personen- und Anlagenschutz im Niederspannungsbereich. In Frage kommen hierbei nur hybride Schaltgeräte-Konzepte. Diese kombinieren klassische mechanische Schaltelemente und leistungselektronische Schaltelemente in Verbindung mit einem geeigneten Überspannungsschutz zur Erfüllung dieser hohen Anforderungen. Hierbei müssen diese einzelnen Komponenten optimal aufeinander abgestimmt sein und der Schaltvorgang durch eine gemeinsame Steuerung koordiniert werden. Der betrachtete Schaltvorgang umfasst dabei die Erkennung eines Fehler-falls, den Vorgang der Unterbrechung des Gleichstromes und die anschließende Herstellung einer sicheren elektrischen Trennstrecke.
Der Schwerpunkt der TU Ilmenau liegt in den experimentellen und simulationsgestützten Untersuchungen der mechanischen Schaltstrecken für Spannungen bis 800 V DC sowie Betrachtungen zur Skalierbarkeit der erarbeiteten Konzepte für die Spannungsebene 1500 V DC. Darüber führt die TU Ilmenau Simulationen zu den betrachteten Konzepten hybrider Schaltgeräte durch als Grundlage der Erstellung von Demonstratoren durch die Projektpartner.

Projekttitel: HybSchaDC2 - Identifikation von Haupteinflussgrößen zur Auslegung von Hochstromschaltkammern für effiziente hybride DC-Schaltvorgänge
Projektlaufzeit: Februar 2026 - Januar 2029
Förderkennzeichen: 03EI6152K
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Frank Berger
Fachgebiet: Elektrische Geräte und Anlagen

Für die zukünftige sichere, zuverlässige und effiziente Energieversorgung stellen Gleichstromnetze und die Integration von Batteriespeichern zentrale Bausteine dar. Es gilt hierbei, diese effizienten Gleichstrominselsysteme sicher und zuverlässig zu betreiben und mit dem übergeordneten Energieversorgungssystem zu verknüpfen. 
Kernkomponenten für den Betrieb dieser Gleichstromsysteme sind leistungsfähige Schalt- und Schutzgeräte, die den hohen Anforderungen an Zuverlässigkeit, Selektivität und Personenschutz gerecht werden. 
Aufbauend auf den Ergebnissen des vorhergehenden Projekts HybSchaDC werden im geplanten Verbundprojekt sowohl Gerate für den Nennbetrieb, wie hybride Relais, als auch speziell für den Fehlerfall stromstarker Gleichstromsysteme im Bereich der Niederspannung entwickelt Im Fokus stehen Anwendungen wie Industrieverteilsysteme, Megawatt-Ladeparks und stationäre Batteriespeichersysteme zur Netzstützung mit Nennströmen bis 3,5 kA. Besonders im Fokus stehen dabei Schutzgeräte, die einerseits einen selektiven Anlagenschutz bei Kurzschlüssen in Teilbereichen der Gleichstromsysteme ermöglichen und andererseits den Schutz von Personen vor gefährlicher Körperdurchströmung gewährleisten. Hierzu ist auch die zuverlässige Detektion dieser Ereignisse ein weiteres zentrales Forschungsziel. 
Im Rahmen des Projekts sollen schließlich hybride und vollelektronische Schalt- und Schutzgeräte als intelligente, seriennahe Dernonstratoren entwickelt werden. Diese werden dann unter realen Bedingungen erprobt und hinsichtlich ihrer Effizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit bewertet. Ziel ist die praxisnahe Entwicklung und Erprobung flexibler Schalt- und Schutzgeräte für den Einsatz in zukünftigen Gleichstromsystemen.

Projekttitel: MDZIL - Technische Universität Ilmenau - Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau
Projektlaufzeit: Oktober 2021 - Dezember 2026
Förderkennzeichen: 01MF21008A
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jean Pierre Bergmann
Fachgebiet: Fertigungstechnik

Für Regionen mit kleinteiligen Betriebgsgrößenstrukturen ist Mittelstand-Digital die Chance für eine progressive wirtschaftliche Entwicklung. Die Unternehmensgrenzen im Sinne von Entwicklungs- und Produktionskapazität werden durch die Möglichkeiten der ganzheitlichen digitalen Transformation und Vernetzung völlig neu gezogen und können deutlich weiter als bislang gefasst werden. Das Zentrum wird in der adressierten Region mit vier einzelnen Modellfabriken der Projektpartner aktiv sein, die branchen- bzw. prozessspezifisch ausgerichtet sind. Der verfolgte Ansatz ist es, dezentral ein breites Spektrum an regionalen Bedarfen abzudecken und durch digital vernetzte Wertschöpfung sowie KI (KI-Trainer) den Mehrwert in der Zusammenarbeit mit den Unternehmen und zwischen Unternehmen zu erhöhen. Die Modellfabriken sind in der Lage, die Durchgängigkeit in der Wertschöpfung darzustellen. Darüber hinaus haben sie die Kapazität, durch Demonstrations- und Umsetzungsbeispiele die digitale Vernetzung der Unternehmerschaft in der Region voranzutreiben. In Ilmenau befinden sich die Geschäftsstelle und die Modellfabrik Vernetzung. Die Leitung des Zentrums ist an der TU Ilmenau angesiedelt. Sie wird durch eine Geschäftsstelle wahrgenommen. Die Modellfabrik ist verantwortlich für die Entwicklung, Organisation und Durchführung von Transferaktivitäten sowie der Initiierung, Organisation und Durchführung von Projekten mit Unternehmen. Im Projektteil der TU Ilmenau werden im Rahmen der KI-Trainer Transferaktivitäten zu technologischen Aspekten der Digitalisierung, der Künstlichen Intelligenz, des Maschinellen Lernens und des Deep Learnings forciert. Ziel ist es, eine dynamische, KI-basierte und vernetzte Auftragsgestaltung für KMU der Region zu ermöglichen.

Projekttitel: Stack Scale up - Industrialisierung PEM Elektrolyse (StacIE)
Projektlaufzeit: April 2021 - März 2025
Förderkennzeichen: 03HY103E
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.Andreas Bund
Fachgebiet: Elektrochemie und Galvanotechnik II

Für die PEM Elektrolyse wird ein weltweit großes Marktwachstum innerhalb der nächsten 10 Jahre erwartet. Die PEM EL-Technologie birgt noch große Potentiale hinsichtlich der Anlageninvestitionskosten (EUR/kW) und Lebensdauer. Eine Reduzierung größer 50 % gilt als eine der Hauptvoraussetzungen für die wettbewerbsfähige Erzeugung von grünem Wasserstoff mittels PEM EL. Ein wesentlicher Beitrag wird der Stack-Technologie zugeschrieben, die die Kernkomponente einer Elektrolyseanlage darstellt. Ziel von StaclE ist die Weiterentwicklung der Stack-Technologie, sowohl auf Komponentenebene als auch auf Subsystemebene mit den Zielen höhere Effizienz (>75 %), höhere Lebensdauer (>80.000 h), geringere Herstellkosten sowie die Weiterentwicklung zu großserientauglichen Produktionsverfahren hinsichtlich Baugrößen und Ausbringungsmenge (GW p.a.). Technologische Entwicklungsfelder sind dabei die Strukturierung der Bipolarplatte, die Herstellung besserer poröser Transportschichten (PTLs), Katalysatorbeschichtungen auf Membran oder PTL, korrosionsbeständige Schutzschichten und ein automatisierter Stack-Aufbau. Dazu wurde ein Konsortium mit Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft am Standort Deutschland gebildet. Die Partner weisen in elementaren Bereichen der Stack-Technologie ausgewiesene Kompetenz und Ressourcen zu Test und Produktion der Komponenten auf- und erfüllen somit eine Schlüsselfunktion für eine zukünftige Lieferkette in Deutschland. Im Ergebnis soll dieses Forschungsvorhaben dazu beitragen, die Wettbewerbsfähigkeit des Standorts Deutschland in Bezug auf Technologie und Produktion von PEM Elektrolyse Stacks und deren Komponenten zu stärken.
Im hier beantragen Teilvorhaben werden Bipolarplatten und poröse Transportschichten aus günstigen und gut verfügbaren Grundmaterialien galvanisch beschichtet. Die Schichtsysteme werden hinsichtlich ihrer Stabilität mit breit gefächerten ex-situ, in-situ und in-operando Methoden charakterisiert.

Projekttitel: ZORRO2 - Methodenentwicklung für Industrie und Energieinfrastruktur (ZORRO_2)
Projektlaufzeit: August 2023 - Juli 2026
Förderkennzeichen: 03EI4073A
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dirk Westermann
Fachgebiet: Elektrische Energieversorgung

Am Beispiel der Glasindustrie ist ersichtlich, dass eine Betrachtung von Einzelmaßnahmen nicht das volle Potential im Sinne der Energieeffizienz und Dekarbonisierung der Industrie ausschöpfen kann und sich über die Handlungsfelder: Transformation der Kernprozesse, Transformation sektorenkoppelnder Sekundärprozesse, Anpassung elektrischer Verteilernetze sowie optimierte Energiebereitstellung und Energiedienstleistungen erstrecken muss. Daher ist es Ziel des Vorhabens ZORRO 2, am Beispiel der Thüringer Glasindustrie zu zeigen, wie eine hochverfügbare, nachhaltige und wirtschaftliche Elektroenergieversorgung umgesetzt werden kann.
Im Teilvorhaben der Technischen Universität Ilmenau besteht die Zielsetzung zum einen in der Erarbeitung und Validierung von Versorgungskonzepten für die Glasindustrie auf Basis von Gleichstromtechnik für Werknetze als auch öffentliche Versorgungsnetze. Zum anderen werden neuartige Methoden zur Modellierung eines energetischen Produktionsabbildes sowie Methoden zur Optimierung der Produktionsplanung unter Unsicherheiten der Energiebereitstellung entwickelt und unter praktischen Aspekten validiert.

Projekttitel: 6GEM - 6GEMini - Konzepte und Maßnahmen zur Minimierung der Strahlenexposition der Bevölkerung
Projektlaufzeit: August 2021 - Juli 2025
Förderkennzeichen: 16KISK040
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Matthias Hein
Fachgebiet: Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik

Das zukünftige Nervensystem unserer Gesellschaft - die 6. Mobilfunkgeneration - erfordert zu seinem nachhaltigen Entwurf einen ganzheitlichen Blick von der Produktion über die Logistik bis hin zum Menschen mit seinen Bedürfnissen nach Selbstbestimmung, Privatheit, Sicherheit und Unversehrtheit in Zeiten des Klimawandels und weiteren gesellschaftlichen Herausforderungen. 6GEM wird hierzu als Forschungshub mit den vier Zielsetzungen "open - efficient - safe und secure" beitragen.
Das vorliegende Teilvorhaben, 6GEMini, verfolgt das Ziel Konzepte und Maßnahmen zur Erfassung und Minimierung der Strahlenexposition der Bevölkerung zu erforschen. Damit adressiert es insbesondere den Aspekt "safe" in den oben genannten vier Zielsetzungen. Die derzeitige öffentliche Diskussion über mögliche gesundheitsschädliche Wirkungen der 5. Mobilfunkgeneration und die Widerstände beim Ausbau der Stromtrassen zeigen, dass eine prospektive Technikfolgenabschätzung dringend notwendig ist, um möglichst vor dem flächendeckenden Aufbau einer neuen Technologie Umweltverträglichkeitsaspekte zu adressieren und Widerstände in Teilen der Bevölkerung zu kanalisieren, die sich sonst als Hemmnis für die Einführung der neuen Technologie erweisen könnten.
Bei der 6. Mobilfunkgeneration werden neue, durch die bisherigen Mobilfunkgenerationen noch nicht flächendeckend genutzte Frequenzbereiche (Sub-THz-Bereich) erschlossen. Dieser Aspekt erfordert eine Überprüfung, in wieweit bislang genutzte Strahlenexpositionsmetriken noch anwendbar sind und in wieweit neue Messverfahren entwickelt oder vorhandene adaptiert werden müssen. Diese Messverfahren werden dann auf der Ebene einer LabDemo angewendet und auf ihre Tauglichkeit überprüft. Durch einen ganzheitlichen Vergleich verschiedener Netzkonzepte können Konzepte zur Minimierung der Strahlenexposition abgeleitet werden.

