Erfolgreiche Projekte im Zuge der Förderrichtlinie DATIpilot
Der DATIpilot ist eine Förderrichtlinie des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF). Das übergeordnete Ziel besteht darin, die Innovationskraft Deutschlands besser zu nutzen und die Entwicklung technologischer und Sozialer Innovationen zu beschleunigen. Die Mitgliedshochschulen der Hochschulallianz für den Mittelstand haben sich an den beiden Ausschreibungen beteiligt. Wir präsentieren hier die erfolgreichen Projekte.
DATI-Sprints
Projekt UA‑H
Ziel ist die Entwicklung und Erprobung einer neuartigen Wasserstoffbrennstoffzelle für unbemannte Luftfahrzeuge (Unmanned Aircraft kurz UA), basierend auf 3D-Druck und innovativer Kohlenstoffnanofaserelektroden. Im Gegensatz zu den bisher auf dem Markt verfügbaren Brennstoffzellen, ist das im 3D-Druck gefertigte Brennstoffzellensystem genau auf die Anforderungen des jeweiligen UA anpassbar. Elektroden aus Kohlenstoffnanofasern weisen eine um den Faktor 26 vergrößerte Oberfläche gegenüber Elektroden aus industrieüblichen Brennstoffzellen auf. Damit geht eine signifikante Steigerung der Brennstoffzellenleistung einher.
Die Technik lässt sich aufgrund ihrer Flexibilität und Effizienz schnell auf weitere Anwendungen im Bereich der zentralen und dezentralen, sowie der mobilen und oder stationären Energieversorgung anpassen.
Projekt KI Lightroom
Ziel des Projektes ist die Entwicklung und Erprobung eines KI-gesteuerten Lichtsystems (“KI LightRoom”) für bewusstlose Patientinnen während der Narkose und auf Intensivstationen, um deren Stresslevel zu reduzieren und den Heilungsprozess zu fördern. Durch die Nutzung künstlicher Intelligenz soll das System in der Lage sein, individuell angepasste Lichtprofile basierend auf den Reaktionen und dem Zustand der Patientinnen in Echtzeit zu generieren, wodurch eine innovative Methode zur Verbesserung des Patientenwohlbefindens und zur Unterstützung des medizinischen Personals bei der Narkosesteuerung bereitgestellt wird.
Projekt BambooJoint
BambooJoint — Innovation inspired by nature: Die innovative Technologie für den nachwachsenden Rohstoff Bambus ist ein weiterer Schritt zur Erreichung der klimapolitischen Ziele der Bauindustrie auf dem Weg zur CO2-Neutralität und zur Materialwende. Sie verbindet den Naturbaustoff Bambus, der über eine rasante Wachstumsrate und hervorragende Kohlendioxid-Speicherfähigkeit verfügt, mit der Fertigteilbauweise in einem zukunftsfähigen Produkt. Durch die kooperative Entwicklung einer vorgefertigten und rückbaufähigen Verbindung werden bisherige Forschungsergebnisse zu Rundholz auf den Werkstoff Bambus übertragen. Der vorgefertigte Teil der Verbindung ermöglicht nun auch den Einsatz im Außenbereich für tragende Konstruktionen. Er ist variabel einsetzbar, unabhängig von Lieferengpässen bei großer Konstruktionsvielfalt und geringen Herstellungs- und Transportkosten. Durch den hohen Vorfertigungsgrad der materialgerechten Verbindungstechnologie ist diese weltweit einsetzbar, auch in strukturschwachen Regionen.
Projekt CogniCodeAI: Maßgeschneiderte Intelligenz ohne Programmierung
Die Verbindung zweier Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) ist das Ziel des Projektes „CogniCodeAI: Maßgeschneiderte Intelligenz ohne Programmierung“. Prof. Dr. Kai Jander, Professor für Wirtschaftsinformatik an der Technischen Hochschule Brandenburg (THB), möchte hierbei gemeinsam mit der Actoron GmbH aus Hamburg digitale Werkzeuge bereitstellen, welche die Erstellung von individualisierten KI-Assistenzsystemen einfach und ohne Programmiererfahrung ermöglichen. Dazu sollen die KI-Techniken LLM (Large Language Models) und BDI (Belief-Desire-Intention) kombiniert werden.
Große Sprachmodelle (LLMs) sind durch Anwendungen wie ChatGPT bekannt geworden. Sie können menschliche Sprache verstehen und erzeugen, Fragen beantworten und Texte verfassen. Mit CogniCodeAI sollen sie um ein individualisierbares, zielbasiertes Steuerungsmodell ergänzt werden – in diesem Fall durch einen BDI-Agenten. Die Idee ist es, den Code zum Erreichen der Agentenziele direkt durch die LLMs generieren zu lassen. Der BDI-Agent wiederum nutzt dann diesen Code und programmiert die entsprechende Anwendung. Dadurch wird eine einfache Erstellung von anwendungsspezifischen Assistenzsystemen durch die Vorgabe von Zielen ermöglicht, die gemeinsam durch ein LLM und eine BDI-Engine umgesetzt werden. Das Projekt könnte Unternehmen, Behörden sowie gemeinnützigen Organisationen unterstützen, die damit intelligente Assistenzsysteme in ihre Arbeitsabläufe integrieren können.
