Repository for natural sciences and technology

This repository provides free access to scientific publications from the fields of natural sciences and technology (open access). All authors may use RENATE free of charge to publish their research findings from natural sciences and technology, regardless their institutional affiliation. The publications deposited in this repository are permanently freely accessible and citable. The repository is operated by Technische Informationsbibliothek (TIB).
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    Intelligentes optisches Sensorsystem basierend auf der WGM-Technologie für Anwendungen in der Biomedizin - IntellOSS
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2024)
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    Materials for quantum computing (MATQu); Teilvorhaben: Prozessmodule und Messtechnik zur Herstellung und Charakterisierung von Quantum Bits (CryoMATQu)
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2024-11-30) Quay, Rüdiger; Komerički, Nikola
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    PyroLith - Pyrometallurgie-Schlackenaufbereitung-Hydrometallurgie zur Rückgewinnung von Li aus Mn-haltigen Schlacken
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2024-12-06) Yagmurlu, Bengi
    Der Forschungsschwerpunkt des iPAT lag auf der mechanischen Aufbereitung von Schlacken durch die Untersuchung von Verfahren zur Zerkleinerung und Trennung. Das Ziel bestand in der Entwicklung eines geeigneten mehrstufigen mechanischen Verfahrens zum Schlackenaufschluss, wobei der Fokus auf der Abtrennung lithiumreicher Schlackenphasen lag. Die Verfahrensentwicklung sollte durch bruchmechanische Untersuchungen der Schlackenpartikel unterstützt werden. Auf diese Weise sollten Korrelationen zwischen der Schlackenstruktur und den bruchmechanischen Eigenschaften identifiziert werden. Dies führte zu einer optimierten Gestaltung der hydrometallurgischen Wertstoffgewinnung sowie einer Adaption der Verfahren an potenzielle künftige Modifikationen des Batteriedesigns oder der Batteriechemie. Das IWF fokussierte die Gesamtprozessbewertung und die Entwicklung von Entscheidungsinstrumenten für die Auswahl einer optimalen Prozessroute. Dazu wurden zunächst die zu bewertenden Systeme festgelegt und eine funktionale Einheit definiert. Im Laufe des Projektes wurden Prozessdaten erhoben und sogenannte Life Cycle Inventory Datensätze erzeugt. Diese fassten alle Energie- und Materialströme des betrachteten Systems zusammen. Die finale ökologische und ökonomische Gesamtprozesskettenbewertung diente der ganzheitlichen Analyse und dem Ableiten von Handlungsempfehlungen zur Prozessoptimierung. Datei-Upload durch TIB
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    VeNiTe - Verbundvorhaben: Entwicklung von Verfahren für thermische Nitratsalzspeicher für erhöhte Temperatur und Lebensdauer (inkl. aller Teilvorhaben)
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2024) Klasing, Freerk; Bauer, Thomas; Martínez, Sonia; Klein, Sascha; Sötz, Veronika; Arnold, Witold
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    Datenschutz als internationaler Wettbewerbsfaktor
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2024-12-06) Hess, Thomas; Neuburger, Rahild; Schulmeyer, Julia; Schwinghammer, Ronja
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    RoboCup German Open 2024
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2024)