Projekttitel: 6GSens - Innovative Funktechnologie für Sensorik in der 6G-Mobilfunkinfrastruktur
Projektlaufzeit: Januar 2025 - Dezember 2025
Förderkennzeichen: 16KIS2225
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Giovanni Del Galdo
Fachgebiet: Elektronische Messtechnik und Signalverarbeitung

Der nächste globale Mobilfunkstandard 6G strebt an, die technologischen Grenzen der Mobilkommunikation noch weiter zu verschieben als seine Vorgänger: Datenraten von über 100 Gbit/s, Bandbreiten von über 1 GHz und Latenzzeiten von unter einer Millisekunde erfordern sehr leistungsfähige Entwicklungswerkzeuge, um das Ausmaß an Innovation zu ermöglichen, das für den geplanten Funktionsumfang von 6G erforderlich ist. Ein weiteres Novum von 6G ist die Erweiterung des Standards über den Horizont der reinen Mobilkommunikation hinaus: Erstmalig soll mit "lntegrated Sensing and Communication (ISAC)" u. a. Radar-ähnliche Funksensorik standardisiert werden. ISAC verändert das Mobilfunknetz grundsätzlich hin zu einer stark verteilten, multi-statischen Signalverarbeitungsarchitektur. 6G mit ISAC ermöglicht u. a. bessere und ressourcenschonendere Sensorik für eine sichere, nachhaltige und komfortable Mobilität der Zukunft sowie für den Schutz kritischer Infrastruktur.
Gegenwärtig verfügbare, konventionelle Messtechnik ist den Anforderungen von 6G und insbesondere ISAC nur bedingt gewachsen. Ziel des Vorhabens 6Gsens ist daher die Hard- und Software-Entwicklung für die Erbringung des Proof-of-Principle eines intelligenten Messsystems mit vernetzter Struktur auf Basis selbst entwickelter Software-defined Radios (SDR). Diese SDRs werden grundsätzlich für eine spätere Integration in produktive 6G-ISAC-Mobilfunknetze konzipiert, aber genauso für die 6G- und ISAC-Forschung geeignet sein.
Diese Vision verwirklicht die erste und einzige umfassende Lösung für ISAC-Messungen und andere anspruchsvolle Funkanwendungen. Nach erfolgter Gründung befähigt die 6Gsens-Technologie die deutsche und europäische Industrie zu ISAC-Forschung auf internationalem Spitzenniveau. Hiermit leistet 6Gsens einen essenziellen Beitrag zur technologischen Souveränität Deutschlands und der Europäischen Union.

Projekttitel: AI4Biodiv - Forschungsgruppe: Künstliche Intelligenz in der Biodiversitätsforschung
Projektlaufzeit: Oktober 2020 - September 2024
Förderkennzeichen: 01IS20062B
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Patrick Mäder
Fachgebiet: Softwaretechnik für sicherheitskritische Systeme

Neben dem Klimawandel stellt der Verlust der biologischen Vielfalt eine der größten Bedrohung für die Menschheit dar. Der Schutz der Biodiversität ist aktuell und in Zukunft einer der dringendsten Aufgabe unserer Gesellschaft. Die Überwachung der biologischen Vielfalt ist von entscheidender Bedeutung für die Vorwarnung vor drohendem Artenrückganges und/oder -sterbens, für die Etablierung von Managementmaßnahmen, für die Quantifizierung der Wirksamkeit von Managementpraktiken zur Erhaltung der biologischen Vielfalt und für die Bereitstellung der Daten zur Untermauerung von Metriken, die den Status der biologischen Vielfalt widerspiegeln. Für ein effektives und umfassendes Biodiversitätsmonitoring ist ein breites Feld an Methoden und Konzepten notwendig. Die vielversprechendsten Quellen für neue Monitoringdaten liegen in Zukunft in automatisierten und halbautomatischen Datenerhebungs- und Auswertungsmethoden, die große räumliche Skalen abdecken. Künstliche Intelligenz wird hierbei eine unerlässliche Rolle spielen. Im Rahmen der KI Forschergruppe sollen Methoden und Technologien
entwickelt werden, die eine effiziente, schnelle und automatisierte Überwachung von Biodiversität in verschiedenen Lebensräumen und Landschaften ermöglichen, um die Entwicklung von Ökosystemen, Artengemeinschaften und Populationen zu verfolgen und Ursachen von Veränderungen zu analysieren. Das an der TU Ilmenau agesiedelte Teilprojekt wird den Forschungsschwerpunkt vorrangig in die Weiterentwicklung von Nertzwerkarchitekturen und Methoden legen um geeigente Techniken der Gruppe am MPI-BGC zur Verfügung zu stellen.

Projekttitel: AVATAR-Transfer - Anonymisierung persönlicher Gesundheitsdaten durch Erzeugung digitaler Avatare zum Transfer in Anwendungsfälle
Projektlaufzeit: Januar 2026 - Dezember 2028
Förderkennzeichen: 16KIS2583
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jens Haueisen
Fachgebiet: Biomedizinische Technik

Das Teilvorhaben adressiert die Anonymisierung komplexer Biosignale, insbesondere Elektroenzephalogramme (EEG), die potenziell personenidentifizierende Muster enthalten. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit solcher Daten in elektronischen Patientenakten, Heimanwendungen und Cloud-Diensten steigt das Risiko der Re-Identifikation erheblich. Ziel ist die Erforschung und Validierung von Methoden, die einen variablen Anonymisierungsgrad erlauben und gleichzeitig die klinische Nutzbarkeit sowie den Einsatz in Forschung und KI-Analyse sicherstellen.
Geplant ist die Erstellung einer Software-Toolbox, mit der EEG-Daten vor Weitergabe anonymisiert werden können. Ergänzend wird untersucht, wie sich Anonymisierung auf die Befundung durch Neurologen und auf die Performance von KI-Systemen auswirkt. Digitale Wasserzeichen sollen eine Nachverfolgung geteilter Daten ermöglichen. Darüber hinaus wird das Re-Identifikationsrisiko durch den Abgleich von klinischen EEGs mit Daten aus Consumer- und VR-Geräten erforscht.
Die Arbeiten bauen auf umfangreichen Vorleistungen der TU Ilmenau in EEG-Analyse, Deep Learning und Open-Source-Softwareentwicklung auf. Erwartete Ergebnisse sind neue Anonymisierungsmethoden, frei verfügbare Software, Datensätze und wissenschaftliche Publikationen, die zu einer sicheren, datenschutzkonformen Nutzung von Biosignalen in Klinik, Forschung und Medizintechnik beitragen.

Projekttitel: eMILY - Verbesserte in-situ online/offline Mössbauer Fähigkeiten an ISOLDE durch schnelle in-situ Laser­-Prozessierung für bessere Messausbeute
Projektlaufzeit: Oktober 2025 - September 2028
Förderkennzeichen: 05K25SIA
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Peter Schaaf
Fachgebiet: Werkstoffe der Elektrotechnik

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines neuartigen Versuchsaufbaus, bei dem verschiedene kurzlebige Mössbauer-lsotope von hoher Reinheit zur Untersuchung schneller thermischer Reaktionen in verschiedenen Verbindungen (Halbleiter, Polymere usw.) eingesetzt werden können. Die Entwicklung von Defekten nach der Implantation, ultrakurze Diffusionsprozesse und ultraschnelle Verarbeitung können zu Materialzuständen führen, die mit herkömmlichen Methoden nicht erreicht werden können, und ermöglichen die Untersuchung von Eigenschaften in verschiedenen Tiefen. In Kombination mit einem speziellen Probenauswurfsystem wird der Aufbau außerdem entscheidend für chemische Experimente sein, die unmittelbar nach der Implantation langlebiger Isotope durchgeführt werden können, wobei die Proben im Abzug weiterverarbeitet und innerhalb der vorgegebenen Lebensdauer offline gemessen werden.
Solche Systeme sind von großer Bedeutung, um Einblicke in die ultrakurzen und metastabilen Materialeigenschaften (z. B. chemisch, elektrisch und magnetisch) zu erhalten: Die Stabilität von Zuständen, die mögliche Bildung von Phasen, Grenzflächen, Defekten usw. sind wichtige Fragen, die beantwortet werden müssen, bevor ein Material in Anwendungen nutzbringend eingesetzt werden kann.
Es muss ein kombinierter Aufbau entwickelt und installiert werden, der als erstes System seiner Art die thermische Laserbearbeitung und Mössbauer-Messungen in einem System kombiniert. Es müssen hohe Heiz- und Kühlraten erreicht werden. Letztendlich zielt das Projekt darauf ab, eine verbesserte Infrastruktur für die Forschung und Entwicklung von Materialien der nächsten Generation zu konzipieren und zu bauen, die für die Nachhaltigkeit, Energie und Medizin dringend benötigt werden.

Projekttitel: eVent - Neue Stimulationselektroden und Simulation der elektrischen Feldausbreitung zur Stimulation des Nervus
Projektlaufzeit: November 2022 - Oktober 2025
Förderkennzeichen: 13GW0591B
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jens Haueisen
Fachgebiet: Biomedizinische Technik

Das übergreifende Projektziel ist die klinische Realisierung einer mehrstündigen künstlichen Beatmung durch elektrische Stimulation des Nervus Phrenicus (Elektroventilation).
Das Teilvorhaben beinhaltet (1) die Anforderungs- und Systemanalyse des Gesamtsystems zur Elektroventilation, (2) die Erforschung von Stimulationselektroden und Analyseverfahren, (3) die virtuelle Systemintegration und Modellierung, (4) die praktische Umsetzung und schließlich (5) die klinische Realisierung der Elektroventilation.
Zu den Innovationen des Teilvorhabens zählen insbesondere:
Innovation 1: Erforschung neuer weicher, trockener Elektroden
Innovation 2: Automatische Suchverfahren für die interindividuell variable Elektrodenpositionierung
Innovation 3: Ladungsbalancierte Stimulation
Innovation 4: Automatische Änderung der Stimulationselektrodenkonfiguration
Innovation 5: Optimale personalisierte Stimulationsfrequenzen
Innovation 8: Regelung der Muskeltätigkeit nach momentaner Leistungsfähigkeit
In Rahmen des Teilvorhabens erfolgen die theoretischen Entwürfe, die Forschungsarbeiten im Labor, die biophysikalischen Simulationen und die Experimente an Probanden. Das Teilvorhaben liefert damit die technischen Parameter für die Forschungstätigkeiten zum Stromstimulator im Teilvorhaben des Partners NeuroConn. Für die Teilvorhaben der klinischen Partner liefert dieses Teilvorhaben die neuen Elektroden, Haltemechanismen und die Theorie zur Vorgehensweise der Stromapplikation.
Die erforschten Parameter, Hardwarekomponenten und Vorgehensweisen sind richtungsweisend für die Partner bei der Hardwareentwicklung und bei der Durchführung der klinischen Forschung. Die Ergebnisse werden in akademischen Fachjournalen publiziert und auf Fachkonferenzen präsentiert. Entstehendes schützbares und schützenswertes geistiges Eigentum wird geschützt.

Projekttitel: FloraIncognitaQ - Flora Incognita2 – Vegetationsscanner zur automatischen Vegetationsaufnahme mittels Smartphone und KI (Teilprojekt: Datenwissenschaften)
Projektlaufzeit: Mai 2021 - April 2025
Förderkennzeichen: 01LC2019A1
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. (Jun.-Prof.) Patrick Mäder
Fachgebiet: Softwaretechnik für sicherheitskritische Systeme (Juniorprofessur)

Systematische, genaue und wiederholbare Vegetationsaufnahmen, sind ein wesentlicher Bestandteil wissenschaftlicher Studien zur biologischen Vielfalt und Ökosystemfunktionen. Solche Untersuchungen liefern wertvolle Informationen über langfristige Vegetationsveränderungen, Biodiversität und Indikatoren für Umweltveränderungen. Punkt-Quadrat-Analysen und die visuelle Abschätzung der Vegetation sind dabei weitverbreitete Methoden im vegetationsökologischen Monitoring. Diese Methoden sind aber teuer,
zeitaufwendig und schlecht reproduzierbar. Aus diesen Gründen wurden derartige Vegetationserhebungen oft nur lokal im Zuge laufender Forschungsprojekte durchgeführt. Für Vegetationsaufnahmen bietet die automatische Bildanalyse eine reproduzierbare, zerstörungsfreie und
schnelle Methode und verspricht damit weniger verzerrte Ergebnisse als die aktuell angewendeten, manuellen Techniken. Algorithmen der künstlichen Intelligenz haben sich bereits als Schlüsseltechnologie zur automatischen Artbestimmung einzelner Individuen erwiesen und haben großes Potential auch plotbasierte Vegetationsmessungen zu automatisieren und damit zu revolutionieren. Eine automatisierte
Artenbestimmung ist bisher aber nur für einzelne Individuen und nicht flächenbasiert möglich. Ein zuverlässiger, automatisierter Ansatz zur Dichte-Schätzung von Arten der Bodenvegetation kann die Bewertung von Vegetationsveränderungen im Laufe der Zeit deutlich beschleunigen und teilweise überhaupt erst ermöglichen.

