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Projekttitel: Spitzen- und laserbasierte 3D-Nanofabrikation in ausgedehnten makroskopischen Arbeitsbereichen
Projektlaufzeit: April 2017 – Dezember 2021
Förderkennzeichen: GRK 2182/1-2017
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Eberhard Manske
Fachgebiet: Fertigungs- und Präzisionsmesstechnik
Fakultät: Maschinenbau
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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: Spitzen- und laserbasierte 3D-Nanofabrikation in ausgedehnten makroskopischen Arbeitsbereichen
Projektlaufzeit: Oktober 2021 – März 2026
Förderkennzeichen: GRK 2182/2 - 2021
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Eberhard Manske
Fachgebiet: Fertigungs- und Präzisionsmesstechnik
Fakultät: Maschinenbau
Neben der stetigen Weiterentwicklung der optischen Lithographie treten immer mehr alternative Nanofabrikationstechnologien auf den Plan. Im Graduiertenkolleg GRK 2182 wird seit 2017 an der Erarbeitung der wissenschaftlich-technischen Grundlagen zur systematischen und konsequenten Anwendung von präzisionstechnischen und präzisionsmesstechnischen Strategien und Ansätzen auf Nanofabrikations prozesse erfolgreich verfolgt. Methodisch geht es dabei um die synergetische Verbindung leistungsfähigster AFM-Spitzen- und Laser basierter Nanofabrikationstechnologien mit hochpräziser, skalenübergreifender 30-Nanopositionier- und Nanomesstechnik. Die während der ersten Förderperiode in den Projektbereichen A - spitzenbasierte Nanofabrikation, B - laserbasierte Nanofabrikation und C - Nanofabrikation auf Freiformflächen unter Einbeziehung der Querschnittsthemen Theorie und Metrologie, Tools und Parallelisierung und Kinematik und Regelung gelegten wissenschaftlich-technischen Grundlagen haben ihr Potenzial unter Beweis gestellt und sollen konsequent fortgesetzt werden. Neue Akzente sind beispielsweise durch die neue 100 mm-Nanofabrikations-Plattform gegeben, um die Single Nano-digit Lithogra phie weiterzuentwickeln. Innerhalb der zweiten Förderperiode sollen weitere neue Nanofabrikationstechniken, z.B. spezielle additive Verfahren und Nanomanipulationstechniken, hinsichtlich ihres Potenzials untersucht werden, die in Kombination mit der NPM-Technik neue Möglichkeiten eröffnen. Ein größerer Fokus soll auf die direkte Verbindung von Nanofabrikation und Nanomesstechnik, beispielsweise die Iteration von Fertigung und Messung oder die Realisierung neuer hochpräziser lokalisierter Reparaturverfahren, gelegt werden. Zusätzlich soll verstärkt auf neue, innovative Applikationen orientiert werden, die sich aus den gewachsenen Möglichkeiten der Nanofabrikation ergeben.
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: 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: 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: ElectroMagnetic imaging for a novel genERation of medicAL Devices
Projektlaufzeit: Mai 2018 - April 2022
Förderkennzeichen: 764479/811274
Projektleiter: Dr.-Ing. Marko Helbig
Fachgebiet: Biosignalverarbeitung
Fakultät: Informatik und Automatisierung
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EMERALD (ElectroMagnetic imaging for a novel genERation of medicAL Devices) is the coherent action of leading European engineering groups involved in electromagnetic (EM) technology for medical imaging to form a cohort of highlyskilled researchers capable of accelerating the translation of this technology “from research bench to patient bedside”. Nowadays, medical imaging technologies play a key role to face the ever-growing number of challenges due to aging populations, as they are the essential clinical tool to deliver accurate initial diagnosis and monitor the evolution of disease over time. For this reason, a whole range of new imaging modalities is currently being developed to supplement and support current modalities. Among these technologies, there is EM imaging, which involves the illumination of the portion of the Body under investigation with low-power non-ionizing EM waves (in the microwave spectrum) and the use of the resultant backscattered signals to generate images of the internal structures of the body. The scientific objective pursued by the EMERALD action is to accelerate translation of research in EM medical imaging into clinical prototypes. To this end, EMERALD will establish a group of 13 outstanding early stage researchers who will be the European leaders in this field, through a unique scientific and training programme. The EMERALD trained researchers will drive the future developments of EM imaging technology, thanks to the targeted skills, they will attain, and their established connections with clinicians and stakeholders. The EMERALD consortium involves academic institutions, industrial partners, hospitals and university medical centers (as partner organizations). The success of EMERALD will ensure that all achieved innovative technological developments will be translated into benefits to the end user community and potentially taken to market, with an impact on both the European society and scientific community.
The main research topic of the ESR position at TU Ilmenau will be design, realization and evaluation of a device for non-invasive tissue temperature monitoring during hyperthermia treatment based on ultra-wideband microwave sensing.
The main objectives of the planned research activities will be:
• Development of a UWB radar methodology for non-invasive tissue temperature monitoring inside the human body during hyperthermia treatment
• Implementation and evaluation of robust and real-time capable signal processing algorithms for remote tissue temperature monitoring
• Imaging of tissue temperature distribution
• Design and test of UWB sensors for co-existence with high power microwave heating applicators
Projekttitel: Electric Vehicle Components for 1000 km daily trips
Projektlaufzeit: Januar 2019 - Dezember 2021
Förderkennzeichen: 824250
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Klaus Augsburg
Fachgebiet: Kraftfahrzeugtechnik
Bearbeiter in Ilmenau: Thüringer Innovationszentrum (ThIMo)
The project brings together ten participants from industrial and academic backgrounds to provide innovative and massproduction optimised components enabling the efficient integration of powertrain and chassis systems, which will increase EV range and user acceptance. Given the recent progress related to in-wheel motors technology, and the benefits of inwheel architectures in terms of active safety, packaging and drivability, EVC1000 will focus on in-wheel drivetrain layouts, as well as a wheel-centric integrated propulsion system and EV manager. More specifically, the consortium will develop: - New components for in-wheel powertrains: i) Efficient, scalable, reliable, low-cost and production-ready in-wheel motors, suitable for a wide range of torque and power specifications; and ii) Dual inverters for in-wheel motor axles based on Silicon Carbide technology. The designs will include detailed consideration and measurement of the electro-magnetic compatibility aspects, as well as the implementation of model-predictive health monitoring techniques of the electronic components. - New components for electrified chassis control with in-wheel motors: i) Brake-by-wire system for seamless brake blending, high regeneration capability and enhanced anti-lock braking system control performance; and ii) Electro-magnetic active suspension actuators, targeting increased comfort and electric vehicle efficiency. - Controllers for the novel EVC1000 components, exploiting the benefits of functional integration, vehicle connectivity and driving automation for advanced energy management The new EVC1000 components will be showcased in two production-ready electric vehicle demonstrators of different market segments. EVC1000 will assess the increased energy efficiency and will include demonstration of long distance daily trips. The vehicle demonstration phase will consider objective and subjective performance indicators for human factor analysis, to deliver enhanced customer experience.
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: INtegrating Functional Assessment measures for Neonatal Safeguard
Projektlaufzeit: Januar 2019 - Dezember 2022
Förderkennzeichen: 813483
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jens Hauseisen
Fachgebiet: Biomedizinische Technik
Fakultät: Informatik und Automatisierung
INFANS will train 15 ESRs with background from basic to clinical sciences in multiple aspects of neonatal brain monitoring. The need for a coordinated research training programme in neonatal brain monitoring arises from i) the severe shortage of clinically viable means to high quality monitor the brain function in infancy, crucial to prevent later life neurological, cognitive and motor impairment and ii) the lack of well-educated PhDs in this field. Through their individual research projects, encompassing technological innovation, industrial development, clinical validation, identification of neonatal healthcare needs, the INFANS ESRs will develop a novel platform for high quality, clinically-viable EEG-NIRS monitoring accessible worldwide. Excellent science, industrial leadership and societal challenge are merged in INFANS: 6 academic and 4 nonacademic partner from 6 EU countries, among which leading universities, industries, clinical institutions, share complementary expertise and facilities to provide international, interdisciplinary and intersectoral research training and mobility that will complement local doctoral training. Well-targeted visits and secondments, soft skills and dynamic training activities, an Open Science strategy, extensive involvement of ESRs in the network events organization, extensive contacts with other research, training and industrial European networks, dissemination activities and the award of Double doctoral degrees are further assets of INFANS. The ESRs will learn to transform a scientific/technological challenge into a product of socio-economic relevance, as the INFANS functional neuro-monitoring system will reduce the number of children with neurological, cognitive or motor dysfunctions associated with brain injuries at birth. The INFANS ESRs will become independent researchers with career prospects in both the academic and non-academic sectors, and will advance the EU capacity for innovation in biomedical engineering.
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: Metrology for the Factory of the Future
Projektlaufzeit: Juni 2018 – Mai 2021
Förderkennzeichen: EMPIR 17 IND 12
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Thomas Fröhlich
Fachgebiet: Prozessmesstechnik
Fakultät: Maschinenbau
Mehr: EURAMET
The "Factory of the Future" (FoF) as an inter-connected production environment with an autonomous flow of information and decision-making constitutes the digital transformation of manufacturing to improve efficiency and competitiveness. Transparency, comparability and sustainable quality all require reliable measured data, processing methods and results. This project will establish a metrological framework for the complete lifecycle of measured data in industrial applications: from calibration capabilities for individual sensors with digital pre-processed output to uncertainty quantification associated with machine learning in industrial sensor networks. Implementation in realistic testbeds will also demonstrate the practical applicability and provide templates for future up-take by industry.
Projekttitel:Benchmarking of Wheel Corner Concepts Towards Optimal Comfort by Automated Driving
Projektlaufzeit: Januar 2020 - Dezember 2023
Förderkennzeichen:872907
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Klaus Augsburg
Fachgebiet: Kraftfahrzeugtechnik
Bearbeiter in Ilmenau: Thüringer Innovationszentrum (ThIMo)
The project OWHEEL aims at the development and evaluation of new concepts of automotive wheel corners as crucial elements of future vehicle architecture tailored to provide an optimal comfort during automated driving. The consortium will benchmark four essentially different classes: Passive corner with specific wheel positioning; Passive composite corner; Active corner with ordinary ride dynamics control; Active corner with integrated wheel positioning control.
For each proposed concept, the project will include relevant stages of development design, extensive simulation studies and experimental validation. The main goal of the OWHEEL project is to perform deep analysis and provide on its basis the
recommendations for future vehicle architecture, which could ensure an optimal comfort by automated driving. In this regard, the research and innovation objectives are focused on:
i. Revisiting the driving comfort criteria with their tuning to automated driving requirements and operational modes;
ii. Development of bencmarking criteria and corresponding analytical tool for comparison of wheel corner concepts in terms of driving comfort quality with simultaneous ensuring of required performance in terms of safety, energy-efficiency and reliability;
iii. Development and validation of active wheel corner concepts;
iv. Development and validation of passive wheel corner concepts;
v. Producing practical recommendations for automotive system developers based on obtained R&D results The implementation of the project OWHEEL will be based on intensive staff exchange that leads to collaborative Research and training between universities and industrial organizations from EU, Japan and South Africa. The project will also include relevant networking, dissemination and exploitation actions.