Projekt EviDriN
Zentrales Ziel des Projekts “Gesundheitsförderung durch Evidenzbasiertes Drug-Checking in Nürnberg” von Prof. Dr. Christian Ghanem, Dr.med. Jan Welker (Klinikum Nürnberg) und Prof. Dr. Sebastian Sauer (Hochschule Ansbach) ist ein evidenzbasiertes Konzept für ein Drogenprüfverfahren in der Metropolregion Nürnberg (Drug-Checking). Drug-Checking ist die anonyme Analyse von illegalisierten Substanzen auf Wirkstoffgehalt und Verunreinigungen. Ausgehend von bereits existierenden internationalen Angeboten soll ein lokales, kooperatives Transferprojekt entstehen. Das wird dringend benötigt, denn Nürnberg befindet sich seit einigen Jahren in der Liste der Städte mit den meisten Drogentoten. Durch die kürzlich geschaffene rechtliche Möglichkeit des Drug-Checkings kann sowohl die Gesundheit von konsumierenden Menschen als auch die Gesundheitsversorgung für die Allgemeinbevölkerung verbessert werden.
Projekt Künstliche Intelligenz für Sonargeräte (KI‑S)
Das Projekt Künstliche Intelligenz für Sonargeräte (KI‑S) hat zum Ziel, einen auf maschinellen Methoden basierenden Objekterkennungsalgorithmus mit den neuesten Sonargeräten des Bayerischen Roten Kreuzes (Wasserwacht) Bayern zu verknüpfen. Dazu sammeln verschiedene Ortsgruppen der Wasserwacht, welche über ein Sonargerät, Übungspuppe und Einsatzmaterial verfügen, Daten im Rahmen von realitätsnahen Sucheinsätzen in unterschiedlichen Gewässertypen. Mit diesen Daten entwickelt und trainiert die Technische Hochschule Nürnberg einen Objekterkennungsalgorithmus, um im Ernstfall (untergegangene) Personen auf Sonardaten erkennen und orten zu können. Dies unterstützt die ehrenamtlichen Einsatzkräfte bei Such- und Rettungsaktionen erheblich, da die Sonardatenauswertung andernfalls nur durch entsprechend geschultes und erfahrenes Personal ausgeführt werden kann.
Feldtauglich wird das Konzept insbesondere durch die Entwicklung einer Applikation, die den Objekterkennungsalgorithmus mit der Anzeige der Sonar- und GPS-Daten integriert. Diese Applikation wird auf einem mobilen Endgerät, wie beispielsweise einem Tablet, lauffähig sein. Um das System dann bayernweit einsetzen zu können, ist eine Multiplikatorenschulung der Einsatzkräfte geplant, so dass die geschulten Personen dann ihre Kameradinnen und Kameraden in den eigenen Kreis- und Ortsverbänden schulen können.
Projekt Digital Barrierefrei Kommunizieren (DiBaKo)
Für Menschen mit Behinderung ist es oft einfacher, digital zu kommunizieren. Gängige Systeme sind nicht standardmäßig barrierefrei und ohne Berücksichtigung des Bedarfs von Menschen mit permanenten, temporären oder altersbedingten Einschränkungen entwickelt. Ansätze für einzelne Einschränkungen sind nicht ausreichend, wenn in einer Gruppe reziproke Einschränkungen vorliegen. In diesem Projekt soll Barrierefreiheit für eine möglichst breite und diverse Personengruppe neu gedacht werden.
DATI Communities
Das Förderinstrument der „Innovationscommunities“ war vom BMBF eingeführt worden, um den Transferprozess von wissenschaftlichem Know-how aus dem akademischen Bereich in gesellschaftlich relevante Anwendungen zu beschleunigen. Die Förderzusage gilt für einen Zeitraum von zunächst vier Jahren.
Projekt SpeeD: Spektrale Detektion für gesellschaftsrelevante Anwendungen
Die Spektroskopie hat sich zu einem unverzichtbaren Werkzeug zur Analyse der chemischen Zusammensetzung von verschiedensten Stoffen entwickelt und ist heute aus der modernen Forschung, aus Laboren, von Satelliten und aus der industriellen Qualitätssicherung nicht mehr wegzudenken. Sie ermöglicht bspw. die Detektion von kleinsten Verunreinigungen in Lebensmitteln und Medikamenten, das Monitoring des Kohlendioxid-Gehalts der Atmosphäre oder die Erforschung fremder Planeten und Sterne. Trotz ihres großen Potenzials bleibt die Spektralsensorik in der Breite derzeit noch weit hinter ihren Anwendungsmöglichkeiten in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft zurück. Insbesondere in hochtechnologieferneren Wirtschaftszweigen, wie der Land- und Forstwirtschaft, fehlen bisher signifikante Transfererfolge. Diese Transferlücke schließt „SpeeD“, indem es bestehende technologische Lösungen für neue Anwendungen optimiert.
Das von der EAH Jena geführte Konsortium mit dem Photonik-Firmenverbund SpectroNet sowie dem Fraunhofer-Institut für Angewandte Optik und Feinmechanik (IOF) konzentriert sich auf die Weiterentwicklung der „spektralen Detektion“ als Werkzeug zur chemischen Analyse für eine Vielzahl gesellschaftsrelevanter Anwendungen. Zentrales Ziel ist es dabei, bisher ungenutztes Innovationspotenzial durch das Zusammenwirken von Partnern aus der akademischen Welt und insbesondere mittelständischen Unternehmen signifikant auszubauen. SpeeD schafft den Zugang zu Lebens- und Arbeitswelten der Medizin, der Umwelttechnik, der Land- und Forstwirtschaft und der Lebensmittelindustrie. Die Übergangsschwelle von der Hochtechnologie hin zur gesellschaftlichen Breitenanwendung wird dadurch signifikant gesenkt und damit das Potenzial, welches die Spektralsensorik für eine ressourceneffiziente Wirtschaft der Zukunft bietet, voll auszuschöpfen.