Projekttitel: ForLab NSME - Forschungslabor Mikroelektronik Ilmenau für Neuromorphe Elektronik
Projektlaufzeit: Januar 2019 - Juli 2023
Förderkennzeichen: 16ES0939
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jens Müller
Zentrum für Mikro- und Nanotechnologien 

Wachsender Datendurchsatz im Internet, Cloud-Computing, Nutzung von Smartphones sowie die Möglichkeit und das Erfordernis der Durchführung sehr komplexer Berechnungsvorgänge auf Großrechnern sind Attribute der gegenwärtigen Informationsgesellschaft geworden. Gleichwohl gehen mit
der Verarbeitung, Vorhaltung und Bereitstellung von Informationen auch extreme Anforderungen an die benötigte Energie, den Speicherplatz und der Datensicherheit einher. Als ein Beispiel beziffert eine aktuelle Studie den Leistungsbedarf für den Betrieb des Internets 2015 auf 228 Gigawatt – äquivalent zur Leistung von 228 Kernkraftwerken und extrapoliert, dass 2020 mit mehr als einem Terawatt etwa ein Drittel der weltweiten Leistungsaufnahme für Betrieb und Lebenszyklus des Internet zu verbuchen wären . Mit dem damit einhergehenden Datenaufkommen aus dem Internet der Dinge und dem ubiquitären Einsatz von Sensorsystemen sind Methoden zur Erkennung von Strukturen und Muster in großen Datenmengen unabdingbares Attribut der IT-Welt geworden. Mit den derzeitigen halbleitenden und transistorbasierenden mikroelektronischen Schaltungen und den klassischen Rechnerarchitekturen lösen diese Methoden, die derzeit unter den Begrifflichkeiten Artificial Intelligence (AI) bzw. Machine Learning zusammengefasst sind, jedoch diese Aufgaben nur mit erheblichem Energieeinsatz.

Projekttitel: Fusio Tile-TUIL - Hochgenaue Positionierung von Lithographiesystemen auf Substraten im Meterbereich
Projektlaufzeit: Februar 2025 - Januar 2028
Förderkennzeichen: 13F1008E
Projektleiter: Jun.-Prof. Dr. Thomas Kissinger
Fachgebiet: Nanofabrikations- und Nanomesstechnik

Das Teilvorhaben an der TU Ilmenau reiht sich ein in das BMBF Verbundforschungsprojekt FusioTile zur Herstellung von Hochleistungs-Pulskompressionsgittern mit Abmessungen im Meterbereich, einer Kernkomponente für den Betrieb von Ultrakurzpulslasern für die Laserfusion. Etablierte Prozessketten zur Gitterbeschreibung lassen sich nicht ohne unverhältnismäßig großen Aufwand skalieren, daher sollen im Projekt FusioTile große Gitter in Meterbereich beschrieben werden. Diese Anwendung erfordert jedoch sehr hohe Genauigkeiten in der Positionierung und Winkelausrichtung der Schreibvorrichtung, deswegen nimmt die Präzisionspositionierung, das Arbeitsgebiet dieses Teilvorhabens, eine Schlüsselrolle ein. Diese herausfordernde Problemstellung soll in diesem Teilvorhaben insbesondere auch durch den Einsatz fortgeschrittener, kompakter Interferometriemethoden und innovativer Metrologiemethoden gelöst werden. Damit kann dieses Projekt einen langfristigen Beitrag zur erfolgreichen Einsatz der Laserfusion und dem Aufbau der für die Kernkomponenten nötigen Produktionskapazitäten leisten.

Projekttitel: HyPetro - Automatisierte Echtzeit-Hyperspektral-Bildgebung und -analyse für die Erkennung betonschädlicher Bestandteile in Gesteinskörnungen unter Verwendung neuronaler Netzwerkarchitekturen
Projektlaufzeit: September 2019 - August 2023
Förderkennzeichen: 13N15335
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Gunther Notni
Fachgebiet: Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung

Die Primärrohstoffindustrie benötigt schnellere Verfahren zur Beurteilung von Gesteinskörnungen und zur Vermeidung von Gesteinsarten mit Beton-schädlichen Eigenschaften, um eine vereinfachte und gleichzeitig abgesicherte Vergabe von Abbau-Lizenzen bei einer effizienteren Nutzung vorhandener Kieslagerstätten und Steinbrüche zu ermöglichen. Die damit verbundene deutliche Reduzierung von Betonschäden weist einen erheblichen volkswirtschaftlichen Nutzen auf. Das zu entwickelnde innovative Analyseverfahren zur Unterscheidung zwischen kritischen und unkritischen Gesteinskörnungen basiert im Kernstück auf einer intelligenten hybriden Erkennungsroutine unter Verwendung Neuronaler Netzwerkarchitekturen (Deep-Learning-Verfahren) sowie klassischer, auf innovativen Texturmerkmalen trainierter Machine­ Learning-Algorithmen. Schwerpunkte sind die Entwicklung von innovativen algorithmischen Verfahren zur Bilderkennung hochkomplexer, nichtlinearer Erkennungsprobleme im aus VIS-Farbkamerabildinformationen und NIR-Hyperspektralbildinformationen bestehenden Hybrid­ Datenkubus (Big-Data), die Entwicklung einer optischen Bildvorverarbeitung für die Anwendung eines Convolutional Neuronal Networks (CNN), die Implementierung einer intelligenten Sensordatenfusion (VIS-3CCD-Sensor- und NIR-Hyperspektral-Sensordaten) sowie die Entwicklung innovativer Visualisierungs- und Darstellungsverfahren für die gewonnenen hybriden Bildsignale zur Nutzbarmachung, besseren Visualisierung und erfolgreichen Datenanalyse für die Qualitätssicherung.

Projekttitel: H2Demo - Entwicklung von Demonstratoren zur direkten solaren Wasserspaltung
Projektlaufzeit: März 2021 - Februar 2026
Förderkennzeichen: 03SF0619I
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Thomas Hannappel
Fachgebiet: Grundlagen von Energiematerialien

Ziel des Gesamtvorhabens ist die Entwicklung von Demonstratoren mit einer Fläche von 1300 cm^2 für die direkte solare Wasserstofferzeugung mit einem Wirkungsgrad > 15 %. Der Fokus des Teilprojekts der TU Ilmenau in H2Demo liegt auf der Verbesserung der III-V-auf-Si Heteroepitaxie und der Entwicklung und Anwendung analytischer Methoden. Im Einzelnen sollen an der TU Ilmenau die Präparation und Nachweis von III-V-Nukleationsschichten auf Si(001) mit wesentlich reduzierter Defektdichte erfolgen und die Auswirkung unterschiedlicher Defekte, die an der Grenzfläche entstehen, auf die elektronischen Eigenschaften der Schichten untersucht werden. Die entwickelten Prozesse sollen ans Fraunhofer ISE transferiert werden. Beim Einfahren des Hochdurchsatzprozesses in der 2. Phase wirkt die TU Ilmenau durch Prozessentwicklung und -analyse unterstützend mit. In der Analytik stellt die TU Ilmenau Messtechnik im Bereich der Ladungsträgerlebensdauermessung bereit und entwickelt neuartige in situ und operando Messtechnik zur Analyse von Oberflächeneigenschaften und Ladungsträgerdynamik sowie Leistungsmerkmalen in der Umgebung der photoelektrochemischen Zelle.

Projekttitel: InnoFARM - Bedarfsanalyse, Entwicklung von unternehmensspezifischen Maßnahmen visionärer Modelle von Arbeit, Konzeption Methodenbaukasten
Projektlaufzeit: Juni 2021 - Mai 2024
Förderkennzeichen: 02L20B030
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Norbert Bach
Fachgebiet: Allg. BWL, insbesondere Unternehmensführung/Organisation

Ziel des Projekts .Regionales Innovationsnetzwerk Thüringen für visionäre Modelle von Arbeit im Mittelstand" (lnnoFARM) ist es, das wirtschaftliche Potenzial der Region durch eine bessere Einbindung vorhandener Fachkräfte in Innovationsprozesse zu erschließen und den Partner-KMU so zu mehr Agilität zu verhelfen. Hierzu wird gemeinsam mit den KMU ein Methodenbaukasten in Form eines .System of Systems" (SoS) zu Formen innovativer Arbeitsorganisation erarbeitet. Die im Projekt bearbeiteten Lern- und Gestaltungsfelder umfassen Leitungs- und Entscheidungsorganisation, Arbeitszeitmodelle, Büro- und Arbeitsplatzkonzepte sowie lokale und virtuelle Innovationsräume. Durch einen modularen Aufbau des zu erarbeitenden Methodenbaukastens kann bei der Konzeption visionärer Modelle der Arbeit den Spezifika eines jeden einzelnen KMU Rechnung getragen und eine passgenaue Konfiguration des Arbeitsmodells ermöglicht werden. Dies erleichtert darüber hinaus die anschließende Verwertung der Ergebnisse für weitere KMU der Region aus verschiedenen Branchen.

Projekttitel: KOMSENS-6G - Perzeptive Kommunikations-Netzwerke mit integriertem Sensing für die 6. Generation des Mobilfunks
Projektlaufzeit: November 2022 - November 2025
Förderkennzeichen: 16KISK125
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Giovanni del Galdo
Fachgebiet: Elektronische Messtechnik und Signalverarbeitung

Ziel von KOMSENS-6G ist es, das Mobilfunksystem der 6. Generation um eine weitere Kernfunktionalität zu erweitern: der Funk-Sensorik oder auch im Felgenden Sensing genannt. Die Umgebung mit Hilfe von Mobilfunksignalen sensorisch zu erfassen, ist essentiell und nützlich für zukünftige Mobilfunksysteme sowohl im öffentlichen Raum als auch im Rahmen von Campus-Netzen. Neue Anwendungsfälle in Bereichen wie industrielle Produktion (z.B. digitaler Zwilling) und Mobilität (z.B. Verkehrsüberwachung) werden ermöglicht. Außerdem kann hiermit die Kommunikationsschnittstelle besser optimiert werden. Um dieses Ziel zu erreichen, werden hier alle relevanten Komponenten des Mobilfunksystems entsprechend analysiert und angepasst, so dass die Sensing-Funktionalität selbst Bestandteil des Gesamtsystems ist, d.h. es wird eine tiefe Integration des Sensings ins Mobilfunksystem angestrebt, im Gegensatz zu anderen Ansätzen, bei denen die Sensing-Funktionalität durch separate Systeme realisiert wird (wie zum Beispiel Automobil-Radar) und das Mobilfunksystem nur als Mittel zur Datenkommunikation zwischen den externen Sensoren genutzt wird.
Um Sensing in 6G-Systeme zu integrieren, müssen Mobilfunksysteme in zwei Richtungen erweitert werden: Die Erste ist die Weiterentwicklung von Mobilfunksystemen bzgl. ihrer Fähigkeit, Informationen zwischen zwei oder mehreren Punkten effizient und gewissen Vorgaben folgend zu verteilen. Die zweite, mind. genauso wichtige Funktionalität - und Kernelement dieser Projektskizze - ist die Möglichkeit der digitalen Erfassung der oben erwähnten physikalischen Systeme bzgl. ihrer Eigenschaften in Echtzeit. Als Beispiel sei hier die Anwesenheit, Position, Ausrichtung und der Bewegungsvektor einer Drohne im beobachteten Luftraum oder eines Roboters in einem Produktionsumfeld genannt. Neben der Umsetzung der oben erwähnten Anwendungsfälle, gibt die digitale Erfassung der Umgebung dem Mobilfunksystem auch die Möglichkeit, die eigene Leistungsfähigkeit zu verbessern .