Projekttitel:Providing next-generation Silicon-based power solutions in transport and machinery for significant decarbonisation in the next decade
Projektlaufzeit: Mai 2019 - April 2022
Förderkennzeichen:SEP-210506643
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Martin Ziegler
Fachgebiet: Festkörperelektronik
Fakultät: Elektrotechnik und Informationstechnik
Power2Power
- Providing next-generation Silicon-based power solutions in transport and machinery for sustainable decarbonisatin in the next decade
- Core technology and process innovations
Projekttitel: Improved Estimation Algorithms for Water Purification and Desalination Systems
Projektlaufzeit: Dezember 2019 - Dezember 2021
Förderkennzeichen: 824046
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Johann Reger
Fachgebiet: Regelungstechnik
Fakultät:Informatik und Automatisierung
Sustainable access to drinking water and providing usable water supply for adequate sanitation and also for irrigation based agriculture forms one of the major challenges for the global society in the 21st century. The major subject of the PUREWATER project are water purification and desalination processes. As a crucial part of a functional water resource management system, the information processing and monitoring of the respective water filtration and refinement procedures are subject to high requirements for accuracy, real-time standards and reliability. From a system engineering perspective, major issues regarding the complex underlying physical principles are to gain an appropriate mathematical description of the dynamic behavior combined with an adequate parameterization and knowledge about the internal state conditions of the distributed processes via intelligent sensor data evaluation in spite of external perturbations. This is required for an efficient and safe water plant control setup. The consortium will work together on developing a robust and online implementable modulating function based estimation scheme that includes observers for nonlinear and distributed hydrodynamical systems with an additional fault detection and isolation concept to identify failing operational conditions such as membrane fouling impact. The designed methods are validated in simulation and an experimental test bench is developed for testing the designed algorithms in a realistic environment. Furthermore, a smart sensor configuration will be designed for joint measurement and data evaluation devices. This is accomplished by combining the expertise from academic partners on the fields of observer design as well as system modeling and simulation with the experience from industrial partners on waste water treatment, desalination and integrated sensor systems by exchanging knowledge between scientists from Europe, Latin America and the Middle East coordinated by EU members.
Projekttitel: Twinning for Sustainable and Visible Excellence in Screen Media Entrepreneurship Scholarship
Projektlaufzeit: Januar 2021 - Dezember 2024
Förderkennzeichen: 952156
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Andreas Will
Fachgebiet: Medien- und Kommunikationsmanagement
Mehr: CORDIS
The objective of the ScreenME-Net project is to enhance excellence in screen media entrepreneurship scholarship at Tallinn University (TLU), to increase its networking position and visibility in this scholarly field, and to ensure sustainability of the impact of this project, mainly through the institutionalization of a screen media entrepreneurship research hub, the so-called ScreenME-Hub, at TLU.
In terms of enhancing excellence in scholarship, the project aims at positively impacting all four
pillars of scholarship (Boyer, 1990): discovery, integration, teaching and application. The objectives will be achieved through networking and collaboration activities with an interdisciplinary set of internationally-leading research institutions with strong expertise in entrepreneurship teaching and research as well as in various academic disciplines and scholarly areas of high relevance to understanding current dynamics in media industries and their wider societal effects. These partners are:
Technical University Ilmenau (Germany, TUIL_IfMK),
Lappeenranta-Lahti University of Technology LUT University (Finland,
LUT), Jönköping International Business School and its Media Management and Transformation Centre (Sweden,
JIBS_MMTC), Aarhus University (Denmark, AU_CMIP), Cork Institute of Technology and its Hincks Centre for
Entrepreneurship Excellence (Ireland, CIT) and Vrije University Brussels (Belgium, VUB_SMIT).
Not only do these partners have a high level of scientific capacity and international reputation, they are also well-integrated into the relevant international research and collaboration networks and have shown excellence in early stage researcher development as well as research management and administration skills. The experience, knowledge and authority of these leading institutions will provide a perfect guide to TLU in achieving sustainable and visible excellence in screen media entrepreneurship.
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:Spectral Optimization: From Mathematics to Physics and Advanced Technology
Projektlaufzeit: April 2020 - März 2024
Förderkennzeichen:873071
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Carsten Trunk
Fakultät: Mathematik und Naturwissenschaften
Fachgebiet: Angewandte Funktionalanalysis
The aim of the proposed project SOMPATY is to strengthen the European research ties to CIS countries in Asia Minor, Central Asia, and to the European CIS country Belarus. SOMPATY focuses on an intensive staff exchange, which will lead to collaborative research and training between universities and research organizations from: Azerbaijan, Belarus, Czech Republic, Germany, Kazakhstan, Ukraine, and Uzbekistan. All participating institutions have a strong research focus on spectral optimization and its applications to nano-technology, life sciences, and quantum mechanics. The core research task is organized in four Work Packages. Additionally there will be a Work Package devoted to training, dissemination and communication and a Work Package for the over all project management.
Four eminent project events (one per year) are scheduled. Each includes a scientific workshop, a summer school, proceedings in open access format, and public outreach activities in Minsk (2020), Tashkent (2021), Almaty (2022) and in Baku (2023). The Academy of Sciences, Kyiv, as the recently associated EU country Ukraine will serve as a hub.
Projekttitel: Transport Innovation Gender Observatory
Projektlaufzeit: Dezember 2018 - November 2021
Förderkennzeichen: 824349
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Heidi Krömker
Fachgebiet: Medienproduktion
Fakultät:Elektrotechnik und Informationstechnik
Women face higher risks and burdens than men in transport, due to unequal access to resources, education, job opportunities and entrenched socio-cultural norms. The TlnnGO project will develop a framework and mechanisms for a sustainable game change in European transport using the transformative strategy of gender and diversity sensitive smart mobility. It will address gender related contemporary challenges in the transport ecosystem and women's mobility needs, creating a route for Gender Sensitive Smart Mobility in European Transport, wh ich considers diversity of different groups. Intersectional analysis, with gender aligned to socio cultural dimensions, will be applied to different types of transport data, assessment tools, modelling of new mobility pOlicies, planning and services to show prevalence of transport poverty in traditionally hard to reach groups. TlnnGO will show how inequalities are created and address gendered practices of education, employment, technological innovations and entrepreneurship as arenas for change and indusion of gendered innovations. A Pan European observatory for gender smart transport innovation (TlnnGO) will provide a nexus for data collection , analysis, dissemination of gender mainstreaming tools and open innovation. TlnnGO's emphasis on diverse and specific transport needs is shown in its unique comparative approach enabling contributions from, and influence of 13member states in 10 hubs. These will employ qualitative, quantitative and design research methods, combining hands-on knowledge, concrete actions and best practices to develop gender and diversity sensitive smart mobilities and solutions through associated ideas factories (TlnnGldLabs). No former EU funded project has applied an intersectional gender approach to smartening transport. TlnnGO will therefore lead research into a new era and use the knowledge to achieve impacts on Social, Economic, Environmental and European ambitions of growth, wealth and innovation.
Projekttitel: Connected and Shared X-in-the-loop Environment for Electric Vehicles Development
Projektlaufzeit: Januar 2019 - Dezember 2021
Förderkennzeichen: 824333
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Klaus Augsburg
Fachgebiet: Kraftfahrzeugtechnik
Bearbeiter in Ilmenau: Thüringer Innovationszentrum (ThIMo)
Overall goal of the XILforEV project strives for developing a complex experimental environment for designing electric vehicles and their systems, which connects test platforms and setups from different domains and situated in different geographical locations. The domains under discussion can cover (but not limited by) hardware-in-the-loop test rigs, dynamometers, material analysers, and other variants of experimental infrastructures. Real-time running of specific test scenarios simultaneously on (i) all connected platforms/devices with (ii) the same real-time models of objects and operating environments allows exploring interdependencies between various physical processes that can be hardly identified or investigated in the process of EV development. However, the realization of connected and shared XIL experimental environment is characterized by a number of steps to be solved, e.g. communication concepts ensuring real-time capability of connected experiments, reliable methods for real-time handling of big experimental data et al. With this in mind, a strong consortium has been built, encompassing a wide spectrum of competences. In summary, the XILforEV project brings together seven complementary participants from
industry and academia, to address the new design and testing tool for electric vehicles and their systems, based on a sound and objective analysis of the distributed XIL technologies, at a level of depth never attempted by any previous research on the subject. To this purpose the XILforEV activity will include novel techniques for connecting experimental labs and dedicated case studies for designing EV motion control and EV fail-safe control. In addition, considering the importance of virtual models in XIL procedures and the availability of different test benches interconnected, the proposal also addresses the development of high-confidence, real-time capable models with automatic validation using experimental data.
Projekttitel: AUTOGRID - Vollautomatischer Betrieb von Umrichter dominierten Verteilnetzen auf Basis dynamischer Systemabbilder
Projektlaufzeit: November 2019 - Oktober 2022
Förderkennzeichen: 03EI6004C
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dirk Westermann
Fachgebiet: Elektrische Energieversorgung
Das Teilvorhaben dient dem Entwurf, der Modellierung und Erprobung eines digitalen, automatisierten Systemmodells für Umrichter dominierte Verteilnetze. Dazu gehören die Konzeption und das Design einer verteilten DigitalTwin-lnfrastruktur für das Verteilnetz unter Berücksichtigung der im
Projekt VEREDELE FACDS untersuchten Inter- und lntranetz-Wechselwirkungen (FACDS-Ansatz). Der Grad der Aggregations- und Abstraktionsstufen ist flexibel zu gestalten. Untersuchungsgegenstand sind verschiedene Modellierungsansätze für die Systeme, den Teilkomponenten und der Modellkopplungen.
Die Parameter des digitalen Zwillings sollen online durch in Echtzeit gemessene Daten mittels Kl-basierter Verfahren angepasst und verbessert werden können. Ein weiteres Arbeitsziel besteht in der Untersuchung, inwieweit die im Verteilnetz erhobenen zeitlich hochaufgelösten Messdaten im Zusammenhang mit den Vorhersagealgorithmen für eine aktive Zustandsschätzung und weiterhin für eine Regelung des Verteilnetzes nutzbar sind. Für konkrete Applikationen soll so der vollautomatische Betrieb der Verteilnetze untersucht werden. Über die aktive Zustandsschätzung hinaus sollen neuartige Ansätze zur Bewertung der Netzstabilität sowie zur musterbasierten Erkennung dynamischer Phänomene (bspw. Harmonische bis hin zu Supraharmonische) betrachtet werden. Die Einbindung neuartiger Betriebsmittel in den vollautomatischen Betrieb von Umrichter dominierten Verteilnetzen ist gleichfalls Untersuchungsgegenstand. Die Verwendbarkeit der zu untersuchenden Methoden bei unterschiedlichen Betriebsmodi des Verteilnetzes wie dessen Normalbetrieb, gestörten Betrieb und Inselbetrieb sind zu beurteilen. Als ein Ergebnis soll eine Referenzarchitektur für zukünftige Verteilnetze abgeleitet werden können. Innerhalb einer Demonstrations-Infrastruktur mit einem Echtzeitsimulator soll die Funktionsweise der verteilten DT-lnfrastruktur in einem Feldtest erprobt werden.
