Data Analysis

Komplexe unternehmerische Problemstellungen lassen sich häufig nicht im Alleingang lösen – oft braucht es wissenschaftliche Expertise! Wie aber können unternehmerische Forschungsbedarfe und fachlich geeignete Wissenschaftler*innen nun einfach und effizient zusammengebracht werden? Über eine Matchmaking-Plattform! In der neuen Folge von »Fraunhofer Innovisions: Nachgeforscht« mit Carl Heinze, Projektleiter bei Fraunhofer, sprechen wir über »Fraunhofer Match«.

Als 1992 die Öffentlichkeit gespannt die Olympischen Spiele verfolgte, ahnte kaum jemand, dass im Hintergrund ein Team deutscher Wissenschaftler die Musikindustrie revolutionieren würde.

Datenräume als dezentrale Datenintegrationsarchitekturen ermöglichen es, Daten fair und souverän zu teilen. Heute bieten bereits verschiedene Unternehmen solche Datenräume an. Wer einen Datenraum aufbauen möchte, kann daher aus einer Vielzahl von Angeboten wählen. 

Im Zeitalter der Digitalität nehmen Daten auch in kulturellen Kontexten eine signifikante Rolle ein. Die Kultur- und Kreativbranche produziert, nicht zuletzt durch die Digitalisierung von Archiven und Sammlungen oder durch die Bereitstellung von digitalen Ausstellungsangeboten und Veranstaltungshinweisen, eine beträchtliche Menge an Daten. Das offenbart große Potenziale des Austauschs und der kooperativen Nutzbarmachung solcher Daten innerhalb des Kultursektors. Doch es mangelt bisher vor allem an der Verständigung auf technologische Grundlagen. Das Konzept der »Datenräume« ist ein erster Ansatz.

Die angewandte Forschung steht vor einem Grundsatzproblem, das sich eigentlich schon implizit in ihrem Namen äußert. Die Verknüpfung von Forschung und Industrie, von wissenschaftlichen Erkenntnissen und konkreter unternehmerischer Anwendung stellt häufig eine große Hürde dar. Denn das Fundament der Zusammenarbeit, eine Kommunikation und ein gemeinsames Projekt anzubahnen, muss im Vorfeld gegossen werden.

Wer an KI denkt, dem kommen vermutlich die aktuell gebräuchlichsten Anwendungen wie ChatGPT, Midjourney oder DALL-E in den Sinn. Doch auch in weniger populären Anwendungsszenarien kommt Künstliche Intelligenz zum Einsatz – so etwa in der Gesichtserkennung. Wie das grundsätzlich funktioniert, was eine Gesichtsrepräsentation ist und wie der auch in diesem Anwendungsfeld bestehende KI-Bias abgeschwächt werden kann, darüber sprechen wir in der neuen Folge von »Fraunhofer Innovisions: Nachgeforscht« mit Philipp Terhörst, aktuell Forschungsgruppenleiter im Bereich „Responsible AI for Biometrics“. 

Seit 2015 verleiht der Fraunhofer-Verbund IUK-Technologie jährlich den ICT-Dissertation Award. Prämiert werden die herausragendsten Dissertationen aus den Fraunhofer-Instituten, die sich mit innovativen Entwicklungen und Technologien in den Bereichen Informatik, Mathematik oder Naturwissenschaften auseinandersetzen. Die Preisträger*innen des Jahres 2023 sind ehemalige Mitarbeitende des Fraunhofer FIT, des Fraunhofer AISEC und des Fraunhofer IDMT. Alle drei Arbeiten beschäftigen sich mit einem der zukunftsträchtigsten Themenfelder: Künstlicher Intelligenz.

Die Digitalisierung treibt unaufhaltsam die Entwicklung intelligenter und vernetzter Produkte, Dienstleistungen und Produktionssysteme voran. Doch damit entsteht auch eine gewaltige Komplexität und Vernetzung von Technologien, die das Engineering für die Märkte von morgen vor neue Herausforderungen stellt. Die Lösung? Advanced Systems Engineering (ASE): die Integration der vielfältigen Aspekte des Systems Engineerings und des Advanced Engineerings, um die Wettbewerbsfähigkeit in einer sich wandelnden Welt zu sichern und zu steigern.

Optische Sensorik am Auto ist mittlerweile kein Novum mehr. Mit Fahrerassistenzsystemen ist vieles heutzutage schon möglich – selbst (teil)autonomes Fahren. Doch was den Fahrzeugen bislang nahezu in Gänze fehlt, ist ein akustischer Sinn, ein vorausschauendes Hören. Gerade das könnte zu einem erheblichen Mehrwert an Sicherheit und Zuverlässigkeit führen. Ein Team von Wissenschaftler*innen am Fraunhofer IDMT arbeitet schon seit Jahren an der Entwicklung von intelligenten akustischen Sensorsystemen, die mit dem Projekt »The Hearing Car« nun erste prototypische Anwendung finden.

Wenn es so weitergeht, dann sind die Fahrenden an den Stromtankstellen schneller geladen als der Akku ihres E-Mobils: Die Ladeinfrastruktur ist intransparent, das Bezahlen umständlich und die Grundversorgung mit Schnelllade-Energie ist immer schwerer zu gewährleisten. Keiner der Versorger, Netzbetreiber oder Stromverkäufer weiß, wann wo wer wie viel Strom bereitstellen kann. Dieser Flickenteppich und der fehlende Informationsaustausch aller Beteiligten könnte die Elektromobilität sogar ausbremsen. Ein Konsortium arbeitet daran, die Knoten zu entwirren und das Laden zukunftssicher zu gestalten.