Projekttitel: MOVEwell - Mobilitätsverbund werthaltige ländliche Lebensräume. Teilprojekt: B: Automatisiertes und vernetztes Fahren
Projektlaufzeit: 01.09.2024 - 31.08.2029
Förderkennzeichen: 01UV2470B
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Matthias Hein
Fachgebiet: Thüringer Innovationszentrum Mobilität, FG Hochsfrequenz- und Mikrowellentechnik

Vor dem Hintergrund von Klimawandel, demografischer Entwicklung, Digitalisierung und'Versorgungssicherheit leistet das bedarfsorientierte und forschungsbasierte Projekt MOVEwell einen Beitrag zu zukunftsfahiger und nachhaltiger Mobilitat. Es fokussiert eine landlich gepragte Projetregion mit mehreren Landkreisen und bringt Bedarfstrager, Aufgabentrager, Behorden und Forschungseinrichtungen zusammen, um in Reallaboren ein effektives Mobilitatsmanagement zu realisieren und Obertragbare Ansatze zu propagieren . Schwerpunkt des Teilvorhabens ist die Forschung zum AVF und der Aufbau einer Plattform zur wissenschaft!ichen Untersti.itzung von Pilotprojekten des hochautomatisierten und vernetzten Fahrens im OPNV und in On-Demand Angeboten. Eines der grof!ten Hemmnisse fur neue Mobilitatsangebote als Alternative zur Nutzung des motorisierten lndividualverkehrs im landlichen Raum sind die personellen Ressourcen (VerfOgbarkeit und Kosten). OPNV-Betreiber und andere Dienstleister stellen daher grof!e Erwartungen an fahrer1ose Systemlosungen mit Femuberwachung. Diese Technologie bietet zugleich das Potential fur eine Verringerung der Verkehrsdichte und eine Reduktion von verkehrsbedingten Emissionen. Ziel ist es, technologische und technische Hurden in Verbindung mitAVF-Technologien zu uberwinden und diese insbesondere fur Anwendungen im OPNV vorzubereiten . Aufgaben von der Ermittlung von Bedarfen und technologischen Rahmenbedingungen wie z.B . der Verkehrsinfrastruktur, Linienfuhrung und Funkabdeckung Ober die Kommunikation zu technischen Fragen und gesellschaftswissenschaftliche Begleitforschung sowie die Beurteilung von Einsatzgebieten bis zur konkreten Unterstutzung im Falle einer Projektanbahnung sollen ausgehend von den MOVEwell-Reallaboren verallgemeinert. Erganzend werden Teilaufgaben in der Gesamtprojektsteuerung, im Rahmen der Govemance-Strategie und bei der Entwicklung eines Leitbilds fur nachhaltige Mobilitat ubernommen.

Das Projekt wird gefördert im Programm: Sozial-ökologische Forschung (SOEF) - Nachhaltige Mobilität in regionalen Transformationsräumen (Bundesministerium für Bildung und Forschung)

Projekttitel: MULTIPARTIES: Multiparty Augmented Reality Telepresence System
Projektlaufzeit: September 2022 - Februar 2025
Förderkennzeichen: 16SV8922
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Wolfgang Broll
Fachgebiet: Virtuelle Welten/Digitale Spiele

Augmented-Reality-Telepräsenzsysteme sind die Zukunft von Telekonferenzen wie wir sie heute kennen. Mittels Augmented Reality (AR) werden Interaktion und Kommunikation der Realität angeglichen. Die Gesprächspartner werden visuell und akustisch stimmig in das reale Umfeld der anderen Teilnehmenden eingebettet. Dies schafft das Gefühl, sich tatsächlich gemeinsam an einem Ort zu befinden (Co-Präsenz)-auch über Distanzen hinweg. Insbesondere in der aktuellen Pandemiezeit werden uns die Grenzen bisher verfügbarer Kommunikationslösungen deutlich aufgezeigt -wichtige zwischen-menschliche Aspekte gehen verloren und die kognitive Belastung erhöht sich erheblich. Das Konsortium hat sich mit MULTIPARTIES vorgenommen, diese Grenzen zu überwinden und eine natürlichere Gesprächsführung, ähnlich Face-to-Face-Gesprächen, in Bild und insbesondere auch Ton zu ermöglichen. Hierzu werden neue, interaktive Technologien zur Realisierung kollaborativer AR-Telepräsenzsysteme entwickelt. Realitätsnahe Avatare der teilnehmenden Personen mit ausdrucksstarker Gestik und Mimik und deren nahtlose, räumliche, audio-visuelle Einbettung in die reale Umgebung der Teilnehmenden vermitteln hierbei den Eindruck, sich mit den anderen Gesprächspartnern tatsächlich zu treffen. In MULTlPARTIES werden drei ausgewiesene Fachgebiete der TU Ilmenau mit drei innovativen KMUs dies gemeinsam entwickeln und anhand von Demonstratoren testen.

Projekttitel: NetOEV - Vernetzung von digitalen Wissens- und Lernplattformen zur personalisierten Weiterbildung und zum kooperativen Wissensaustausch in der Mobilitätsbranche
Projektlaufzeit: September 2021 - August 2024
Förderkennzeichen: 21INVI2302 
Projektleiter: Jun.-Prof. Dr. Matthias Hirth
Fachgebiet: Nutzerzentrierte Analyse von Multimediadaten

Das Ziel des Forschungsprojekts ist es, digitale Wissens- und Lernplattformen in der Mobilitätsbranche miteinander zu vernetzen. Für Beschäftigte in Verkehrsunternehmen werden Zugänge zu personalisierter, formeller Weiterbildung geschaffen. Durch kooperativen Wissensaustausch wird informelle Weiterbildung gefördert. Dabei knüpft das Forschungsprojekt konkret an Schwerpunkte der Nationalen Weiterbildungsstrategie (NWS) an:
- Transparenz von Weiterbildungsmöglichkeiten und -angeboten schaffen
- Stärkung der Motivation zur Weiterbildungsteilnahme
- Sichtbarkeit von erworbenen Kompetenzen der Arbeitnehmer*innen in der beruflichen Bildung
- Weiterentwicklung von Weiterbildungsangeboten
Im Rahmen von NetÖV sollen digitale Bildungs-, Wissens- und Informationsräume miteinander vernetzt werden, damit Weiterbildungsinteressierte passgenaue Weiterbildungsangebote finden und nutzen können. Der Bedarf an solchen Angeboten ist in den Unternehmen des öffentlichen Verkehrs (ÖV) sehr hoch. Gründe hierfür liegen in:
- der Struktur der Mitarbeitenden in Verkehrsunternehmen,
- drängenden, aktuellen gesellschaftspolitischen Zielen und
- den Herausforderungen der digitalisierten Arbeitswelt.
Hinzu kommt, dass die steigenden geschäftlichen Anforderungen an die Mobilität und die digitale Transformation der Prozesse sowie die immer kürzer werdenden Innovationszyklen neues Wissen erfordern.

Projekttitel: P2030 - Pflanz- und Säaggregat PLANT2030
Projektlaufzeit: Juni 2026 - November 2028
Förderkennzeichen: 03WIR3617A
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. rer. nat. Gunther Notni
Fachgebiet: Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung

Die Wiederbewaldung von Kalamitätsflächen ist eine Herausforderung der Wald und Forstwirtschaft das mindestens für den Thüringer Wald Bestand bis ins Jahr 2030 und darüber hinaus haben wird. Insbesondere die Automatisierung schwerer körperlicher Arbeit für die manuelle Einbringung von neuen Samen und Pflanzen stellen erhebliche Entwicklungspotenziale dar und können den klimaresilienten Waldumbau vorantreiben. Genau hier setzt das Verbundvorhaben Schwarmwald mit dem Teilvorhaben P2030 an. Im Projekt P2030 besteht das Kernziel in der mechatronischen Umsetzung von Funktionsmodulen zum bodenschonenden Einbringen von kleinen Container-Setzlingen und Baumsamen in typische Geländeprofile des Thüringer Waldes.
Neben dem Hauptziel, der automatisierten Pflanzung/Einsäung von geeigneten Baumarten für den klimaresilienten Waldumbau sind für die Systemintegration auf eine geeignete Bewegungsplattform zusätzliche Ziele definiert. So soll eine Schnittstelle entwickelt werden die Daten der zentralen Steuerung empfangen interpretieren und diese in konkrete Aktionen umsetzen kann. Zusätzlich ist eine Observation des Aktionskorridors durch geeignete Sensorik notwendig. Ziel ist es im Aktionskorridor eine optimale Arbeitsposition für die Aussaat aufzufinden.
Hierfür müssen Steine, Hölzer oder ähnliche Hindernisse zu detektiert werden wo eine Pflanz- oder Säaktion nicht möglich ist.
Final ist eine Integration des entwickelten Systems in einen Gesamtdemonstrator sowie ein Funktionsnachweis auf einer typischen Aktionsfläche geplant.

Projekttitel: PARASOL - SINATRA: PARASOL - Passivierungsschutzschichten für Multiabsorber-Hochleistungsbauelemente für die photoelektrochemische Herstellung von Solarbrennstoffen
Projektlaufzeit: Februar 2024 - Januar 2030
Förderkennzeichen: 033RC037
Projektleiter: Dr. Agnieszka Paszuk
Fachgebiet: Grundlagen von Energiematerialien

Ziel meines vorgeschlagenen Projekts ‚PARASOL', ist stabile und effiziente Metalloxid-Passivierungsschutzschichten mit Multiabsorber-photoelektrochemischen (PEC)-Zellen, die aus einer Kombination von III-V-Halbleitern und Si bestehen, durch angepasste energetische Kopplung zu integrieren. Die III-V Photoabsorbern werden mittels metallorganischer chemischer Gasphasenabscheidung an der Technischen Universität Ilmenau (TUIL) in Reinraumbereich von Fachgebiet von Prof. Hannappel präpariert. Die Metalloxid-Schutzschichten werden mittels Atomlagenabscheidung am Helmholtz-Zentrum Berlin in den Laboren der Gruppe von Prof. van de Krol abgeschieden. Beide Methoden sind industriell skalierbar. Die III-V-Halbleiteroberfläche wird durch die Kombination von optischer in situ Spektroskopie und Photoelektronenspektroskopie (PES) präzise abgestimmt, um eine defektfreie Heterogrenzfläche zu erreichen. Die Oberflächenpräparation des III-V-Halbleiters beeinflusst die Nukleation der Metalloxid-Schutzschicht und die elektronische Anpassung der Heterogrenzfläche. Insbesondere die Absorption von Sauerstoff und die Bildung von Ladungsträger-Trapping-Bindungen hängt stark davon ab, ob die Oberfläche durch das Gruppe-III- oder Gruppe-V-Element terminiert ist. Die Abscheidung der ersten Monolagen der Metalloxidschicht wird im Detail untersucht und die Heterogrenzfläche mit PES untersucht. Spezifische Modifikationen der Sequenz der Metall- und Sauerstoff-Präkursoren werden eingeführt. Die Passivierungsschichten werden hinsichtlich Zusammensetzung, Kristallinität und Morphologie analysiert. Die entwickelten Metalloxid-Passivierungsschichten werden mit III-V-auf-Si-Photoabsorbern vom Fraunhofer ISE sowie mit Katalysatoren von der TUIL im FG von Prof. Bund (FG Bund) integriert. Die Stabilität, Gasentwicklung und die Ladungsträgerdynamik im Bulk und an Grenzflächen der PEC-Zelle wird in enger Zusammenarbeit mit dem Fachgebiet von Prof. Hannappel untersucht.

Projekttitel: Platox - Systemplattform für Platox (SYPOX)
Projektlaufzeit: März 2021 - Dezember 2024
Förderkennzeichen: 03VP06701, 03VP08691
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Andreas Schober
Fachgebiet: Nanobiosystemtechnik

Dreh- und Angelpunkt für die Medikation des Fetus und bzw. oder der werdenden Mutter ist die Plazenta. Die Plazenta kann für Medikamente, Umweltmoleküle etc. ein permeables, aber auch ein barrierebildendes oder metabolisierendes Organ darstellen. Toxikologisch ist daher die Plazenta von äußerster Bedeutung. Diese Situationsbeschreibung steht in starkem Gegensatz zur Tatsache, dass potentielle Medikamente für Schwangere eher als Medikamente für seltene Krankheiten, sogenannte „orphan drugs" betrachtet werden. Erstaunlicherweise werden Medikamente sehr selten für Schwangere getestet. Die „Medikamente beeinflussende, den Fetus schützende Funktion" lässt sich in Tierstudien nur schwer humanrelevant erfassen. Die reproduktionstoxikologische Analyse betrachtet daher ausweichend den gesamten Fetus als „Zielorgan". Diese Analyse ist naturgemäß an die Tierstudie gebunden, im Speziellen u.a. an Primatenstudien, die gesetzlich gefordert werden, sobald bei Schwangerschaft verabreichte Medikamente entwickelt werden. Die gesellschaftliche Notwendigkeit für effiziente, relevante, kostengünstige und vor allem machbare Tests für Medikamente, die während der Schwangerschaft verabreicht werden, ist somit evident. Die menschliche Plazenta bzw. Explantate von ihr könnten für toxikologische Untersuchungen genutzt werden, wenn bestimmte Kriterien definiert werden können. Die toxikologische und fluidische Charakterisierung von Plazenta-Explantaten (in Verbindung mit einer automatischen Entnahme der Explantate) soll daher im Rahmen dieses Antrages standardisiert und validiert werden.