Projekttitel: AutoHybridS - Modellschalterbasierte Untersuchungen und Simulationen zum hybriden Gleichstromschalten
Projektlaufzeit: Dezember 2019 - November 2022
Förderkennzeichen: 03EI6006C
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Frank Berger
Fachgebiet: Elektrische Geräte und Anlagen
Der sich gegenwärtig vollziehende Umbau der Elektroenergieversorgung Deutschlands ist gekennzeichnet durch die zunehmende Nutzung erneuerbarer Energiequellen sowie der Steigerung der Effizienz der Erzeugung, des Transports und der Verteilung der elektrischen Energie. Vor allem für die Industrienetze steht dabei eine sehr hohe Versorgungssicherheit im Vordergrund. Dies ist nur durch die Integration von elektrischen und elektrochemischen Speicherelementen zu erreichen. Dieser Umbau führt derzeit zu einem zunehmenden Einsatz kombinierter AC/DC- Netzstrukturen in denen multidirektionale Leistungsflüsse effizient verteilt werden müssen. Hier kommt den eingesetzten Schaltgeräten als Knotenpunkt der Leistungsflüsse eine zentrale Rolle zu. Nur durch sehr schnelle und selektiv gestaffelte Schutzelemente können größere Ausfälle und Störungen verhindert werden. Diese Forderungen an Schaltgeräte können nur durch die Kombination von Elektronik und Mechanik im Hybridschaltgerät erreicht werden. Ziel dieses Verbundprojektes ist die Ermittlung des frühestmöglichen Ausschaltzeitpunktes des Leistungshalbleiters des Hybridschaltgerätes, um die notwendigen Ausschaltzeiten von weniger als einer Millisekunde zu erreichen. Schwerpunkt des Fachgebietes Elektrische Geräte und Anlagen (EGA) an der Technischen Universität Ilmenau (TUI) im Rahmen dieses Verbundprojektes ist die modellschalterbasierte Untersuchung und die zugehörige Simulation des elektrischen Verhaltens eines hybriden Gleichstromschutzschaltgerätes. Durch eine optimierte Abstimmung des Zeitverhaltens der zu entwickelnden Hybridelektronik auf das elektrische Verhalten der mechanischen Schaltstrecke wird die Ausschaltzeit minimiert. Die optimierte Hybridelektronik geht dann zusammen mit den im Rahmen der Versuchsreihen und durch die parallel durchgeführten Simulationen gewonnenen Erkenntnisse in die Entwicklung eines Demonstratorschaltgerätes ein.
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: Entwicklung von Nachweiskonzepten für Mischverbindungen aus hochfesten und normalfesten Stahl im Stahlbau
Projektlaufzeit: Oktober 2020 - September 2022
Förderkennzeichen: 21412 BG/2
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jean Pierre Bergmann
Fachgebiet: Fertigungstechnik
Um einen wirtschaftlichen, zukunftsorientierten und ressourcenschonenden Einsatz von höherfesten Stählen zu garantieren und zu forcieren, bedarf es der Entwicklung von zeitgemäßen Bemessungskonzepten für Mischverbindungen aus hochfesten und normalfesten Stählen im Stahlbau. Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung erweiterter Stahlbau-Bemessungsregeln für geschweißte Verbindungen höherfester Stähle. Das betrifft zum einen Stumpfnähte, die infolge der Ausbildung einer weichen Zone im Nahtübergang versagen und somit nicht die volle Tragfähigkeit erreichen, als auch Kehlnähte, deren Bemessungskonzept nur bis S700 angewendet werden darf. Für den Nachweis im Stahlbau von Stumpfnähte, sind im EC3 Konzepte verankert, die inadäquat sind: bisher ist für die Bemessung einer Stumpfnaht der Querschnittsnachweis für das Bauteil mit der geringeren Stahlgüte zugrunde gelegt. Die europäische Diskussion um die Berücksichtigung der ggf. entstehenden weichen Zonen legt eine hohe pauschale Abminderung der Tragfähigkeit nahe. Für Stumpfnähte an Mischverbindungen kann der Norm kein konsistentes Nachweiskonzept entnommen werden, obwohl für die Anwendung höherfester Stähle Mischverbindungen essentiell sind. Das inzwischen für Kehlnähte höherfester Stähle angepasste Konzept beruht auf Forschungen nur für Stähle bis S700. Untersuchungen an Kehlnähte der Güte S960 fehlen bisher. Am Ende des Vorhabens sollen bei der Bemessung die werkstofftechnischen Eigenschaften der Verbindung wie den eingesetzten Schweißzusatz ggf. auch der Einfluss der Geometrie berücksichtigt werden können. Es sollen Empfehlungen für KMU entwickelt werden bezüglich Schweißnahtvorbereitung sowie Energieeintrag beim Schweißen, die der Ausbildung eines negativ auf die Tragfähigkeit wirkenden Gefüges entgegenwirken. Durch experimentelle und numerische Analysen sollen für die Norm EN 1993-1-8 Bemessungskonzepte erarbeitet werden, die eine wirtschaftliche Bemessung von Mischverbindungen höherfester Stähle ermöglichen.
Projekttitel: Fass ("Fast and selective switching") - Experimentelle Untersuchungen, statistische Auswertungen und Simulationen zu den Einflüssen eines externen Magnetfeldes und des Kontaktmaterials auf das Laufverhalten von Gleichstromschaltlichtbögen
Projektlaufzeit: Januar 2020 - Dezember 2022
Förderkennzeichen: 03EI6005B
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Frank Berger
Fachgebiet: Elektrische Geräte und Anlagen
Im Zuge der Energiewende wird die Verbreitung von Gleichstrom (DG) in der Niederspannung immer mehr an Bedeutung gewinnen. An Schutzsysteme in solchen DG-Netzen werden hohe Anforderungen hinsichtlich Geschwindigkeit, Selektivität, sicherer Abschaltung und galvanischer Trennung gestellt. Die drei beteiligen Fachgebiete der Technischen Universität Ilmenau (TUI) führen hierzu im Rahmen des Verbundprojektes „Fast and selective switching" (Fass) die experimentbasierte und simulative Untersuchung des Laufverhaltens von gleichstromgespeisten Lichtbögen in mechanischen Schaltgeräteanordnungen durch. Ziel ist eine beschleunigte Lichtbogenbewegung als Grundlage für eine schnelle und sichere Löschung des Lichtbogens. Diese soll erreicht werden durch die Optimierung des Magnetfeldes in Kombination mit geeigneten Materialien der schaltenden elektrischen Kontakte und der Schaltkammerwände. Zu diesem Zweck werden vom Fachgebiet Elektrische Geräte und Anlagen umfangreiche modellschalterbasierte Untersuchungen zur Wirkung eines räumlich variierten Magnetfeldes auf das Lauf- und Löschverhalten des Gleichstromlichtbogens durchgeführt. Außerdem werden durch das Fachgebiet Werkstoffe der Elektrotechnik die Zusammenhänge der Wechselwirkung des Lichtbogens mit der Mikro- und Makrostruktur der Oberfläche (chemisch/strukturelle Zusammensetzung) sowie der Einfluss der Rauheit und der Volumenabbrandrate verschiedener Kontaktwerkstoffe untersucht und modelliert. Darüber hinaus werden durch das Fachgebiet Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik einerseits auf Grundlage experimenteller Daten mit Hilfe statistischer Analysen die Einflüsse auf den Ausschaltvorgang bestimmt und andererseits stochastisch modelliert sowie die entstehenden Unsicherheiten quantifiziert. Auf Basis dieser Forschungsergebnisse wird in Zusammenarbeit mit der E-T-A Elektrotechnische Apparate GmbH ein Schaltgerätedemonstrator für eine Spannungsebene von mindestens 380 V DG entwickelt.
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: HyLITE - Digital-Twin-zentrische Dienste und Applikationen für den dynamischen Betrieb und den Schutz des zukünftigen Energieversorgungssystems
Projektlaufzeit: Oktober 2018 - März 2022
Förderkennzeichen: 0350034C
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dirk Westermann
Fachgebiet: Elektrische Energieversorgung
Das Vorhaben HyLITE adressiert die aktuellen Herausforderungen der Energiewende und der Digitalisierung der Versorgungsinfrastrukturen, sowohl für heutige Systemsituationen als auch für die zukünftige Entwicklung. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Gewährleistung der Sicherheit der zukünftigen Energieversorgungssysteme und der Entwicklung und Bereitstellung innovativer Dienste für den Betrieb und die Planung von elektrischen Netzen.
Das Ziel des Vorhabens HyLITE ist die Umsetzung eines Dynamic Digital Mirrors unter Einsatz eines Digital-Twin-zentrischen Systems sowie die Realisierung der zugehörigen Komponenten und Dienste. Der Fokus bei der Entwicklung des DT-zentrischen Systems liegt auf dynamischen Anwendungen für Energieversorgungssysteme und beinhaltet:
• Entwicklung und Umsetzung der HyLITE-lnfrastruktur als Kernkomponente eines DT-zentrischen Systems
• Architekturentwurf und Umsetzung des HyLITE-Frameworks als Umgebung zur Integration weiterer Dienste und Schnittstellen
• Entwicklung und Umsetzung von HyLITE-Services und -Funktionalitäten zur Realisierung innovativer Anwendungen und marktwirtschaftlicher Dienste.
Mit der Bereitstellung des HyLITE-Systems wird es möglich, ein hoch detailliertes Abbild, einschließlich hochdynamischer Vorgänge im Netz darzustellen. Mit Hilfe von Digital Twins und dem daraus abgeleiteten digitalen Abbild des Systems werden auch Zustände und Systemparameter errechnet und verwendbar, die im realen System nicht direkt erfassbar sind.
Eine Referenzumsetzung, als primäres Ergebnis des Vorhabens, wird sowohl als Demonstrator als auch als Erprobungsplattform zur Evaluierung der Funktionalitäten eines DT-zentrischen Systems zur Verfügung stehen und wird es erlauben, weitere Anwendungen und Dienste für zukünftige Funktionalitäten zu entwickeln. Die Ergebnisse aus dem Vorhaben stellen einen zukünftigen Technologieentwurf für neue Generationen von Netzleittechnik bereit.
Projekttitel: InnoSys2030 - Konzeptionierung, Demonstration und Bewertung kurativ-geprägter Netzführungskonzepte
Projektlaufzeit: Oktober 2018 - Dezember 2021
Förderkennzeichen: 0350036M
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dirk Westermann
Fachgebiet: Elektrische Energieversorgung
Die Energiewende als zentrales Element zur Erreichung der klimapolitischen Ziele der Bundesregierung durchdringt alle Bereiche der elektrischen Energieversorgung. Unterschiedliche Umsetzungsgeschwindigkeiten zwischen Netzausbau und dem Zubau erneuerbarer Energien beeinträchtigen zunehmend den Netzbetrieb. Die Sicherstellung der Netz- und Systemsicherheit wird komplexer und kostenintensiver. Das Forschungsprojekt lnnoSys 2030 untersucht, welche innovativen Ansätze in der Systemführung eine Höherauslastung des verfügbaren Netzes im Vergleich zum heutigen Stand der Technik bei mindestens gleichbleibender Systemsicherheit ermöglichen können.