    Die RoboCup German Open 2024 hat durchweg die ursprünglichen wissenschaftlichtechnischen Zielsetzungen erreicht. Die Teams entwickelten innovative Lösungen im Bereich der Robotik und künstlichen Intelligenz (KI), die in realitätsnahen visionären Anwendungsszenarien (Fußball, Haushalt, Industrie, Rettung) erprobt wurden. Die German Open boten eine Plattform, um technologische Innovationen zu testen und weiterzuentwickeln Ein herausragendes Ergebnis der RoboCup German Open 2024 war die Weiterentwicklung KI-basierter, ganz- oder teil-autonomer assisitierender Roboter. Die erzielten Ergebnisse bilden eine solide Basis für die weitere Forschung in diesen Bereichen und tragen sowohl zur wissenschaftlichen als auch zur praktischen Anwendbarkeit dieser Technologien bei. Zusätzlich konnten wertvolle Nebenergebnisse gesammelt werden. Dazu gehören neue Ansätze in der Hardware- und Softwareentwicklung, die durch die Interaktion und den Austausch zwischen Teams weiterentwickelt wurden. Der Wettbewerb fördert damit nicht nur die direkte wissenschaftlich-technische Arbeit, sondern auch den Wissenstransfer und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Disziplinen und Institutionen. Datei-Upload durch TIB
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    Künstliche Intelligenz für Adaptive, Responsive und Levelkonforme Interaktion im Fahrzeug der Zukunft (KARLI)
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2024) Houdard, Cédric; Hofmaier, Lea; Zimmer, Melanie; Marinov, Stanka; Klumpp, Marielene; Trapp, Julia; Reh, Miriam; Bhattacharya, Pratyusha; Jain, Shraddha; Rößler, Tobias; Khare, Deepanshu; Keckeisen, Michael; Fäßler, Victor; Kraus, Hamzeh
    KARLIs Ziel ist die Entwicklung einer adaptiven, responsiven und levelkonformen Interaktion im Fahrzeug der Zukunft. Dafür werden in KARLI kundenrelevante KI-Funktionen entwickelt, die für unterschiedliche Automationslevel Fahrerzustände erfassen und Interaktionen gestalten. Diese KI-Funktionen werden in KARLI aus empirischen und synthetisch erzeugten Daten entwickelt. Die Daten werden in KARLI so erhoben und verwendet, dass die Projektergebnisse skalierbar auf zukünftig verfügbare Big Data aus Serienfahrzeugen sind. KARLI liefert die Spezifikationen und Anforderungen für die Fahrzeugarchitektur und Sensorik der Zukunft, so dass die kommenden Innenraumsensoren optimale Big Data für Fahrer-Fahrzeug-Modelle und KI-Interaktionen erheben. Forschungsleitende Hypothese ist, dass KI-basierte Fahrer-Fahrzeugzustandsmodelle die notwendige Güte und Robustheit erreichen, um multilevelfähige automatisierte Fahrzeuge durch situationsadaptive Mensch-Maschine-Interaktionen (MMI) zu ermöglichen. Datei-Upload durch TIB
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    PhysWM - Lernen von kausalen physikalischen Weltmodellen
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2025-06-17) Arriaga Camargo, Luis Octavio; Guo, Jichen
    Zentrales Ziel des von PhysWM war es, die Sample- und Modellkomplexität von Roboter- Lernalgorithmen zu reduzieren. Dazu wurden bekannte physikalische Gleichungen mit Machine Learning Modellen zusammengeführt, um sich schneller an unbekannte Umgebungen anzupassen und Unsicherheiten zu quantifizieren. Kausales Lernen wurde auf dieses Weltmodell angewendet, um exploratives Verhalten zu generieren und Lernprozesse zu beschleunigen. Die in PhysWM entwickelten Algorithmen und Softwarekomponenten, die moderne, differenzierbare Physik-Engines mit Lernmethoden kombinieren, ermöglichen es Robotersystemen weitgehend autonom ein physikalisch plausibles Weltmodell zu entwickeln. Dazu wurde ein hybrider Simulator entwickelt, der aus differenzierbaren Physik- und Rendering-Modulen besteht. Dieses hybride Modell aus universellen physikalischen Vorkenntnissen und neuronalen Netzen ermöglicht die Anwendung Gradienten-basierter Optimierungstechniken und eine direkte Schätzung der Modellunsicherheit. Beides sind Erfolgsfaktoren für die effiziente Anpassung an neue Umgebungen und für die präzise Erklärbarkeit erlernter Modelle und Verhaltensweisen, welches zentrale Herausforderungen für die Autonomie robotischer Systeme darstellen.
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