Projekttitel: ProKl-llmenau - Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (ProKl-llmenau); Schwerpunkt: Fügen
Projektlaufzeit: Oktober 2022 - Dezember 2024
Förderkennzeichen: 02P22A040
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jean Pierre Bergmann
Fachgebiet: Fertigungstechnik

Das Konzept des Zentrums ProKl-llmenau, dass sich auf den Fertigungsprozess Fügen konzentriert, berücksichtigt unterschiedliche Ausgangsbedarfe von KMU, u.a. hinsichtlich Infrastruktur, Stand der Digitalisierung bzw. Anwendung der KI-Methoden sowie Faktoren wie Größe, Branchenzugehörigkeit und Rolle innerhalb der Wertschöpfungsnetzwerke. Ziele sind 1. Etablierung der KI-Technologien mit ihren hohen Nutzungspotenzialen unter Berücksichtigung der Aspekte von Material- bzw. Prozesseffizienz und Ansätze der Kreislaufführung von Materialien; 2. Sensibilisierung und Steigerung der Akzeptanz von Kt-Technologien bei Mitarbeitern sowie prozessspezifischer Methodeneinsatz durch Mitarbeiter. Durch Bereitstellung von Demonstratoren und Anwendung von Transfermethoden gelingt ProKl-llmenau in Zusammenarbeit mit der Koordinierungsstelle ProKI-Netz die Steigerung der KI-Nutzung im nachhaltigen Produktionsprozess der KMU. An der TU Ilmenau sind die Fachgebiete (FG) Fertigungstechnik, Kunststofftechnik, Qualitätssicherung und industrielle Bildverarbeitung vertreten, die auf langjährige Erfahrungen und erfolgreich durchgeführte Projekte auf dem Gebiet Fügen und Anwendung von KI zurückblicken und einen Beitrag zum Zentrum leisten. Das FG Data-intensive Systems and Visualization Group kann die anwender- und fertigungsprozessbezogenen KI-Methoden und Modellen erstellen. Der arbeitswissenschaftliche Schwerpunkt wird im Zentrum durch das FG Innovationsmanagement bearbeitet. An der TU Ilmenau sind optimale Voraussetzungen aus fachlicher Sicht und Infrastruktur vorhanden, das Zentrum ProKl-llmenau umfassend für das Fertigungsverfahren Fügen aufzustellen und bundesweit aktiv zu sein.

Projekttitel: RUBIN_MoDa - RUBIN AMI-VP1: MoSys-TP03: Grundlegende Methoden zur multimodalen Datenanalyse und Sensorcharakterisierung
Projektlaufzeit: April 2022 - März 2025
Förderkennzeichen: 03RU1U151C
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Gunther Notni
Fachgebiet: Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung

Ausgehend vom gemeinsamen Gesamtziel des Innovationsbasisprojekts „MoSys" (Verbundprojekt), der Entwicklung und Evaluierung neuartiger multimodaler Bildgebungssysteme, welche insbesondere durch die Entwicklung verschiedener Module und deren Verknüpfung zu verschiedensten Sensoren das
Erschließen von System und Applikationsmärkten in bisher ungekannter Qualität ermöglichen, adressiert die TU Ilmenau im Teilvorhaben „MoDa" die Lösung komplexer softwareseitiger und algorithmischer Aufgabenstellungen in Form der  Erforschung und Entwicklung grundlegender Methoden zur multimodalen Datenanalyse sowie zur Sensorcharakterisierung von den im Vorhaben durch andere beteiligte Partner entwickelten Sensoren. Im Einzelnen sollen neuartige Methoden für multispektrale und multisensorielle Kalibrier- und Korrekturverfahren, multimodale echtzeitfähige Datenverarbeitung, -und -fusion sowie eine multimodal angepasste und optimierte KI-Algorithmik erarbeitet werden. Die zu entwickelnden grundlegenden algorithmischen und softwaretechnologischen Lösungen sind für alle im RUBIN-AMI-Verbund geplanten Systeme und Demonstratoren von hoher Relevanz. Sie gehören zum elementaren Bestandteil des Verbundes und haben daher nachhaltigen Einfluss auf die Realisierung der Projektziele des Verbundes sowie auf eine erfolgreiche Anwendbarkeit der Sensoren und Systeme in praktischen Anwendungen.

Projekttitel: SENSATION - Weiterentwicklung von Sensing als integraler Teil eines 6G Standards
Projektlaufzeit: Januar 2026 - Dezember 2028
Förderkennzeichen: 16KIS2531
Projektleiter: Jun.-Prof. Dr.-Ing. Thomas Dallmann
Fachgebiet: Funktechnologien für automatisierte und vernetzte Fahrzeuge

Im Verbundprojekt SENSATION wird aufbauend auf der etablierten Forschung zu lntegrated Sensing and Communication (ISAC) den praktischen Einsatz von ISAC-Systemen untersucht. Im Fokus steht die Analyse der Einsatzfähigkeit hinsichtlich Echtzeitbetrieb und Zuverlässigkeit, insbesondere im Rahmen des Network-as-a-Sensor" Ansatzes über die Frequenzbereiche FR1, FR2 und FR3. Besonders relevant sind die Anwendungsfälle, wobei die zivile Sicherheit durch den Einsatz von Campus- und MNO-Netze im Fokus liegt. 
Im Teilvorhaben werden die Methoden zur Detektion und Erkenntnisgewinnung ISAC-relevanter Ziele untersucht. Zentrales Ziel im Teilvorhaben ist die Optimierung zuvor entwickelter KI-Algorithmen zur Detektion und zum Tracking von Zielobjekten, angepasst an realitätsnahe Szenarien mit ausgedünnter Ressourcenzuweisung sowie Clutter- und Shadowing-Effekten. Darüber hinaus werden Datenfusionsmethoden entwickelt, die Korrelationen zwischen Mehrwegeparametern in verteilten ISACSetups ausnutzen, um Zielobjekte zu lokalisieren, zu identifizieren und eine Situationsbewertung bereitzustellen. Dafür wird eine Architektur für die Datenfusion zwischen verteilten KI-Agenten untersucht und Verfahren zur Funkressourcenallokation für Sensorknoten entworfen. Die bereitgestellte Situationsbewertung ermöglicht Überwachung und Reaktion basierend auf den zugrunde liegenden ISAC-Anwendungsfällen für den Netzbetreiber. Die Algorithmen werden anhand vorhandener Messdaten und neuer Messkampagnen in SENSATION, insbesondere zur Detektion und Lokalisierung von Drohnen, evaluiert. Der Schwerpunkt liegt auf einer messdatenbasierten Validierung, die die Praxistauglichkeit der entwickelten Konzepte nachweist.

Projekttitel: SiCer-Substrate für MEMS-Radarsensoren
Projektlaufzeit: Oktober 2022 - September 2025
Förderkennzeichen: 03VP09612
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jens Müller
Zentrum für Mikro- und Nanotechnologien 

Autonom agierende Anlagen, Flugkörper und Fahrzeuge werden wesen,tlich die industrielle Produktion, Logistik und Mobilität der Zukunft prägen. Um ein Höchstmaß an Sicherheit gewährleisten zu können: müssen sich solche autonomen Systeme jederzeit in ihrer Umgebung mittels raumerfassender Sensorik orientieren können. Im Projekt soll die Lücke hinsichtlich Entfernungsauflösung und Störsicherheit gegenüber Umweltbedingungen durch Kombination von hochpräziser Radar- und miniaturisierter Strahlschwenktechnologie geschlossen werden. Um eine den optischen Systemen entsprechende Auflösung erreichen zu können, werden die klassischen mm-Wellen-Frequenzen, welche von aktuellen kommerziellen Radar-Systemen verwendet werden, verlassen und in den. Bereich der Tera-Hertzanwendur;ig gegangen (>0.1 THz). Durch diesen Schritt steht mehr Bandbreite zur Verfügung, welche essentiell für die höhere Auflösung ist. Erste Radar-Transceiver Module für diese Bereiche (122 GHz; 220 GHz) erreichen aktuell den Markt. Diese hochauflösenden Radarsensoren können durch eine schnelle rasternde Bewegung zu raumerfassender Sensorik erweitert werden. Diese mechanische Bewegung, wird über eine MEMS-Antennen-Architektur erreicht, welche ähnlich auch bei LI DAR-Anwendung (dabei wäre es ein MEMS-Spiegel) zu finden ist. Diese MEMS-aktuierten Antennen werden über ein neuartiges Silizium-L TCC-Verbundsubstrat (SiCer) realisiert, das mechanische Aktoren auf Silizium und Mikrowellen-Funktionalitäten in der
1L TCC in besonderer Weise vereint. Ziel des Projekts MEMS-Radar ist es, die einzelnen bei den Partnern etablierten Technologiemodule (schwenkbare MEMS-Strukturen - TUI/UB, Radar-Signalauswertung - FHR, Design und Aufbau von Ultra-Hochfrequenzsystemen - TUB) für kostengünstige, miniaturisierte und raumauflösende (und damit auch bildgebende) Radar-Sensoren für relevante Marktsegmente zu kombinieren (autonomes Fahren, zivile Sicherheitsanwendung), gemeinsam zu validieren und in einen Demonstrator umzusetzen.

Projekttitel: THinKI - Thüringer Hochschulinitiative für KI im Studium
Projektlaufzeit: Dezember 2021 - November 2025
Förderkennzeichen: 16DHBKI085
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Horst-Michael Groß
Fachgebiet: Neuroinformatik und Kognitive Robotik

Im Verbundprojekt THInKI soll ein gemeinsames Bildungsprogramm entwickelt werden, das die gesamte Bandbreite von Technologien Künstlicher Intelligenz (KI) sowie deren Anwendungsfeldern in Wissenschaft und Praxis abdeckt. Das Programm soll verschiedene Zielgruppen an beiden beteiligten Universitäten adressieren und teilweise auf bereits existierenden Materialien und Modulen aufbauen. Neben der Erstellung und Weiterentwicklung von Lehrmaterial soll ein Zertifikatsprogramm Studierenden und Graduierten aus allen Studienrichtungen die Möglichkeit geben, Wissen auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz zu erlangen. Neben den naturwissenschaftlich-technisch geprägten Angeboten der TU Ilmenau werden in diesem Programm auch soziale, ethische oder rechtliche Aspekte abgedeckt, die notwendig sind, um zukünftige KI-Systeme entwickeln und bewerten zu können. Für die Konzeptionierung, Umsetzung und Realisierung werden die TU Ilmenau und die FSU Jena eng vernetzt zusammenarbeiten, um ein kohärentes Angebot zu schaffen, das von Studierenden und Lehrenden beider Universitäten gleichermaßen genutzt werden kann. Die Vernetzung und Zusammenarbeit wird durch das Thüringer Zentrum für Lernende Systeme und Robotik (TZLR), als gemeinsame Einrichtung beider Universitäten, gefördert und organisiert.

Projekttitel: VIVALDI (VIVID) - Virtuelle Testumgebung für automatisierte und vernetzte Fahrfunktionen im Einbauzustand (Virtual Validation Tool Chain for Automated and Connected Driving) - Deutsch-japanische Forschungskooperation im automatisierten und vernetzten Fahren: Virtuelle Validierung - VIVID
Projektlaufzeit: Oktober 2020 - September 2023
Förderkennzeichen: 16ME0164K
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Matthias Hein
Fachgebiet: Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik
Website: https://www.safecad-vivid.net/

Das Projekt VIVALDI ist in die deutsch-japanische Forschungskooperation VIVID- ,,German Japan Joint Virtual Validation Methodology for Intelligent Driving Systems" eingebettet und beschäftigt sich mit vielversprechenden Methoden zur Absicherung automatisierter und vernetzter Fahrfunktionen. Die zentrale Forschungsfrage lautet: ,,Wie sicher ist sicher genug?" Ein Schwerpunkt des Forschungsprogramms liegt auf einer effizienten und standardisierbaren Anwendung virtueller Testumgebungen, die von reinen software-basierten Ansätzen (software-in-the-loop, SiL) bis zur drahtlosen Einbindung von Sensorsystemen im Einbauzustand in virtueller Testumgebung (over-the-air, vehicle-in-theloop, OTA/ViL) reichen und transparente Schnittstellen aufweisen. Mit der inhaltlichen und methodischen Ausrichtung wird eine hervorragende Passfähigkeit sowie komplementäre Ergänzung der Ansätze im japanischen Vorhaben DIVP erreicht; darüber hinaus ergänzt der VIVALDI-Ansatz die auf höherer Systemebene angesiedelten Forschungsvorhaben der PEGASUS-Projektfamilie und erzielt somit einen nachhaltigen Mehrwert. Der Beitrag der TUIL fokussiert sich hierbei in Abgrenzung der SiL- und HiL-Ansätze auf die OTA/ViLMethodik, die eine Untersuchung relevanter Radar- und Kamerasensorfunktionen im Einbauzustand ermöglicht und auf relevante Ergebnisse des Vorgängervorhabens SafeMove zurückgreifen kann. Der Ansatz zielt auf eine hersteller- und plattformunabhängige Implementierung der im Konsortium untersuchten Prüfstandstechnologien, Szenarien- und Sensormodelle und Bewertungsmodelle zur 
Absicherung automatisierter und vernetzter Fahrfunktionen. Darüber hinaus koordiniert die TUIL die wissenschaftlichen Arbeiten innerhalb des VIVALDI-Konsortiums sowie im Rahmen themenspezifischer Arbeitsgruppen gemeinsam mit den japanischen Projektpartnern.