Die Technische Universität Ilmenau (TUIL) bringt zur Erweiterung der Systemführung mehrere bereits in vorausgegangenen Verbundvorhaben grundlegend entworfene Maßnahmen ein. Diese umfassen sowohl den Einsatz selbstgeführter HGÜ-Verbindungen und einer koordinierten Schnittstelle zwischen ÜNB und VNB. Diese lassen sowohl eine präventive Anpassung als auch das Ausführen kurativer Maßnahmen zu. Im Verlauf des Projektes werden diese Beiträge mit weiteren Freiheitsgraden zu neuen Konzepte für die Systemführung kombiniert. Diese werden in geeignete Tools überführt, erprobt und entsprechend eines entwickelten Kriterienkatalogs auf ihre zukünftige Tauglichkeit mittels Demonstratoren und Feldtests bewertet. Im Rahmen der Erprobung spielt der DGCC-Demonstrator der TUIL eine maßgebliche Rolle. Dieser erlaubt eine Nachbildung einer ÜNB Leitwarte, sowie eine echtzeitfähige Abbildung der Prozessebene. Ein wesentlicher Beitrag der TUIL besteht somit in der Weiterentwicklung des DGCC-Demonstrators, um den Anforderungen des Verbundvorhabens lnnoSys 2030 gerecht zu werden.
Projekttitel: MDZIL - Technische Universität Ilmenau - Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau
Projektlaufzeit: Oktober 2021 - September 2024
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: Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Ilmenau; TP: Geschäftsstelle und Fab Vernetzung von Maschinen und Prozessen
Projektlaufzeit: Oktober 2016 - September 2021
Förderkennzeichen: 01MF16005A
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jean Pierre Bergmann
Fachgebiet: Fertigungstechnik
Für Regionen, mit kleinteiligen Betriebgsgrößenstrukturen ist Mittelstand 4.0 die Chance für eine progressive wirtschaftliche Entwicklung. Die Unternehmensgrenzen im Sinne von Entwicklung- und Produktionskapazität werden durch die steigenden Möglichkeiten der digitalen Vernetzung völlig neu gezogen und enden nicht an die Grundstücksgrenzen, sondern können deutlich weiter als bislang gedacht liegen, wenn es gelingt die Digitalisierung vorteilhaft zu nutzen.
Das Kompetenzzentrum wird in der Region um Ilmenau aktiv sein, mit fünf einzelnen Fabs der Projektpartner, die branchen- bzw. prozessspezifisch ausgerichtet sind. Der verfolgte Ansatz ist es hier, dezentral ein breites Spektrum an regionalen Bedarfen abzudecken und durch die Vernetzung, den Mehrwert in der Zusammenarbeit mit den Unternehmen und zwischen Unternehmen zu erhöhen. Die Fabs sind in der Lage, die Durchgängigkeit in der Wertschöpfung darzustellen und darüber hinaus haben sie die Kapazität, durch Demonstration und Beispiele die digitale Vernetzung in der Unternehmerschaft in der Region voranzutreiben.
Projekttitel: OVANET 2.0 - Protection Zones und sicherer bi-/monopolarer Betrieb von HGÜ-Overlaynetzen
Projektlaufzeit: September 2018 - März 2022
Förderkennzeichen: 0350037B
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dirk Westermann
Fachgebiet: Elektrische Energieversorgung
Mit einer erfolgreichen Energiewende sind wichtige Investitionen in das Übertragungsnetz verbunden. Der aktuelle Netzentwicklungsplan Strom 2030 enthält neben den AC-Übertragungsnetz-Zubauplänen auch signifikanten Bedarf an DC-Übertragungsnetzzubau. Ziel des Forschungsvorhabens ist die Erforschung sowie Entwicklung von innovativen Funktionen der Systemeffizienz und Systemsicherheit für Planung und Betrieb eines integrierten vermaschten AC-DG-Übertragungsnetzes mit bipolarer Ausführung. Im Rahmen des Vorhabens werden unterschiedlichen Betriebszustände des vermaschten DG-Netzes "N-1 sicherer Normalbetrieb", ,,Temporärer N-0 sicherer Weiterbetrieb" und „Transiente Phase" betrachtet. Deren Einfluss und Auswirkungen auf die Funktionen der Systemeffizienz und Systemsicherheit werden dabei erforscht und Lösungen in Abhängigkeit der DC-Netz-Topologien erarbeitet. Während in den Phasen „N-1 sicherer Normalbetrieb" und „Temporärer N-0 sicherer Weiterbetrieb" Systemeffizienz und -sicherheit gemeinsam betrachtet werden, steht in der „Transienten Phas" eines Fehlers allein die Systemsicherheit im Mittelpunkt. Die zu entwickelnden Funktionen liefern innovative Methoden für die Sicherheitsanalyse, den sicheren Betrieb und die kritische transiente Phase im Fehlerfall und adressieren somit wichtige Forschungsfragen zum integrierten vermaschten AC-DG-Übertragungsnetz.
Projekttitel: ROSANNA - Robuste Satellitennavigation in sicherheitsrelevanten Anwendungen
Projektlaufzeit: Mai 2019 - Februar 2023
Förderkennzeichen: 50 NA 1902
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Matthias Hein
Fachgebiet: Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik
Im F&E-Verbundvorhaben „ROSANNA - Robuste Satellitennavigation in sicherheitsrelevanten Anwendungen“ werden die in früheren Projekten gewonnenen Erkenntnisse zu kompakten dualbandigen und dual polarisierten Satellitennavigationsempfängern auf zwei
sicherheitskritische Anwendungsfelder zugeschnitten. Im Automobil-Bereich geht es vor allem um die rapide zunehmende Bedeutung einer störsicheren Satellitennavigation für hochautomatisiertes und fahrerloses Fahren, Rangieren, Manövrieren und Transportieren. Das zweite Anwendungsfeld betrifft unbemannte Luftfahrzeuge (unmanned aerial vehicles - UAV), die mit großer Geschwindigkeit den Logistik und Transportmarkt erobern. Präzise Ortslokalisierung und Robustheit gegen unbeabsichtigte oder beabsichtigte Störungen, die Einhaltung vorgegebener Flugkorridore sowie punktgenaue Landungen werfen im Zusammenhang mit knappen Bauräumen, mechanischen Erschütterungen und Eigenbewegungen und begrenzten Leistungsaufnahmen sowie der Kombination von Navigations- mit Kommunikationssignalen (vehicle-to-everything, V2X) zahlreiche Forschungsfragen auf, die in einem bewährten Konsortium aus forschungsstarken Universitäten, außeruniversitärer Forschungseinrichtung und KMU für beide Anwendungsfelder mit hoher Synergie untersucht werden. Diese betreffen den Entwurf geeigneter Antennensysteme, bei denen für den Automobilbereich erstmalig räumlich verteilte aber phasenkohärent gespeiste Subarrays zum Einsatz kommen sollen, und bei denen für den UAV-Bereich besonders kompakte und leichte Lösungen zu konzipieren sind. Darüber hinaus werden auf diese Antennensysteme zugeschnittene Empfängerschaltungen konzipiert und charakterisiert, die die multidimensionalen Antennensignale analog vorverarbeiten und einer digitalen Signalverarbeitung zuführen. Spezielle Keulenformungs- und fortschrittliche Auswertealgorithmen gehören zu den weiteren Voraussetzungen zur Erzielung einer robusten Satellitennavigation in diesen sicherheitskritischen Anwendungen.
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: ZORRO - Zero Cross Carbon Energy System-TP: CO2 freie Systemdienstleistungen
Projektlaufzeit: April 2019 - Juni 2022
Förderkennzeichen: 03ET4080A
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dirk Westermann
Fachgebiet: Elektrische Energieversorgung
Während heute die Energiebeschaffung bereits bilanziell CO2-freie Energie beschaffen kann, sind für den Betrieb der Netzinfrastruktur noch CO2-emittierende Erzeugungsanlagen erforderlich. Pumpspeicher stellen dabei die bisher etablierte CO2-Vermeidungsstrategie dar, können aber aufgrund schwindender
Rentabilität nicht vollumfänglich für zukunftssichere Konzepte genutzt werden. In dem Vorhaben soll anhand eines zu entwickelnden Fallbeispiels gezeigt werden, wie unter Ausnutzung regionaler Erzeugungsanlagen und zusätzlicher Flexibilitätsoptionen die für den sicheren Netzbetrieb erforderlichen
Systemdienstleistungen CO2-frei erbracht werden. Das Vorhaben »ZO.RRO« beinhaltet die konzeptionelle Erarbeitung, simulative Untersuchung und Vorbereitung der beispielhaften Umsetzung eines sektorenübergreifenden Energieversorgungssystems zur Gewährleistung einer CO2-freien Produktion am Fallbeispiel. Dabei soll die elektrische Energie- und Leistungsbereitstellung jederzeit CO2-frei mit minimalen Kosten erfolgen und damit perspektivische Vorteile für die Unternehmen des Industrie-, Gewerbe- und Dienstleistungssektors generieren. Die hierfür erforderlichen Technologien und Systemkonzepte sollen anhand vorgegebener Szenarien identifiziert und hinsichtlich ihres technisch-wissenschaftlichen Fortschritts klassifiziert werden. In Abhängigkeit ihres Innovationsgrades werden die vielversprechendsten Ansätze ausgewählt und anschließend wissenschaftlich bearbeitet.
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: 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: DEPECOR - Direkte effiziente photoelektrokatalytische CO2 Reduktion: Mehrfachsolarzellen für sonnenlichtinduzierte Photoelektrokatalyse
Projektlaufzeit: Februar 2020 - Januar 2023
Förderkennzeichen: 033RC021A
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Thomas Hannappel
Fachgebiet: Grundlagen von Energiematerialien
Die Reduktion des in die Atmosphäre gelangenden Kohlendioxids mittels eines geschlossenen Kohlenstoff-Kreislaufs unter Ausnutzung erneuerbarer Energiequellen ist ein wichtiger Baustein für die regenerative Energieversorgung der Zukunft. In ihrem Projektvorschlag DEPECOR streben die Verbundpartner die Entwicklung eines Prototypen an, der CO2 durch unassistierte, Sonnenlicht-induzierte Photoelektrokatalyse in einem integrierten Bauteil effizient reduziert und in Kohlenwasserstoffe als Energieträger konvertiert. Der vorgeschlagene systemische Ansatz ist interdisziplinär und innovativ. Sein Alleinstellungsmerkmal ist die Kombination aus bereits in der Photovoltaik etablierten, hocheffizienten Mehrfachabsorber-Strukturen mit gezielten Modifizierungen der kritischen Grenzflächen sowie durch Korrosionsschutzschichten und Katalysatoren. Für eine effiziente Katalyse werden dabei Elektrokatalysatoren mit hoher Selektivität spezifisch ausgewählt und weiterentwickelt. Neben der Reduktion des CO2 beinhaltet die angestrebte photoelektrochemische Gesamtreaktion auch die Sauerstoffentwicklung. Beide Teilreaktionen laufen simultan ab und die Gesamtreaktion benötigt bisher höhere Überspannungen, als dies für die effiziente photoinduzierte Wasserspaltung der Fall ist. Daher wird hier die Photospannung durch Mehrfachabsorber mit drei oder mehr Teilzellen bereit gestellt, wodurch das Sonnenspektrum effizienter genutzt werden kann als bei Einzelabsorbern. Zur erfolgreichen Entwicklung eines Systems, das TRL 4-5 erreichen soll, werden Forschung und Entwicklung in parallel ablaufende Entwicklungsstränge gegliedert und in der Entwicklung eines Prototyps zusammengeführt. Damit unterstützt DEPECOR den Weg zu einer „green economy“, trägt zur Vermeidung von Umweltbelastungen, zur Dekarbonisierung, zur Energie- und Rohstoffwende sowie zur Senkung des atmosphärischen Treibhausgasgehalts.
Projekttitel: eMMA - Entwicklung und Anwendung eines neuen in situ Emissions / online / offline Mössbauer Magnet Analysators an ISOLDE (CERN) für das Hysteresedesign in innovativen Magnetwerkstoffen für die Energiewende
Projektlaufzeit: Juli 2019 - Juni 2022
Förderkennzeichen: 05K19SI1
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Peter Schaaf
Fachgebiet: Werkstoffe der Elektrotechnik
Das Projekt zielt auf die Entwicklung und den Aufbau eines neuen einzigartigen Mössbauer-Magnetometers an ISOLDE/CERN für die Untersuchung von innovativen Magnetwerkstoffen für die Energiewende. Die einzigartige Appartus soll die gleichzeitige Untersuchung von magnetischen Werkstoffen mit Magnetometer und Mössbauer Spektroskopie erlauben. Damit werden Untersuchungen zum atomistischen Verständnis der Magnetwerkstoffe möglich, die ein Design von neuen innovativen Magnetwerkstoffen mit einen Design der Hystere erlauben. Die atomare Auflösung der hyperfein Sonden an ISOLDE werden in Kombination mit den makroskopischen Ergebnissen des Magnetometers einzigartige Möglichkeiten für das Hysteresdesign von innovativen Magnetwerkstoffen für die Energiewende erlauben.
Für die Energiewende werden neue magnetische Werkstoffe dringend benötigt. Neben dem Ersatz für selten und kritische Elemente müssen auch neue Ansätze und Fertigungsverfahren (Additive Fertigung) solcher Werkstoffe ausgelotet und in der Industrie umgesetzt werden. Für eine erfolgreiche Umsetzung ist ein grundlegendes Verständnis der atomaren Wechselwirkungen in solchen Magnetwerkstoffe und ihre Auswirkung auf die Hystere untersucht werden. Dafür bietet ISOLDE eine ideal Umgebung, da durch die Implatation der entsprechenden nuklearen Spione hier alle Werkstoffe untersucht werden können. Diese wird allerdings bisher dadurch verhindert, dass die entsprechenden Apparaturen an ISOLDE nicht zur Verfügung stehen. Das geplante Projekt soll dies beheben und somit grundlegende Untersuchungen ermöglichen und letztendlich der Industrie auch wertvolle Ansatzpunkte für neue Werkstoffe und deren Herstellung geben.
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: HIPS-VP1-TP10 - Wachstumskern HIPS-VP 1: Erforschung einer mµltifunktionellen Substrattechnologie (SiCer) für Sensoren höchster Leistung
Projektlaufzeit: September 2019 - August 2022
Förderkennzeichen: 03WKDG01J
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jens Müller
Zentrum für Mikro- und Nanotechnologien
Das Teilprojekt beinhaltet die Erforschung, Weiterentwicklung und Evaluierung der SiCer-Plattform im Verbundprojekt 1 mit dem Ziel, neue Materialien und Funktionselemente für hochperformante Sensoranwendungen zu erschließen und die dafür erforderlichen Prozesse, die bislang nur einen sehr geringen technologischen Reifegrad haben, auf ein Niveau zu heben, mit dem die Umsetzungsstrategie der industriellen Verbundprojektpartner nach Ablauf der Förderphase erfüllbar sind. Die TU Ilmenau verfügt im Konsortium über den höchsten Erfahrungsschatz in der Verbundtechnologie SiCer und wird maßgeblich den Technologietransfer an die Substrattechnologiepartner Via electronic GmbH und Micro-Hybrid Electronic GmbH (LTCC) sowie CiS GmbH und 5microns GmbH (Si-MEMS-Bearbeitung) vorantreiben. Darüber hinaus nimmt die TU Ilmenau aufgrund ihrer Vorarbeiten eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung der SiCer-Prozesse ein. Die Arbeits- und Unterarbeitspakete überspannen alle Ebenen der VP1-Projektstruktur beginnend bei der Materialtechnologie bis hin zu den Demonstratorelementen.
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: Minimize-Processing - Miniaturisiertes, ortsaufgelöstes, multispektrales, echtzeitfähiges Bildverarbeitungssystem für industrielle und biomedizinische Anwendungen
Projektlaufzeit: Juni 2018 - Dezember 2021
Förderkennzeichen: 13N14835
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Gunther Notni
Fachgebiet: Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung
Das Fachgebiet Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung beschäftigt sich im Projekt mit der Modellierung und der schaltungstechnischen Umsetzung des Aufnahmekanals sowie dessen sensornahe Verarbeitung für multispektrale Bilddatenverarbeitung und Bilddatenerfassung. Hierfür wird eine ganzheitliche Systemanalyse aller Teilsysteme sowie erforderlicher elektronischer Komponenten vorgenommen. Zunächst werden Daten aus den Simulationsergebnissen der Designprozesse der einzelnen Partner gewonnen. Ziel ist mit den so gewonnenen synthetischen Daten eine Korrektur, also die Inverse der vorhandenen Aberrationen zu bestimmen. Hierfür werden verschiedene Ansätze getestet und nach den Gesichtspunkten der geplanten eingebetteten Möglichkeiten optimiert. Es wird angestrebt die derzeit als zufällig bezeichneten Fehlern, die aus der Faltung verschiedener Übertragungsfunktionen entstehen, zu minimieren und im besten Fall zu kompensieren. Mit einem ganzheitlichen Beschreibungsmodell, was für die geplante Zielplattform geeignet ist, sollen schrittweise die Einzelkomponenten des Modells implementiert werden. Abschließend, wenn alle Komponenten zur Verfügung stehen, wird ein Testsystem aufgebaut welches die empirische Ermittlung der Modelleingangsgrößen ermöglicht. Mit den empirisch gefundenen Größen erfolgt ein Abgleich und eine Minimierung der Teilaberrationen. Mit den korrigierten Bilddaten wird eine Umsetzung in Form eines Demonstrators angestrebt und hinsichtlich erreichbarer Echtzeit und Bildqualitätsparametern evaluiert. Darüber hinaus werden ein ganzheitliches Layout sowie die hardwaretechnische Umsetzung der OEM-Module im Rahmen spezifischer Demonstratoren umgesetzt.
Projekttitel: MORPHIA: Mobiler robotischer Pflegeassistent zur Verbesserung von Teilhabe, Versorgung und Sicherheit in der häuslichen Pflege durch videobasiertes Angehörigennetzwerk
Projektlaufzeit: Februar 2020 - Januar 2023
Förderkennzeichen: 16SV8426
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Horst-Michael Groß
Fachgebiet: Neuroinformatik und kognitive Robotik
Das Vorhaben MORPHIA zielt auf die Entwicklung, Erprobung, Evaluation und Etablierung eines Assistenzroboters zur Unterstützung von Pflegenetzwerken aus Angehörigen/Freunden basierend auf einem autonom navigierenden, mit einem Videopräsenzsystem ausgestatteten Assistenzroboter in der häuslichen Umgebung pflegebedürftiger Menschen.
Im Unterschied zu anderen Vorhaben liegt der Fokus nicht darauf, dass ein Assistenzroboter Pflegeleistungen übernimmt (z.B. auf Basis von Vital- oder Verhaltensparametern), vielmehr soll er das Pflegenetzwerk des Betroffenen dabei unterstützen, auch in räumlicher Distanz „menschliche“ Pflegeunterstützung und zugehende soziale Betreuung zu leisten. Die Antragsteller gehen von der Hypothese aus, dass diese Art der Pflegeunterstützung einen hohen Nutzen für Pflegebedürftige, Angehörige und schließlich auch für die professionellen Pflegepersonen und -dienste hat.
Im Rahmen des Teilvorhabens MORPHIA-NavInt sollen dabei wesentliche Basisleistungen eines personenzentrierten Navigations- und Interaktionsverhaltens realisiert werden. Dazu sind eine Reihe von
einzelnen Verhaltensweisen zu konzipieren, zu implementieren, funktional zu testen und in die Rahmenanwendung des Roboterdemonstrators in enger Kooperation mit den technischen Partnern ML und CIBEK zu integrieren, um diesen dann in mehrwöchigen Nutzerstudien in den Wohnungen unter realen Bedingungen evaluieren zu können. Die dazu notwendigen wissenschaftlich-technischen Beiträge liegen in der Entwicklung von Methoden für die Bereiche der Erkennung alltagsrelevanter Aktivitäten des Nutzers in
seiner Wohnung, der Situationsanalyse zur Erkennung gestürzter Personen und der autonomen und personenzentrierten Navigation unter beengten häuslichen Bedingungen. Zudem wird TUIL die Projektkoordination übernehmen – motiviert durch die bisherige breite praxisorientierte Projekttätigkeit von TUIL (Baumarktroboter, Reha-Roboter, häusliche Assistenten, etc.).
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: 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 - Februar 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: 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: PlenoM - Plenophthalmologische Kamera für die mobile 3D-Netzhautdiagnostik
Projektlaufzeit: Januar 2019 - Dezember 2021
Förderkennzeichen: 13GW0331B
Projektleiter: Univ.-Prof. (JP) Dr.-Ing. Sascha Klee
Fachgebiet: Optoelektrophysiologische Medizintechnik
Der Bedarf an augenärztlichen Leistungen nimmt in Deutschland einen überaus hohen Stellenwert ein. Demgegenüber steht insbesondere bei niedergelassenen Augenärzten ein eingeschränktes technisches Diagnosespektrum. Das am häufigsten eingesetzte Untersuchungsgerät ist die Spaltlampe, mit deren Hilfe
der hintere Augenabschnitt betrachtet werden kann. Komfortabler ist dies auch mit Funduskameras möglich. Sie liefern Bilder von größeren Bereichen des Augenhintergrundes. Bei beiden Gerätetypen ist eine Diagnosestellung lediglich auf Basis eines zweidimensionalen (2D) Bildes möglich. Auffälligkeiten
bedingen eine sich anschließende erweiterte Diagnostik in Kliniken. Dort finden sich Großgeräte, die u.a. durch den Einsatz von Laserscannern, Bilder mit zusätzlichen Tiefeninformationen erstellen. Diese tomografisch arbeitenden Systeme ermöglichen Veränderungen der Netzhaut dreidimensional zu vermessen. Es ergebene sich zwei wesentlichen Probleme: 1. durch die verlängerte diagnostische Kette geht eine stark erhöhte Patientenbelastung einher, 2. diese ist im ländlichen Raum mit weiten Fahrtwegen und finanziellen Aufwenden verbunden. Zum anderen muss aufgrund langer Wartezeiten auf Facharzttermine mit einer verspäteten Diagnosestellung gerechnet werden. Zielstellung des Projekts ist es, durch eine neuartige, hochmobile Fundusbildgebung die diagnostische Kette signifikant zu verkürzen. Im Verbund mit der TU Ilmenau sollen dabei mittels plenoptischem Prinzips, sowohl 2D- als auch 3D-Daten der Netzhautstrukturen gewonnen werden. Dies geschieht für alle Bildpunkte gleichzeitig mit nur einer Aufnahme. Da so auf den Einsatz aufwendiger Lasertechnik verzichtet werden kann, entsteht ein kompaktes, portables, flexibel einzusetzendes Plenophthalmoskop, das eine deutliche Steigerung der Effektivität und Wirtschaftlichkeit in der ophthalmologischen Gesundheitsversorgung erwarten lässt.