Projekttitel: WissKommEnergiewende - Kommunikationswissenschaftliche Vorbereitung und Evaluation der Ausstellungsprojekte durch empirische Forschung (Medienbeobachtung, Zielgruppenanaylsen, Untersuchung struktureller Kontakte)
Projektlaufzeit: April 2021 - Dezember 2024
Förderkennzeichen: 03SF0625E
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Jens Wolling
Fachgebiet: Empirische Medienforschung/Politische Kommunikation

Das Fachgebiet EMPK der TU Ilmenau zeichnet verantwortlich für die kommunikationswissenschaftliche Erforschung des Ausstellungsprojekts "Kommunikation der Energiewende in die breite Öffentlichkeit". Im Teilvorhaben wird die (kommunikative) Ausgangslage vor Beginn der Ausstellungen untersucht. Es wird begleitend analysiert, wie sich die öffentliche Kommunikation während des Projekts verändert. Zudem wird ermittelt, welche Wirkungen die Ausstellungen und die Begleitkommunikation auf die Wahrnehmung der Besucher sowie die Kommunikation in publizistischen und sozialen Medien und damit auch auf die breitere Öffentlichkeit haben. Die erzielten Ergebnisse werden auch kontinuierlich für die konzeptionelle Weiterentwicklung der Ausstellung und der Begleitkommunikation verwendet. Das Forschungsvorhaben lässt sich anhand von vier Forschungsfragen zusammenfassen:
1) Welche Vorkenntnisse und Voreinstellungen haben die Bürgerinnen und Bürger zu den Themen der Ausstellungen und wie können diese in die Konzeption und Weiterentwicklung der Ausstellungen einfließen?
2) Wie berichten unterschiedliche Medien über die Themen der Ausstellungen und welche Veränderungen lassen sich im zeitlichen Verlauf messen?
3) Welche öffentlichen Diskurse führen Bürgerinnen und Bürger über die Themen der Ausstellungen in sozialen Medien und Kommentarspalten?
4) Welchen Einfluss hat das strukturelle Umfeld der Ausstellungsorte und die damit zusammenhängenden konzeptionellen Unterschiede in den Ausstellungen darauf, wie die Ausstellungen von den Besucherinnen und Besuchern wahrgenommen und bewertet werden? Wie beeinflusst das strukturelle Umfeld zudem Lerneffekte, emotionale Wirkungen, sowie Einstellungs- und Mobilisierungseffekte?

Projekttitel: Flora Incognita Moni – Methoden zum Schließen von Datenlücken im bundesweiten Biodiversitätsmonitoring und für Berichtspflichten
Projektlaufzeit: August 2024 - Juli 2026
Förderkennzeichen: 352460010A
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. (Jun.-Prof.) Patrick Mäder
Fachgebiet: Data-intensive Systems and Visualization

Die Flora Incognita App ist ein innovatives Tool zur automatischen Pflanzenbestimmung, das eine Vielzahl von Nutzern anspricht und ihnen dabei hilft, die pflanzliche Artenvielfalt der Natur zu erkunden und zu verstehen. Gleichzeitig werden mit der App wichtige Daten zur Verbreitung von Pflanzen in Deutschland gesammelt. Im Rahmen des Projektes wird eine kontinuierliche Bereitstellung und Weiterentwicklung der Flora Incognita sichergestellt. Die App wird an neue Betriebssysteme und wachsende Nutzerzahlen angepasst. Zusätzliche Funktionen werden implementiert, um das Potenzial der App zu erweitern. Darüber hinaus werden räumliche und zeitliche Analysen zu den Citizen Science Daten durchgeführt, um die Flora Incognita noch besser an die Anforderungen eines langfristigen Biodiversitätsmonitorings anzupassen. Das Projekt wird durch umfangreiche Öffentlichkeitsarbeit und Umweltbildungsangebote begleitet.

Projekttitel: FloraIncognitaPlus - Flora Incognita++ Systematisches und verlässliches Monitoring der deutschen Flora als bürgerwissenschaftliche Herausforderung
Projektlaufzeit: August 2019 - Juli 2024
Förderkennzeichen: 3519685A08
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. (Jun.-Prof.) Patrick Mäder
Fachgebiet: Softwaretechnik für sicherheitskritische Systeme (Juniorprofessur)

In einer aktuellen Umfrage mit mehr als 500 Personen gaben 38% an, weniger als 20 krautige, wildwachsende Pflanzenarten zu kennen. Nur 10% kannten mehr als 100 Arten namentlich. Naturschutzverbände und Wissenschaftler beklagen mangelnde Artenkenntnisse in unserer Gesellschaft seit Jahren und das sogar bei ausgebildeten Biologen. Während die biologische Vielfalt schwindet, schwinden somit auch die Möglichkeiten, diese überhaupt zu erfassen. Wie sind diese beiden negativen Trends, die sich auch noch gegenseitig verstärken, aufzuhalten oder gar umzukehren? Im Rahmen des aktuellen Flora lncognita Projektes wurde ein Verfahren zur teilautomatischen, interaktiven Pflanzenbestimmung mit Smartphones entwickelt. In den 10 Monaten seit Veröffentlichung verzeichnet die Flora lncognita App bereits 75.000 +Installationen.Mehr als 400.000 Beobachtungen wurden in den Monaten Mai 2018- Februar 2019 erstellt. Erste Erfahrungen mit der Flora lncopgnita App zeigen das Potential für die Dokumentation von Pflanzenvorkommen, Blühzeiträume sowie für die Erweiterung von Pflanzenkenntnis in der Bevölkerung. In diesem Anschlussvorhaben soll die App so weiterentwickelt werden, dass sie sich als eine Standardmethode zur Pflanzenbestimmung in Deutschland, auch für bestimmungskritische Taxa, etablieren kann. Fachverbände und Behörden sollen Zugang zu den aufgenommen Daten erhalten. Eine Kombination aus datenwissenschaftlichen Methoden, Diskussionsplattform für kritische Funde und systematischer Expertenbegutachtung wird die Qualität und Präzision der aufgenommenen Funde sicherstellen und wird so die langfristige Dokumentation von Pflanzenvorkommen ermöglichen. Das Anschlussvorhaben legt weiterhin großen Wert auf eine bürgerwissenschaftliche Beteiligung im Rahmen der Flora Capture und der Flora lncognita App, welche um zeitlich und örtlich spezifische Aufgaben erweitert wird.

Projekttitel: Natura lncognita -Workflow-Plattform zur Kl-basierten Artbestimmung
Projektlaufzeit: Dezember 2020 - November 2023
Förderkennzeichen: 67KI2086A
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. (Jun.-Prof.) Patrick Mäder
Fachgebiet: Softwaretechnik für sicherheitskritische Systeme (Juniorprofessur)

Die wenigen Informationen über den Wandel der biologischen Vielfalt resultieren weitgehend aus einem Mangel an taxonomischer und räumlicher Abdeckung. Großflächiges Monitoring der biologischen Vielfalt ist eine große Herausforderung, da ein angemessenes Monitoring kosten- und zeitintensiv ist und darüber hinaus umfangreiches taxonomisches Wissen erforderlich ist. Für ein effektives und umfassendes Biodiversitätsmonitoring ist ein breites Feld an Methoden und Konzepten notwendig. Die Ausschöpfung des Potentials automatisierter Erfassungs- und Auswertungsmethoden wird von Wissenschaftlern hier als eine der Kernforderungen genannt.
Die konsequente Nutzung neuester Ansätze der künstlichen Intelligenzen in Kombination mit der ständigen Verfügbarkeit von mobilen Endgeräten wie Smartphones und Tablets machen es heutzutage möglich, die Bestimmung von Arten, als eine der Grundaufgaben des Biodiversitästmonitorings, deutlich zu vereinfachen. Während des von uns durchgeführten Flora lncognita Projektes zur automatischen Bestimmung von Pflanzenarten haben wir bereits eine initiale Infrastruktur geschaffen, welche im Rahmen eines KI-Leuchtturmprojektes so abstrahiert werden soll, dass es in Zukunft deutlich einfacher möglich wird eine automatische Erkennung auch für andere Artengruppen und auch für unterschiedlichste Forschungsfragen im Bereich der Biodiversitätsforschung zu erweitern. Nach Aufbau einer umfassenden Infrastruktur sollen auch kleinere, auf spezifische Fragestellungen ausgerichtete Projekte diese Infrastruktur leicht nutzen können.
Angesichts der beschriebenen, steigenden Nachfrage nach automatisierter Artbestimmung sehe wir den idealen Zeitpunkt zur Konzeption einer Infrastruktur, welche die einfache Realisierung von Workflows zur automatischen Bestimmung verschiedenster Artengruppen erlaubt.

Projekttitel: PMOVER - Mobilitätslösungen im suburbanen Raum vernetzen (P: Mover)
Projektlaufzeit: Oktober 2021 - Oktober 2024
Förderkennzeichen: 45FGU138_A
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Matthias Hein
Fachgebiet: Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik

Nachhaltige Mobilitätsstrategien als Komponente einer modernen, vernetzten Gesellschaft verlangen die gemeinsame Entwicklung von Verkehrs-, Daten- und Netzwerkinfrastrukturen. Bestes Beispiel dafür sind Pilotprojekte zum autonomen Fahren im Bereich des ÖPNV, bei dem sich der notwendige teleoperierte Betrieb nur mit Leistungsmerkmalen des 5G-Netzes (low-latency, ultra-reliability, Vertikalindustrie Verkehr) realisieren lässt. Die Idee digitalisierter und vernetzter Lösungen reicht im Konzept P:Mover jedoch weit über diese Anwendung hinaus und adressiert den intennodalen Mobilitätsraum, kommunale Aufgaben im Verkehrssektor und ein breites Spektrum an mobilitätsbezogenen Diensten, die zukunftssicher und leistungsfähig auf dem 5G-Standard auf-bauen. Die 5G-lmplementierung lässt für industrielle Anwendungen einen Innovationsschub erwarten, was allerdings mit erheblichen Bedarfen in Forschung und Entwicklung verbunden ist. Die P:Mover Pionierregion setzt als Technologie- und Forschungsstandort deshalb konsequent auf die Mehrfachfunktion eines Anwendungs- und Forschungsraums mit Innovationspotenzial und nachhaltigen wirtschaftlichen Effekten. Veranschaulicht wird dieser Ansatz anhand dreier verzahnter Aktions- und Anwendungsdomänen: Wirtschaft, Wissenschaft und kommunale Aufgaben.

Zielstellung und Anwendungen:

- Pilotstrecke und Aufbau von Kompetenzen für autonomes Fahren beim ÖPNV, um für die bevorstehenden Umbrüche im Mobilitätssektor gerüstet zu sein

- Schaffung attraktiver, intermodal vernetzter Angebote von Bus und Bahn sowie intelligente umweltfreundliche Verkehrsplanung und - steuerung

- Erschließung der Potenziale von 5G für die Digitalisierung bestehender und neuer kommunaler Aufgaben im Verkehrssektor

- Förderung innovativer, 5G-basierter Dienstleistungen mit Mobilitätsbezug

- Nutzung und weitere Stärkung des Forschungsstandortes in den Bereichen Funktechnologien und autonomes Fahren durch Infrastrukturen und wissenschaftlich-industrielle Partnernetzwerke

Projekttitel: ZeTTPlus, ZeTT+ - Zukunftszentrum Digitale Transformation Thüringen-ZeTT+der deutschen Flora als bürgerwissenschaftliche Herausforderung
Projektlaufzeit: Januar 2023 - Dezember 2025
Förderkennzeichen: VA2879956
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jean Pierre Bergmann
Fachgebiet: Fertigungstechnik

Die Digitalisierung und der aktuelle Wandel in der Arbeitswelt stellen Unternehmen und Beschäftigte vor großen Herausforderungen.
Einerseits finden die neuen Technologien eine immer steigende Anwendung in den produzierenden Unternehmen und sichern so ihre zukünftige Wettbewerbsfähigkeit. Auf der anderen Seite fordert der Einsatz derartiger Technologien eine Erweiterung der momentan vorhandenen Qualifikationen heutiger Mitarbeiter.
Das Teilprojekt der TU Ilmenau legt den Fokus auf das verarbeitende Gewerbe und entwickelt ein innovatives Qualifizierungskonzept für die Mitarbeiter weiter, welche kollaborierende, intelligente Robotersysteme in ihren Abläufen einsetzen und nutzen wollen. Das Teilprojekt zielt darauf ab, mit Hilfe eines mobilen Demonstrators das zu entwickelnde Qualifizierungskonzept in den Modellunternehmen zu erproben und es vor allem der metallverarbeitenden Branche für die Weiterqualifizierung der Mitarbeiter zur Verfügung zu stellen.

Projekttitel: CO-HUMANICS - Co-Präsenz von Menschen und interaktiven Companions für Senioren
Projektlaufzeit: Juni 2021 - Mai 2026
Förderkennzeichen: P2019-01-004
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Alexander Raake
Fachgebiet: Audiovisuelle Technik
Fakultät: Elektrotechnik und Informationstechnik

Im Vorhaben sollen Schlüsseltechnologien für die zukünftige Kommunikation und Interaktion älterer Menschen in unterschiedlichen Nutzungsszenarien erforscht, entwickelt und evaluiert werden. Im Zentrum der geplanten Gmndlagen- und Anwendungsforschung steht die technikgestützte Co-Präsenz älterer Menschen mit interaktiven Companions innerhalb ihrer häuslichen Umgebung. Die durch die Companions vermittelten lnteraktionspartner können Freunde, Angehörige oder auch entferntere Personen wie medizinisches oder Pflegepersonal sein, die als realitätsnahe Repräsentation mittels audiovisueller Augmented Reality (AR) Techniken telepräsent gemeinsam mit der älteren Person in ihrer häuslichen Umgebung zugegen sind. Neben AR- basierter Telepräsenz sollen auch Verkörperungen von lnteraktionspartnem durch ein physisches System in Form eines mobilen Assistenzroboters (Companion Robot) adressiert werden. Dabei können sowohl die AR-Repräsentation als auch der Assistenzroboter nicht nur eine reale Person verkörpern, sondern auch eine KI bzw. ein teil- oder vollautonomes System. Mithilfe dieser Systeme (AR und Companion Robot, Mensch oder Kl als Partner) können ältere Personen innerhalb ihrer häuslichen Umgebung und im Rahmen ihrer kognitiven und körperlichen Fähigkeiten kommunizieren sowie Assistenz bei Hamdlungen des alltäglichen Lebens erhalten.
Mit den geplanten technischen Entwicklungen sollen Seniorinnen erstmals in die Lage versetzt werden, neuartige Telepräsenztechnologien zur Interaktion und Kommunikation in ihrem häuslichen Alltag zu nutzen und damit Co-Präsenz zu erfahren. Dabei verwendet CO-HUMANICS einen partizipatorischen Human-Centered-Design-Ansatz, um mensch-zentriert unterschiedliche technologische Verfahren der Co-Präsenz zu erforschen und umzusetzen. CO-HUMANICS liefert damit einen entscheidenden Durchbruch hin zu einer neuartigen und zugleich für ältere Menschen nützlichen und nutzbaren sozialen Telepräsenz- und Assistenztechnologie.

Projekttitel: DeepTurb - Deep Learning in und von Turbulenz
Projektlaufzeit: Januar 2020 - Dezember 2024
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Jörg Schumacher
Fachgebiet: Theoretische Strömungsmechanik
Fakultät: Maschinenbau

Die Anwendung von Maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) auf experimentelle Messungen und Simulationsrechnungen von Turbulenz eröffnet einzigartige Möglichkeiten komplexe Daten nach physikalischen Kriterien neu zu klassifizieren und somit ein bisher fehlendes Verständnis der grundlegenden Transportprozesse für effektivere Modellierungen turbulenter Strömungen zu gewinnen. Mittels KI soll die Dynamik turbulenter Superstrukturen - großskalige Muster der Turbulenz - aus umfangreichen  Forschungsdatensätzen horizontal ausgedehnter Konvektionsströmungen extrahiert, in dimensionsreduzierten nichtlinearen dynamischen Systemen vorhergesagt sowie deren Auswertung in optischen Strömungsmessverfahren beschleunigt werden Diese Anwendungen erfordern eine Erweiterung der mathematischen Grundlagen, u.a. durch optimierungsbasierte prädikative Regelung in ML Algorithmen, die eine effizientere Vorhersage von Turbulenz erst ermöglichen.

Projekttitel: E4SM - Engineering for Smart Manufacturing
Projektlaufzeit: Mai 2019 - April 2024
Förderkennzeichen: 0563-2.8/738/2
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Horst-Michael Groß
Fachgebiet: Neuroinformatik und Kognitive Robotik
Fakultät: Informatik und Automatisierung

Das Ziel des Vorhabens E4SM ist es, innovative wissenschaftliche Methoden für die Entwicklung, Implementierung, Einrichtung und den Betrieb von Machine Leaming (ML) basierten Assistenzsystemen für das Smart Manufacturing in industriellen Anwendungsszenarien zu erforschen. Im Kontext von Industrie 4.0 sollen dabei insbesondere die Anforderungen und Besonderheiten bei Fertigungs- und Montageprozessen kleiner und mittelgroßer Unternehmen (KMU) berücksichtigt werden. Als exemplarische und zudem übertragbare und idemonstrierbare Anwendungsszenarien wurden in Abstimmung mit den assoziierten Partnern, dem Thüringer Zentrum für Maschinenbau (ThZM) und dem Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Ilmenau, das "Vorrichtungsfreie Laserstrahlschweißen" und die "Variantenreichen Montageprozesse" identifiziert, in deren Kontext die in diesem Vorhaben bearbeiteten Methoden und Techniken erforscht, erprobt und demonstriert werden sollen. Im Unterschied zu anderen aktuellen Forschungsarbeiten zum Einsatz von Machine Learning in speziellen industriellen Anwendungen ist das Alleinstellungsmerkmal des hier beantragten Vorhabens die klare Fokussierung auf integrierte und ganzheitliche Engineering-Methoden für den Einsatz von lernbasierten Assistenzsystemen in der Fertigung. Angesichts der Komplexität industrieller Szenarien und der Vielzahl der in diesem Themengebiet aktiven Akteure zielt das Vorhaben deshalb explizit darauf ab, Durchbrüche in Bezug auf das Systems Engineering von ML-basierten Assistenzsystemen zu erzielen und hierzu einen integrierten Ansatz zu erarbeiten, der die wichtigen Kernbereiche Data Analytics & Management, domänenübergreifendes Machine Learning, Software Engineering, Collaborative Robotics sowie IT Security & Safety abdeckt. Neben diesem wissenschaftlichen Anspruch sollen durch das Vorhaben und die Einbindung von Unternehmen der Einsatz von ML-Verfahren und Assistenzsystemen für die KMUs besser plan- und beherrschbar werden und die Einstiegshürden minimiert werden.

Projekttitel: ELFISENS - Electric Field Sensing of physiological activity using optical fibers-a disruptive biosensing principle
Projektlaufzeit: März 2025 - Februar 2027
Förderkennzeichen: P2024-04-036
Projektleiter: Jun.-Prof. Thomas Kissinger
Fachgebiet: Nanofarbikations- und Nanomesstechnik
Fakultät: Maschinenbau

Direct sensing of electrical fields, through using optical fiber sensors combined with 3d printed piezoelectric strain transducers, could revolutionize biosensing by allowing truly contactless signal acquisition, for example for neonatal babies.

Projekttitel: Ilmenau School of Green Electronics (ISGE)
Projektlaufzeit: Juli 2024 - Juni 2028
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Stefan Sinzinger
Fachgebiet: Technische Optik
Fakultät: Maschinenbau

Die Technische Universität Ilmenau plant die Einrichtung einer Ilmenau School of Green Electronics(ISGE) als interdisziplinär angelegte Ausbildungs- und Forschungsstruktur für wissenschaftliche Nachwuchskräfte im Bereich der nachhaltigen Elektronik. Aktuelle Hochrechnungen prognostizieren, dass bis 2030 rund ein Fünftel der weltweiten elektrischen Energieproduktion für den Informationstechnologie (IT)-Sektor benötigt wird. Deshalb ist die Entwicklung einer neuen „grünen“ Mikroelektronik, die auf diese Problematik eine technologische Antwort gibt und nicht nur im Betrieb, sondern entlang der gesamten Wertschöpfungskette und im gesamten Materialkreislauf nachhaltig und klimaneutral ist, das Ziel dieses Projektvorhabens – der Ilmenau School of Green Electronics (ISGE). Um der Vielschichtigkeit und der Interdisziplinarität der Herausforderung gerecht zu werden, aber gleichzeitig einen realistischen Fokus zu haben, konzentriert sich die ISGE auf die Felder der bio-inspirierten Mikroelektronik, der intelligenten Werkstoffe, Bauelemente und Technologien und des energieeffizienten Computings, die idealerweise in einem leistungsstarken, aber energieeffizienten neuromorphen System zusammenkommen. Hierbei sollen zudem zwei strategische Zielstellungen verfolgt werden: (i) die Förderung und Bündelung interdisziplinärer Spitzenforschung im Feld der grünen Elektronik an der TU Ilmenau und (ii) die Nachwuchskräftesicherung durch die interdisziplinäre Ausbildung einer neuen Generation von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, die an den Schnittstellen der genannten Forschungsfelder arbeiten und die die neuen und wachsenden Herausforderungen in der Informationstechnologie bewältigen können. In dem als universitätinternes Schwerpunktprogramm angelegten Konzept der ISGE sollen zunächst 12 Promovierende als „Junior Research Fellows“ unter der wissenschaftlichen Koordination durch eine Nachwuchswissenschaftlerin/einen Nachwuchswissenschaftler (Postdoc) über vier Jahre arbeiten.

Projekttitel: Ilmkubator Lab - Nachhaltige Verankerung eines FabLabs als Teil des Gründungsökosystems an der TU Ilmenau
Projektlaufzeit: April 2024 - März 2029
Projektleiterin: Dr. Dörte Gerhardt
Referat: Referat Forschungsservice und Technologietransfer
 

FabLabs bzw. MakerSpaces sind offene Räume und Werkstätten, in denen die Nutzer an ihren Projekten arbeiten können. Neben der Einzelfertigung und dem Testen von Prototypen steht insbesondere der Austausch mit Gleichgesinnten im Vordergrund. Damit sind FabLabs eine wichtige Maßnahme zur Sensibilisierung von Studierenden und Promovierenden für das Thema Transfer und Unternehmertum.

Das Ilmkubator Lab, welches speziell auf den MINT-Bereich ausgerichtet ist, soll in den nächsten Jahren weiter ausgebaut und mit innovativen praxis- bzw. gründungsorientierten Formaten belebt werden. Dadurch wird die Kooperation innerhalb der gründungsaffinen Community befördert und maßgeblich die Bildung interdisziplinärer Gründungsteams angeregt. Eine enge Verzahnung und Bündelung von technologischen Ressourcen mit dem bestehenden studentischen MakerSpace, den Forschungsstrukturen in den Fakultäten sowie technologischen Zentren und An-Instituten dient der strategischen Verankerung in der gesamten Universität und soll perspektivisch auch den gesamten „Student life cycle“ unterstützen. Für die Umsetzung und Etablierung des FabLabs beantragen wir eine Förderung bei der Carl-Zeiss- Stiftung. Im Ergebnis des Projektes wird das FabLab nachhaltig an der TU Ilmenau verankert und Keimzelle für innovative technologieorientierte Ausgründungen und Transferprojekte sein.

Projekttitel: KI-MSO-O - KI gestützte Analyse, Modellbildung und Synthese (Design) von Organoiden
Projektlaufzeit: April 2025 - März 2030
Förderkennzeichen:  P2024-02-019
Projektleiter: Prof. Jana de Wiljes
Fachgebiet: Mathematics of Data Science
Fakultät: Mathematik und Naturwissenschaften

Organoide sind zentral für die Entwicklung neuer Therapien und das Verständnis komplexer, vorrangig das junge Erwachsenenalter und Kinder betreffender Krankheiten, wie zum Beispiel der Multiplen Sklerose und Gehirntumore. Das volle Potenzial dieser Technologie erschließt sich durch neuartige mathematische Modellierung dynamischer Prozesse und Wechselwirkungen, ergänzt durch KI-gestützte Prognosemethoden. Die Integration von Einzelzellinformationen, Patientendaten und Organoid -Bildern ist dabei essentiell. Resultierende Simulationen ermöglichen die Optimierung biotechnologischer und medizinischer Designs, um Reifung und spezifische Eigenschaften punktgenau zu  beeinflussen und somit aktiv steuern zu können. Dieser Ansatz verspricht signifikante Fortschritte in der personalisierten Medizin.