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: 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 bundesweite 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
Flora Incognita Moni – Methoden zum Schließen von Datenlücken im bundesweite Biodiversitätsmonitoring und für Berichtspflichten
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
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: 6GCI - 6G Campus Ilmenau - Nachhaltige, hochleistungsfähige Mobilkommunikationsinfrastruktur
Förderung: Januar 2024 - Dezember 2026
Förderkennzeichen: 2023 FGI 0024
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Andreas Mitschele-Thiel
Fachgebiet: Integrierte Kommunikationssysteme
Gesamtziel von 6GCI ist die Bereitstellung einer Mobilkommunikationsinfrastruktur als Testbed als Basis für die Erforschung und den Test zukünftiger Mobilfunktechnologien der 6. Generation (6G) und deren vielfältigen Anwendungen. Die Möglichkeiten zur praktischen Evaluierung innovativer Anwendungen und der dafür im Netz bereitgestellten Dienste, sowie von Optimierungen des Netzes selbst verspricht eine Steigerung der Attraktivität der TU für Projektpartner aus dem In- und Ausland, aus der Industrie und dem akademischen Umfeld, sowie für die eigenen Wissenschaftler und Studierende.Gesamtziel von 6GCI ist die Bereitstellung einer Mobilkommunikationsinfrastruktur als Testbed als Basis für die Erforschung und den Test zukünftiger Mobilfunktechnologien der 6. Generation (6G) und deren vielfältigen Anwendungen. Die Möglichkeiten zur praktischen Evaluierung innovativer Anwendungen und der dafür im Netz bereitgestellten Dienste, sowie von Optimierungen des Netzes selbst verspricht eine Steigerung der Attraktivität der TU für Projektpartner aus dem In- und Ausland, aus der Industrie und dem akademischen Umfeld, sowie für die eigenen Wissenschaftler und Studierende.
Projekttitel: CAVE@l3TC
Förderung: November 2022 - April 2025
Förderkennzeichen: 2022 FGI 0001
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. rer. nat. Wolfgang Broll
Fachgebiet: Virtuelle Welten/Digitale Spiele
Ziel des Vorhabens ist die Beschaffung und Installation einer CAVE (Cave Automatie Virtual Environment) im Neubau des Universitätsrechenzentrums der TU Ilmenau.
Diese CAVE ermöglicht den 15 Fachgebieten des im Mai 2022 an der TU llmeanu gegründeten Technologiezentrums I3TC (Ilmenau lnteractive lmmersive Technologies Center) Forschungsvorhaben aus den Themenbereichen Telepräsenz, Simulation von realen Situationen, AR-in-VR-Simulationen, sensomotorische Integration, holistische Quality-of-Experience und Spatial Audio zu erforschen.
Projekttitel: Einrichtung und Aufbau des Leistungszentrums »Intelligente Signalanalyse- und Assistenzsysteme – InSignA« - Durchführung von Pilotprojekten an der TU Ilmenau
Förderung: April 2021 - Dezember 2021
Förderkennzeichen: 2021 FGI 0010
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Joachim Bös
Fachgebiet: Industrielle Anwendungen von Medientechnologien (Fraunhofer Forschungsprofessur)
Ziel des Leistungszentrums »InSignA« in Ilmenau ist, einen beschleunigten Technologietransfer zum Aufbau und zur Etablierung regionaler Wertschöpfungsnetzwerke in den zukunftsorientierten Transferbereichen Signalanalyse- und Assistenzsysteme in Produktion, Energieversorgung und Robotik zu ermöglichen - das ist ein wichtiger Beitrag zur Stärkung und Entwicklung der lokalen und regionalen Wirtschaft und zur Erhöhung ihrer Widerstandsfähigkeit. Mit der beantragten Förderung soll in 5 Pilotprojekten eine enge Verknüpfung zwischen dem Leistungszentrum »InSignA« und der TU Ilmenau erreicht werden.
Projekttitel: EMI-V - Emissionsminimierung im Verkehr
Förderung: Januar 2023 - Dezember 2025
Förderkennzeichen: 2022 FGR 0027
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Thomas Bachmann
Fachgebiet: Kraftfahrzeugtechnik
Emissionen im Verkehr aus nicht-motorischen Quellen gewinnen aufgrund alternativer und teilweise lokal emissionsfreier Antriebskonzepte immer mehr an Bedeutung. Diese Emissionen sind im Wesentlichen durch Abrieb von Bremse und Reifen bedingt und tragen wesentlich zur Gesamtbelastung der Umwelt im Bereich Partikelemissionen und Mikroplastik bei.
Brems- und Reifenabrieb treten dabei vorrangig als Umweltbelastungen in verkehrsreichen, innerstädtischen Bereichen mit häufigen Brems- und Beschleunigungsmanövern auf und tragen so überproportional zum hohen Anteil des Verkehrs an den Gesamtemissionen bei. Die Forschungsgruppe EMI-V beschäftigt sich mit der Identifikation und Analyse dieser Faktoren. Auf der Basis einer Modellbildung werden Maßnahmen zur Minimierung der Emissionen erarbeitet und bewertet.
Basierend auf Vorarbeiten wurde als wesentliche Maßnahme eine intelligente Steuerung des Verkehrs abgeleitet. Eine entsprechende Analyse der Verkehrsdichte bzw. des Verkehrsflusses im Zusammenhang mit der Umweltbelastung durch Partikelemissionen bildet die Basis zur Identifikation kritischer Szenarien und zeigt Möglichkeiten für Optimierungsansätze auf. Die Entwicklung bzw. Weiterentwicklung und Vernetzung verschiedener Emissionsmodelle mit Verkehrsmodellen, welche durch reale Fahrzeugtrajektorien gestützt werden, stellt ein komplexes und interdisziplinäres Aufgabenfeld für die Forschungsgruppe dar. Da nicht nur die Partikelemissionen im Fokus stehen, sondern auch die Emissionen und Immissionen hoch vernetzter Fahrzeuge mit der Infrastruktur eine Umweltbelastung darstellen, ist eine Gesamtbetrachtung und –bilanzierung notwendig.
Zielsetzung der Forschungsgruppe EMI-V ist die Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Minimierung von Emissionen im Verkehr.
Projekttitel: EMISYS
Förderung: 1. Januar bis 31.12.2022
Förderkennzeichen: 2020 FGR 0050
Projektleiter: Prof. Bachmann
Projektpartner: -
Anteil der TU Ilmenau an der Gesamtförderung: 467.169,61 €
Durch Mobilitätssysteme ausgelöste Emissionen besitzen nicht nur klimaschädliche Komponenten (Kohlendioxid), sondern beinhalten nachweisbar auch Anteile, die kurz- oder langfristig gesundheitsschädliche Wirkung entfalten. In der Forschergruppe werden Partikelemissionen (Non-Exhaust und Exhaust), Geräuschemissionen und elektromagnetische Feldemissionen in ihrem Entstehen und in ihrer Wechselwirkung näher betrachtet.
EMISYS verfolgt das Ziel, Methoden zur Beschreibung dieser Wechselwirkungen - auch unter verschiedenen zeitlichen und räumlichen Randbedingungen - zu erarbeiten, die Modellcharakter besitzen.
Projekttitel: Forschergruppe FoQuos
Förderung: 01.03.2017 bis 28.02.2021
Förderkennzeichen: 2017 FGR 0067
Projektleiter:Prof. Dr. Andreas Tünnermann (FSU Jena)
Projektpartner:Fachgebiet Elektroniktechnologie (ET) - TU Ilmenau, Institut für Angewandte Physik, Abbe Center of Photonics – FSU Jena
Mehr: Projektwebseite
Die Ausnutzung des quantenphysikalischen Effekts der Verschränkung erfährt in den letzten Jahren ein großes Interesse in verschiedenen Forschungsgebieten. Hierbei liegen die Anwendungsfelder unter anderem im Bereich der Bildgenerierung oder Datenverschlüsselung. Die Forschergruppe FOQUOS beschäftigt sich mit dem Effekt des Ghost Imagings als bildgebendes Verfahren. Mittels eines nichtlinearen Kristalls (z. B. Beta-Bariumborat) können aus Pump-Photonen verschränkte Photonenpaare, bestehend aus Signal- und Idler-Photon, erzeugt werden. Signal- und Idler-Photon können dabei räumlich getrennt und mit verschiedenen Detektoren registriert werden. Der Wellenlängenbereich für die spätere Anwendung wird durch die Pump-Photonen und den nichtlinearen Kristall eingestellt. Über eine Korrelationsmessung erfolgt die Auswertung der Detektorsignale, um Bilder des Objektes zu erstellen.
Die Ziele der Forschergruppe bestehen aus der Realisierung geeigneter nichtlinearer Kristalle zur Photonenpaargeneration sowie der Optimierung der Auswerteelektronik zur Bildgeneration. Das Einstellen der Wellenlängen der Photonen des Photonenpaares erfolgt durch den nichtlinearen Kristall. Durch Simulationen werden verschiedene Materialien sowie der Einfluss der geometrischen Abmessungen der Kristalle untersucht. Mit diesen Ergebnissen soll die Realisierung von Optiken für den Infrarot-Bereich und perspektivisch auch den UV-Bereich ermöglicht werden.
Zur Optimierung der Auswerteelektronik wird eine schnelle und rauscharme Übertragung benötigt. Messzeiten von mehreren Stunden für wenige Bilder sind bislang Stand der Technik. Nach der Anpassung der Signalverarbeitung ist eine Verkürzung dieser Messzeit angestrebt. Weiterhin ist die Synchronisation mehrerer Detektoren geplant, um dadurch die Bildgeneration weiter zu verbessern.
Projekttitel: Einrichtung und Aufbau des Thüringer Innovationszentrums für Quantenoptik und Sensorik
Förderung seit: November 2017
Förderkennzeichen: 2017 IZN 0013, 2024 IZN 0002
Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Jens Müller
Projektpartner: Friedrich-Schiller-Universität Jena
Mehr: InQuoSens
InQuoSens bündelt exzellente und international sichtbare Forschungsaktivitäten der Standorte Jena (ACP) und Ilmenau (IMN) in den Schlüsseltechnologien Quantenoptik und Sensorik. Es entwickelt diese durch strategische Investitionsmaßnahmen und einen gemeinsamen Strategieprozess synergetisch weiter. InQuoSens stimmt seine wissenschaftliche Entwicklung mit Innovationsbedarfen der Thüringer produzierenden Industrie ab. Durch diese Aktivitäten entsteht ein international alleinstehendes Zentrum wissenschaftlicher Exzellenz mit einer kritischen Masse an Kompetenzen, welche die Innovationskraft der Thüringer Wirtschaft erhöht.