Projekttitel: MemWerk - Memristive Werkstoffe für die neuromorphe Elektronik
Projektlaufzeit: April 2020 - März 2025
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Martin Ziegler
Fachgebiet: Mikro- und nanoelektronische Systeme

Das Ziel des beantragten Vorhabens ist die umfassende Erforschung memristiver Werkstoffe für die neuromorphe Elektronik, d.h. für von der Biologie inspirierte und extrem energieeffiziente neue Systeme, in denen memristive Werkstoffe als zentraler Baustein der Hardware fungieren. Memristive Werkstoffe verfügen über einen Gedächtniseffekt und erlauben die Realisierung von Bauelementen, deren Funktion in vieler Hinsicht der von Synapsen gleicht. Mit diesen memristiven Bauelementen lassen sich neuromorphe Systeme erschaffen, die die biologischen Paradigmen der Informationsverarbeitung (Lernen und Gedächtnisbildung) so präzise wie nie zuvor technisch nachbilden und eine vollkommen neue Hardwarebasis für die Informationstechnik bieten.
Im Zentrum des Vorhabens steht die parameterorientierte Entwicklung memristiver Werkstoffe. Die geplanten eng aufeinander abgestimmten, experimentellen und theoretischen Arbeiten reichen von der Synthese memristiver Werkstoffe über die Herstellung und Modellierung von Bauelementen aus diesen Werkstoffen, die umfassende Werkstoffanalyse und Bauelementecharakterisierung und den Entwurf neuronaler Netzwerktopologien bis hin zur Realisierung neuromorpher Schaltkreise. Ein äußerst wichtiger Aspekt des Vorhabens ist die Entwicklung eines Kartierungssystems für memristive Werkstoffe mittels Konzepten der Digitalisierung, das die Werkstoffparameter (Materialeigenschaften) und die Prozessparameter (technologische Parameter der Werkstoffsynthese und der Bauelementeherstellung) in direkten Bezug zu den Charakteristika und Leistungsparametern memristiver Bauelemente und neuromopher Schaltkreise aus diesen Werkstoffen setzt. Damit wird es möglich, Werkstoffe für neuromorphe Systeme maßzuschneidern.
Das Vorhaben schlägt somit eine Brücke zwischen dem Werkstoff und seiner Anwendung und setzt die grundlegenden Werkstoff-, Prozess- und Technologieparameter in direkten Bezug zur Funktionalität des Werkstoffes in neuromorphen Systemen.

Projekttitel: NeuroSensEar - Neuromorphe akustische Sensorik für leistungsfähige Hörgeräte von morgen
Projektlaufzeit: Juli 2023 - Juni 2028
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Martin Ziegler
Fachgebiet: Mikro- und Nanoelektronische Systeme
Fakultät: Elektrotechnik und Informationstechnik

Mehr als 11 % der Menschen in der EU sind von Hörverlust betroffen, aber nur 41 % verwenden eine Hörhilfe aufgrund weiterhin auftretender Probleme beim Sprachverständnis und beim Anpassen der Geräte [1]. Unser Ziel ist es, die Akzeptanz von und die Versorgung mit Hörhilfen zu verbessern, indem deren Leistungsfähigkeit deutlich erhöht und die Anpassung an den Patienten und verschiedene Hörsituation stark erleichtert und automatisiert wird. Dazu werden Prinzipien biologischer Informationsverarbeitung in die Hörgerätetechnologie integriert und interaktive Ausgaben für besseres Hörverständnis untersucht, sodass Personen mit Hörbeeinträchtigung ihre Fähigkeit zur Hörwahrnehmung weitgehend zurückerlangen.

Projekttitel: PollenNet - Phänologie-basierte Pollenvorhersagen und EEG-basierte Bewertung allergischer Reaktionen mittels KI
Projektlaufzeit: April 2024 - März 2030
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Patrick Mäder
Fakultät: Informatik und Automatisierung
Fachgebiet: Data intensive Systems and visualization

Pollenbedingte Atemwegsallergien betreffen bis zu 30% der Weltbevölkerung und insbesondere Kinder. Diese Allergien verursachen hohe Krankheitskosten, führen zu Arbeits- und Schulversäumnissen und resultieren in frühen Todesfällen. Durch den Klimawandel wird sich die Pollenproblematik in den nächsten Jahren weiter verschärfen, weil über längere Perioden mehr und aggressivere Pollen erwartet werden. PollenNet verfolgt folgende Ziele unter Nutzung und Weiterentwicklung von KI-Methoden: (1) genaue Analyse und Vorhersage der Verbreitung allergener Pflanzen und insbesondere deren Wachstumsphasen (Phänologie), (2) bessere Charakterisierung von Polleneigenschaften, insbesondere bzgl. Allergenität und Ausbreitung, mittels Cytometer- Analysen und strömungsmechanischen Experimenten, (3) Entwicklung von Pollentransport- und ausbreitungsmodellen zur hochaufgelösten örtlichen, zeitlichen und taxonomischen Vorhersage von Pollenbelastungen, und (4) Erforschung von objektiven individuellen Markern im EEG für Allergiker im häuslichen Umfeld. Aus der Integration dieser Erkenntnisse soll ein Ansatz entwickelt werden, welcher deutlich genauere und aktuellere Vorhersage der lokalen Pollenbelastung ermöglicht.

Projekttitel: Stiftungsprofessur Computational Optics for Resource-Efficient Engineering
Projektlaufzeit: November 2027 - Oktober 2037
Förderkennzeichen: P2025-17-016
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Thomas Sattel
Fachgebiet: Mechatronik
Fakultät: Maschinenbau

70 Jahre nach der Gründung als „Fakultät für Feinwerktechnik und Optik" entwickelt sich die Fakultät für Maschinenbau der Technischen Universität Ilmenau zu einem wissenschaftlichen Zentrum für ressourceneffizientes Engineering. Die Antragstellung für die Stiftungsprofessur „Computational Optics for Resource-Efficient Engineering" für Prof. Florian Willomitzer von der University of Arizona, USA, ist ein Meilenstein auf diesem Weg, und fügt sich ein in die gesamtuniversitäre strategische Initiative zur Ausrichtung der Ingenieurwissenschaften auf Ressourceneffizienz und Nachhaltigkeit. Mit dieser Initiative wird aus der Technischen Universität Ilmenau heraus das Signal gesetzt, die technologischen Spielräume, die sich aus der stetigen Verbesserung der ingenieurtechnischen Präzision bei Design, Methoden, Prozessen und Maschinen ergeben, für nachhaltige Lösungen statt ausschließlich für Leistungssteigerung zu nutzen.
Die Berufung von Prof. Florian Willomitzer, einem hochkaratigen jungen Wissenschaftler, der u.a. mit rechnergestutzten Abbildungssystemen die physikalischen Grenzen der optischen Präzision auslotet, wird das Potenzial der Fakultät für Maschinenbau perfekt ergänzen. Von der Einrichtung der Stiftungsprofessur als Kristallisationspunkt für nachhaltiges Engineering werden zahlreiche Experten für Präzisionstechnik und Messtechnik, technologische Prozesse, mechatronisches Design und Steuerung an der Fakultät und der Universität profitieren. Die Stiftungsprofessur wird als Multiplikator und Konnex für vorhandene Strukturen und bestehende Bestrebungen dienen. Den Weg zu ebnen von der technologischen Machbarkeit zur nachhaltigen Machbarkeit, ist eine einzigartige Chance für die Technische Universität Ilmenau, ihre Sichtbarkeit und Attraktivität für Forschende und Studierende auf allen Ebenen zu verbessern.

Projekttitel: SustEnMat - Substitutions- u. Kreislaufstrategien für kritische Elemente in hocheffizienten optoelektron. Energiematerialien
Projektlaufzeit: Oktober 2024 - September 2029
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Thomas Hannappel
Fachgebiet: Grundlagen von Energiematerialien
Fakultät: Mathematik und Naturwissenschaften

Halbleitertechnologie und regenerative Energieversorgung sind von größter Bedeutung in Gesellschaft und Wissenschaft. In beiden Anwendungsfeldern erreicht man beste Leistungsmerkmale mit III-V-Verbindungshalbleitern. Sie zeigen exzellente optoelektronische Eigenschaften und Rekordwerte bei Solarzellen, direkter solarer Wasserstofferzeugung oder C02-Reduktion. Allerdings ist das Gruppe-III-Element In-dium begrenzt verfügbar (auf dem Niveau von Silber); auch Gallium kann als kritisch angesehen werden und manche Gruppe-V-Elemente wie Arsen und Antimon sind zu-dem gesundheitsbedenklich. Ziele unseres Projektes sind: (i) Reduktion und Substitution der kritischen Elemente in III-V-Bauelementstrukturen, u.a. durch verstärkten Einsatz von Aluminium und Verkleinerung der atomaren Gitterkonstanten sowie (ii) Lebenszyklusanalyse und ökonomische Perspektiven für die Herstellung von III-V-basierten opto-elektronischen Bauelementen.

Projekttitel: VERNEDCT - Ressourceneffizientes Energie-Verteilnetz durch DC-Technologie
Projektlaufzeit: Juli 2023 - Juni 2029
Förderkennzeichen: P2021_10_003
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dirk Westermann
Fachgebiet: Elektrische Energieversorgung

Der Einsatz von Gleichstrom (DG) in Verteilnetzen ermöglicht eine wesentlich höhere Auslastung der Netzinfrastruktur und verringert damit den Ressourceneinsatz für den Netzausbau. Es soll die technologische Basis für ein neuartiges, vollständig Umrichter-gespeistes Netzdesign auf Basis von DG-Technologie entwickelt werden (Verteilnetz DG-Technologie, VERNEDGT), das die Aufgaben der heutigen Netzebenen 5-7 (Mittel- und Niederspannung) übernehmen kann. Bei der Umstellung von Verteilnetzen auf DG-Technologie handelt es sich um eine umfassende soziotechnische Transformation. Im Fokus liegen urbane Regionen. Eine Dimension besteht in der Betrachtung der gesamten technischen Systemhierarchie vom Energiemanagement über die Netzsystemtechnik und System- und Umrichterregelung bis hin zu den Schaltgeräten. Es sollen eine skalierbare Zielnetztopologie für Verteilnetze in DG-Technologie, ein dazugehöriges Schutz- und Betriebskonzept, geeignete Umrichter-Grundtypen nebst Regelung und neue Schaltgeräte wie Hybridschalter erarbeitet werden. Eine weitere Dimension besteht in der kommunikativen Einbeziehung von Akteursgruppen (Netzbetreiber, Gerätehersteller, Handwerker, Zivilgesellschaft, etc.), die in den Transformationsprozess potentiell involviert sind, in das Forschungsvorhaben. Die dritte Dimension ist die Erarbeitung eines realistischen Transformationspfades. Es soll die Frage beantwortet werden, mit welchen Transformationsschritten das heutige Verteilnetz der Netzebenen 5-7 auf ein effizienteres DG-basiertes Zielsystem im Zeitraum bis 2050 transformiert werden kann und welche technologischen, netzplanerischen und kommunikativen Zwischenschritte bei Herstellern, Netzbetreibern, anderen Akteuren erforderlich sind.

Projekttitel: CrossLab - Flexibel kombinierbare Cross-Reality Labore in der Hochschullehre: zukunftsfähige Kompetenzentwicklung für ein Lernen und Arbeiten 4.0
Projektlaufzeit: August 2021 - Juli 2024
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Detlef Streitferdt
Fachgebiet: Softwaresysteme/Prozessinformatik
Fakultät: Informatik und Automatisierung

Konzepte zur Digitalisierung der Laborausbildung wie Simulationen, virtuelle Laborumgebungen oder Remotelabore, die unter dem Sammelbegriff Cross-Reality-Labore (Crosslabs) zusammengefasst werden, haben nicht erst in der aktuellen Pandemiesituation ihre Leistungsfähigkeit und Flexibilitat bewiesen. Obwohl das Potenzial einer hochschulübergreifenden Nutzung offensichtlich ist, bleiben diese aber hochschullokal isoliert. Trotz inhaltlicher Überdeckung lassen sich die festgelegten lnstallationen, die auf die didaktischen Erfordernisse an einem Standort zugeschnitten wurden, nicht aus dem Kontext (Vorkenntnisse der Studierenden, individuelle Schwerpunkte, Umfang der Aufgabenstellung) einer anderen Hochschule heraus nutzen. Crosslab zielt auf die Etablierung eines hochschulübergreifenden, interdisziplinären Netzwerkes von digitalisierten Labormodulen, die vergleichbar mit den Konzepten der Industrie 4.0, bedarfsbezogen in einer Lehrumgebung für studierenden-zentrierte Lehre kombiniert werden können. Dafür werden durch die Partner TU Beigakademie Freiberg, TU Ilmenau, TU Dortmund und der NORDAKADEMIE sowohl auf didaktischer, technischer und-organisatorischer Ebene Lösungen entwickelt und evaluiert.