Projekttitel: Innovationszentrum für Thüringer Medizintechnik-Lösungen (Diagnose, Therapie – Optimierung durch optische Technologien ) - Jena & Ilmenau
Förderung seit: September 2018
Förderkennzeichen: 2018 IZN 0004
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jens Haueisen
Fachgebiet: Biomedizinische Technik
Projektpartner: Leibniz-Institut für Photonische Technologien e.V., Universitätsklinikum Jena
Eine wesentliche Hauptidee des Innovationszentrums ThIMEDOP ist die Schaffung einer tragenden Struktur mit Inkubatorfunktion für die Thüringer Medizintechnik-Industrie, bei der die Möglichkeit der Identifikation von unerfüllten Bedürfnissen („unmet needs“) aus der medizinisch klinischen Praxis besteht. Eine wichtige Annahme ist, dass die im Zentrum geplante Vernetzung von Ärzten, Ingenieuren und Grundlagenforschern untereinander und mit Partnern der Medizintechnik-Industrie aus Thüringen potentiell translationsfördernd wirkt.
Projekttitel: Thüringer Innovationszentrum Mobilität
Förderung seit: April 2011
Förderkennzeichen: 2011 IZ 0001 / 2016 IZN 0010 / 2023 IZN 0005
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Klaus Augsburg
beteiligte Fachgebiete: Kraftfahrzeugtechnik, Kunststofftechnik
Mehr: Projektwebseite
Das ThIMo gehört zu den Hauptakteuren in Thüringen für Forschung, Technologie und Innovation in mobilitätsrelevanten Wissenschafts- und Technologiegebieten. Durch die wissenschaftliche Exzellenz bildet es eine Ideenschmiede, die international hohe Reputation besitzt, die Vernetzung zwischen Wissenschaft und Wirtschaft fördert und hohes Potential für die Stärkung der Innovationsfreudigkeit Thüringer Unternehmen aufweist. Die inhaltlichen und strukturellen Leitziele für die beantragte Förderperiode sind durch einen extern begleiteten Strategieprozess vorgegeben.
Projekttitel: Thüringer Zentrum für Maschinenbau
Förderung seit: Mai 2013
Förderkennzeichen: 2013 IZ 0082 / 2016 IZN 0011 / 2017 IZN 0016 / 2023 IZN 0004
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Gunther Notni
Projektpartner: Ernst-Abbe-Hochschule Jena, Hochschule Schmalkalden, GFE - Gesellschaft für Fertigungstechnik und Entwicklung Schmalkalden e.V., ifw Günter-Köhler-Institut für Fügetechnik und Werkstoffprüfung GmbH
Mehr: Projektwebseite
Im Thüringer Zentrums für Maschinenbau (ThZM) sind fünf Wissenschaftspartner mit ihren Kompetenzen und Alleinstellungsmerkmalen mit den Unternehmen des Thüringer Maschinenbaus-, Anlagen und Werkzeugbau sowie deren Zulieferer interdisziplinär vernetzt. Mit den Kompetenzfeldern „Maschinenbaurelevante Prozesstechnologien“, „Präzisionstechnologien“, „Werkstoff- und Beschichtungstechnik“, „Powertools und –moulds“ sowie „Qualitätssicherung in der Produktion“ und der damit bei den Partnern des ThZM etablierten leistungsfähigen Forschungs- und Entwicklungsinfrastruktur hat sich das ThZM im Thüringer Maschinenbau-, Anlagen- und Werkzeugbau zum zentralen Partner für Unternehmen und Forschungseinrichtungen entwickelt. Ausdruck dafür sind u. a. die seit 2013 von den Wissenschaftspartnern gemeinsam mit und für die Industrie erfolgreich bearbeiteten Innovationsvorhaben, z. B. Forschergruppen, Verbund- und Industrieprojekte.
Das ThZM konnte in den vergangenen Jahren insbesondere Thüringer KMU maßgeblich unterstützen. Ausdruck dafür sind die mehr als 228 erfolgreich abgeschlossenen bzw. in Bearbeitung befindlichen Innovationsvorhaben mit einem Gesamtvolumen von ca. 31,8 Mio. € mit über 60 Forschungspartnern (davon mehr als die Hälfte aus Thüringen). Besonders hervorzuheben sind hier die eingeworbenen Mittel aus Bundesprogrammen in Höhe von über 20,9 Mio. €.
Dieser erfolgreich praktizierte Ansatz wird im Interesse der Generierung von Innovationen in Unternehmen (Produkte, Technologien, Prozesse) unter Fortschreibung der Inhalte und den Erfordernissen aus der „Regionalen Innovationsstrategie Thüringen“ in einer weiteren Förderphase ausgebaut. Die bewährte Organisationsstruktur wird im Wesentlichen beibehalten und soll im Detail weiterentwickelt werden.
Projekttitel: Investition in einer portalbasierte Rührreibschweißanlage
Förderung: November 2023 - Mai 2025
Förderkennzeichen: 2023 FGI 0006
Projektleiter: Prof. Jean Pierre Bergmann
Fachgebiet: Fertigungstechnik
Das geplante Anlagensystem erweitert die Forschungs- und Entwicklungsmöglichkeiten am Fachgebiet Fertigungstechnik mit einer Schwerpunktsetzung auf Belastung des Werkzeuges. Durch eine derartige Anlage wird es möglich, Belastungen, die sich aus dem zyklischen Materialfluss um dem Werkzeug ergeben von übergeordneten, aber im gleichen Frequenzspektrum entstehend zyklische Belastungen, die sich aus der Steifigkeit des Systems ergeben. Letztere sind in besonderer Maße bei der Nutzung eines 6-AchsenRobotersystems beim Schweißen von höherer Blechdicke oder höherfester Werkstoffe festzustellen. Insbesondere bei forschungsrelevanten und industriell geforderten Werkstoffkombinationen sind laterale Bahnabweichungen des Werkzeuges zur programmierten Schweißbahn und ein nicht Eindringen des Werkzeuges in die Fügepartner häufig die Folgen einer geringen Steifigkeit. Mit dieser Investition wird es möglich, eine breite Palette an Blechdicken zu bearbeiten und zielgerichtet die Hauptursachen der Belastung am Werkzeug zu untersuchen und daraus die Skalierungseffekte zu verstehen, um zu einer angepassten und ressourcenschonenden Bearbeitung zu gelangen.
Das Kernelement der geplanten Anlage umfasst daher ein portalbasiertes Rührreibschweißsystem, um so den aktuellen Anforderungen an Bauteilintegrität und der Verwendung neuartiger Werkstoffe gerecht zu werden. Durch die Bauform der Anlage ist es möglich, die wirkenden Reaktionskräfte in Vorschubrichtung, quer zur Vorschubrichtung und in Axialrichtung zu kompensieren. Durch die unabhängig einstellbaren Betriebsarten wie positionsgesteuerte Prozessführung zum Schweißen von Mischverbindungen und kraftgeregelte Prozessführung von artgleichen Werkstoffen ist es möglich, ein breites Spektrum von Forschungs- und Anwendungsfällen abzudecken. Die geplante Anlage kann dabei mit einem einteiligen Rührreibschweißwerkzeug mit rotierender Schulter oder mit einem zweiteiligen Rührreibschweißwerkzeug und nicht rotierender Schulter betrieben werden.
Projekttitel: KombiSens - Kombinatorische Hochdurchsatz-in-situ-Nano-Diagnostik für die Sensorik
Förderung: September 2021 - Juni 2023
Förderkennzeichen: 2021 FGI 0033
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Peter Schaaf
Fachgebiet: Werkstoffe der Elektrotechnik
Das Ziel dieses Projektes KombiSens ist die Etablierung einer fortschrittlichen in-situ Diagnostik von Sensorsystemen im Mikro- und Nanometerbereich durch eine Realisierung einer sensorischen in-situ Hochdurchsatzdiagnostik im Rasterelektronenmikroskop. Hochdurchsatz soll hierbei bedeuten, dass im Sinne der kombinatorischen Werkstoffforschung auch viele Proben in einer schnellen und automatisierten Form geprüft werden können, um somit eine solide und breite Datenbasis für die Weiterentwicklung der Werkstoffe und auch der Digitalisierung zu erreichen. Neben den elektrischen und elektronischen Eigenschaften können auch Werkstoff- und Systemparameter kombinatorisch und unter Gaseinfluss in-situ untersucht werden. Die technisch ermittelbaren Parameter gehen erheblich über die eines Standardgeräts hinaus und ermöglichen kombinatorische Forschung und Entwicklung insbesondere im Bereich der Sensorik, aber auch in der Nanoelektronik, der Energietechnik, der Photovoltaik, der Katalyse und der Mikrosystemtechnik. Hiermit wird ein REM durch die elektrischen, elektronischen, chemischen und sensorischen Testmöglichkeiten zu einem echten Nano-Labor erweitert. Diese Konfiguration würde mehrere geplante Forschungsprojekte und Großformate der TU Ilmenau im Bereich der Sensorik, basierend auf Nanosystemen, ermöglichen. Damit sind inhärent Innovationen mit hohem Wertschöpfungs- und Beschäftigungspotential für den Freistaat Thüringen verbunden. Die geplante Beschaffungsmaßnahme schließt eine erhebliche Lücke in den derzeitigen Forschungs- und Entwicklungsmöglichkeiten der TU Ilmenau und in Thüringen.
Projekttitel: Konfokale Raman-Mikroskopie
Förderung: September 2021 - Februar 2023
Förderkennzeichen: 2021 FGI 0032
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. rer. nat. habil. Stefan Krischok
Fachgebiet: Technische Physik
Die in diesem Projekt beantragte Raman-Spektroskopie wird zur Strukturaufklärung organischer und anorganischer Verbindungen eingesetzt. Mit ihrer Hilfe lassen sich Festkörpereigenschaften wie Kristallinität, Kristallorientierung, Materialzusammensetzung, Verspannung oder Dotierkonzentration untersuchen. Auch zur Beantwortung biologischer und molekularbiologischer Fragen ist die Raman-Spektroskopie ein leistungsstarkes Instrument. In Verbindung mit der optischen Mikroskopie lassen sich Materialzusammensetzungen an der physikalischen Auflösungsgrenze dreidimensional analysieren und abbilden.
Projekttitel: KREATÖR - Funk- und Fahrzeugtechnologien für automatisierten Personentransport im öffentlichen Raum
Förderung: April 2021 - Dezember 2023
Förderkennzeichen: 2021 FGI 0007
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Matthias Hein
beteiligte Fachgebiete: Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik, Elektronische Messtechnik und Signalverarbeitung, Kleinmaschinen, Kraftfahrzeugtechnik
Das Vorhaben kombiniert drei Arbeitsfelder: 1. Wiss. Begleitung des Campusbus-Projektes, 2. thematisch maßgeschneiderte Innovationsansätze in Funk- und Fahrzeugtechnologien, sowie 3. öffentlichkeitswirksame Begleitforschung zur Risikowahrnehmung sowie Erhöhung der öffentlichen Wahrnehmung und Akzeptanz. Dies dient ebenso der Unterstützung nachhaltiger Transfer- maßnahmen.Das Vorhaben umfasst Investitionen für projektspezifische technische Komponenten der Fahrzeuge und den Ausbau der Forschungsinfrastruktur für die beforschten Technologien, die Fahrzeugklasse und den Anwendungsfall.
Projekttitel: "Mobilität mit Mehrwert“, ThIMo+
Förderung: Juni 2022 - September 2023
Förderkennzeichen: 2022 IZN 0012
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Matthias Hein
Fachgebiet: Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik
Als Innovationszentrum leistet das ThlMo wesentliche Beiträge zu den für Thüringen identifizierten Förderschwerpunkten. In der langfristig ausgerichteten Forschungs- und Entwicklungsstrategie stehen hierbei die drei wesentlichen Mobilitätsaspekte im Fokus: 1. Verkehrsträger - Beiträge zur Erzielung eines sicheren, ressourcenschonenden und effizienten Personen- und Güterverkehrsflusses im ländli-chen Raum, der sich vom Produktions- bzw. Bedarfsstandort bis zum Endanwender bzw. Nutzer er-streckt. 2. Mobilitätsdienste und -angebote - Methoden und Lösungsansätze für die Schaffung smar-ter Mobilitäts- und Verkehrsräume. 3. Netzwerke - Vernetzung relevanter Thüringer Akteure der Mo-bilitätsforschung mit überregionaler Ausstrahlung als Basis für eine konzertierte Nachwuchsförderung, Fachkräftequalifizierung und Transformation in die Mobilität der Zukunft. Ein zentrales methodisches Element zur Umsetzung der Zielstellungen bildet eine durchgängige Virtualisierung mittels Digitalisie-rung auf verschiedenen Skalen (digitale Schatten und digitale Zwillinge). Die im Projekt vorgesehenen Maßnahmen lassen sich in drei Arbeitsfelder gliedern: Die Vorbereitung des Konzepts .Smarte Mobili-tät in ländlichen Räumen - SMILE" als Standortcluster des Deutschen Zentrums Mobilität der Zukunft (Arbeitsfeld D), unterstützende Maßnahmen im Bereich Transfonnation und Transfer (Arbeitsfeld E) sowie F&E zur Mobilität der Zukunft auf Basis der in ThlMo bereits vorhandenen Kernkompetenzen (Arbeitsfeld F).
Projekttitel: NMR-Spektroskopie - 500 MHz Kernmagnetresonanz (NMR) Spektrometer
Förderung: Dezember 2022 - April 2025
Förderkennzeichen: 2022 FGI 0002
Projektleiter: Prof. Robert Geitner
Fachgebiet: Physikalische Chemie/Mikroreaktionstechnik
Die beantrage Investition am Standort Ilmenau wird eine qualitative und quantiative hochwertige Aufklärung von molekularen Strukturen ermöglichen, welche von größter Wichtigkeit für die Herstellung von funktionellen Materialien ist. Mit der 500 MHz Kernmagnetresonanz (NMR) Spektrometer werden in situ Analysen auf molekularer Ebene für u.a. Katalysatoren, Photoschalter, Farbstoffe, ionische Flüssigkeiten und Elektrolyte möglich.
Projekttitel: Quanten-HUB Thüringen (QHUBTh): Technische Universität Ilmenau (Antragsteller 9 von 9 im Konsortialverbund)
Projektlaufzeit: Mai 2021 - Dezember 2023
Förderkennzeichen: 2021 FGI 0046
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jens Müller
beteiligte Fachgebiete:
Elektroniktechnologie, Hochfrequenz- und Mikrowellentechnik, Theoretische Elektrotechnik, Werkstoffe der Elektrotechnik, Rechnerarchitektur und eingebettete Systeme
Projektpartner: CiS Forschungsinstitut für Mikrosensorik und Photovoltaik GmbH
Der Quantum Hub Thüringen verfolgt die Mission, grundlegende wissenschaftliche Fragestellungen in den Bereichen Quantenkommunikation, -sensorik und -bildgebung zu bearbeiten und damit den bevorstehenden technologischen Umbruch der Quantentechnologien für den Freistaat Thüringen als Zukunftsperspektive zu gestalten. Die im Vorhaben adressierte Grundlagenforschung soll die Thüringer Industrie in die Lage versetzen, zukünftig an Schlüsselstellen der quantentechnologischen Wertschöpfungsketten mit ihrer Innovationskraft gestaltend einzugreifen. Details der o.g. APs sind der Skizze zu entnehmen.
Projekttitel: SOFIE - Softwarespezifizierte autonome Energiesysteme (SOFIE)
Förderung: Januar 2023 - Dezember 2025
Förderkennzeichen: 2022 FGR 0003
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Albrecht Gensior
Fachgebiet: Leistungselektronik und Steuerungen in der Elektroenergietechnik
Die Forschungsgruppe ist im Bereich der elektrischen Energietechnik angesiedelt und befasst sich fachgebietsübergreifend mit dem Themenfeld autonomer lokaler Netze. Dabei werden Fragen des Energiemanagements, des Einsatzes örtlich verteilter Stelleingriffe mit Hilfe leistungselektronischer Systeme sowie der technisch sinnvollen Kombination elektrischer Maschinen und leistungselektronischer Komponenten bearbeitet.
Projekttitel: thurAI - thuringian Al - Pilotphase im Thüringer Zentrum für lernende Systeme und Robotik (TZLR)
Förderung: April 2021 - November 2023
Förderkennzeichen: 2021 FGI 0008
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Kai-Uwe Sattler
Fachgebiet: Datenbanken und Informationssysteme
Projektpartner: Friedrich-Schiller-Universität Jena, Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gGmbH (IMMS GmbH)
Mit dem hier beantragten Vorhaben thuringian Al sollen konkrete Projekte zu Anwendung und Transfer von KI-Methoden in der Praxis initiiert werden. Hierzu stehen die drei Leitthemen Produktion und Qualitätssicherung, Gesundheitswesen und Medizintechnik sowie Smart City im Fokus, die besondere Bedeutung für die Thüringer Wirtschaft und Wissenschaft besitzen.
Projekttitel: ThürQuant - Erforschung und Entwicklung quantenoptischer und -sensorischer Komponenten und Systeme für die ressourcenschonende und sichere Informationsverarbeitung in Thüringen am InQuoSens-Standort Ilmenau
Förderung: Juni 2022 - Oktober 2023
Förderkennzeichen: 2022 IZN 0008
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jens Müller
Fachgebiet: Elektroniktechnologie / Zentrum für Mikro- und Nanotechnologie
Die beantragte Investition am Standort Ilmenau wird eine ex-situ und in-situ ultraschnelle thermische Behandlung für die energieeffiziente und ressourcenschonende Entwicklung von neuen Werkstoffen für die Quantensensorik ermöglichen. Dies ist Grundlage für die Weiterentwicklung quantenoptischer und -sensorischer Komponenten und Systeme für das geplante Thüringer Quantennetzwerk. (siehe auch Innovationszentrum InQuoSens)
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: 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: 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: QuMeT - Quantenmechatronik in der Kraftmess- und Wägetechnik
Projektlaufzeit: Januar 2018 - Dezember 2021
Förderkennzeichen: 0563-2.8/698/2
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Thomas Fröhlich
Fachgebiet: Prozessmesstechnik
Fakultät: Maschinenbau
Das gemeinsame langfristige Ziel der Forschungsgruppe ist es, in die physikalischen Grenzbereiche der Präzisionswägetechnik vorzudringen. Störende Einflüsse und Effekte sollen grundlegend untersucht, modelliert und darauf aufbauend konstruktiv, regelungstechnisch und elektronisch beherrscht werden. Auf diesen Grundlagen wird eine relative Standardabweichung der Massedifferenzen von 5∙10-12, also 5 Nanogramm, für Vergleiche von 1 kg-Massenormalen angestrebt. Aktuell werden hier 50 Nanogramm erreicht. Das Ziel ist also eine Reduktion der Standardabweichung um einen Faktor 10. Hierfür besteht ein sehr hoher Bedarf sowohl für die praktische Weitergabe der SI-Einheit Kilogramm als auch für Grundlagenuntersuchungen nach einer möglichen Neudefinition.
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: TZLR - Thüringer Forschungs- und Transferzentrum "Lernende Systeme und Robotik"
Projektlaufzeit: März 2020 - Februar 2023
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Kai-Uwe Sattler
Fachgebiet: Datenbanken und Informationssysteme
Fakultät: Informatik und Automatisierung
Es soll ein Forschungs- und Transferzentrum „Lernende Systeme und Robotik“ gegründet werden, das sich als Thüringenweite Kontakt- und Schnittstelle zwischen Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und Wirtschaft versteht. Ausgehend vom Leitmotiv eines verantwortungsvollen Umgangs mit KI-Technologien verfolgt das Zentrum folgende Ziele:
• Bündelung von Thüringer Kompetenzen im Bereich Lernende Systeme wie Big Data und Data Science, Maschinelles Lernen/KI, Robotik und deren Anwendungen
• Etablierung einer Institution als Ansprechpartner für Unternehmen und Organisationen für die Beratung von Akteuren aus Wirtschaft und Gesellschaft, die Initiierung von Forschungspartnerschaften, die Einrichtung von Show Rooms oder Living Labs, ...
• Verbesserung der nationalen und internationalen Sichtbarkeit der Thüringer Forschung in diesem Bereich durch eine zentrale Thüringer Institution
• Verbesserung der Wettbewerbssituation und damit der Erfolgschancen bei der Beteiligung der Thüringer KI/Robotik-Akteure an (europäischen) Verbundprojekten
• Abstimmung und Erfahrungsaustausch zu Forschungsthemen, zu Lehre sowie zu Weiterbildung für Unternehmen und Interessenten aus öffentlichen Einrichtungen
• Langfristig: Schaffung gut bezahlter High-Tech-Arbeitsplätze, um hochqualifizierte Absolventen der in Thüringen angebotenen KI- und Robotik-relevanten Studiengänge auch langfristig in Thüringen halten zu können.
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.
Project title: CrossLab - Flexibly combinable cross-reality labs in university teaching: future-proof competence development for learning and working 4.0
Project duration: August 2021 - July 2024
Project Manager: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Detlef Streitferdt
Department: Software Systems/Process Computer Science
Faculty: Computer Science and Automation
Concepts for the digitalisation of laboratory education such as simulations, virtual laboratory environments or remotelabs, which are summarised under the collective term cross-reality labs (crosslabs), have proven their efficiency and flexibility not only in the current pandemic situation. Although the potential of cross-university use is obvious, they remain isolated at the university level. Despite overlapping content, the fixed installations, which were tailored to the didactic requirements at one location, cannot be used out of the context (prior knowledge of the students, individual focal points, scope of the tasks) of another university. Crosslab aims to establish a cross-university, interdisciplinary network of digitalised laboratory modules that can be combined in a teaching environment for student-centred teaching, comparable to the concepts of Industry 4.0. To this end, the partners TU Beigakademie Freiberg, TU Ilmenau, TU Dortmund and NORDAKADEMIE are developing and evaluating solutions at the didactic, technical and organisational levels.