Forschungsberichte Pflichtabgabe (BMFTR, BMWE…)

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    WIR! - ArtIFARM - Big Data System für landwirtschaftliche Anwendungen (BData4AF); Teilprojekt BData4AF
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2025) Vehse, Mark
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    Eghi: Erweiterte Gesundheitsintelligenz für persönliche Verhaltensstrategien im Alltag
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2025)
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    iNeuTox - Humane induziert-pluripotente stammzellbasierte, neuronale 3D-Zellkulturmodelle als funktionelles in-vitro-Testsystem
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2025) Thielemann, Christiane; Mayer, Margot; Ciba, Manuel
    Neuronale in-vitro-Kulturen in Kombination mit Mikroelektrodenarray (MEA) Chips bieten eine einzigartige Möglichkeit krankheitsspezifischen Veränderungen in der neuronalen Signalübertragung und Netzwerkdynamik abzubilden und detailliert zu analysieren. Dabei ist die Weiterentwicklung von Algorithmen zur Datenanalyse essentiell, um die wachsende Menge komplexer Daten effizient zu verarbeiten und präzisere Erkenntnisse zu gewinnen. Der Schwerpunkt der TH AB lag daher auf der Optimierung der Analyse von MEA Messdaten. Hierbei wurden folgende zentrale Aspekte adressiert: Mustererkennung: Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen, die auf robusten statistischen Modellen, KI-Methoden und Ansätzen des maschinellen Lernens basieren, können subtile Veränderungen der Netzwerkaktivität identifiziert und klassifiziert werden. Verarbeitung großer Datenmengen: MEA-Experimente – insbesondere HDMEA Messungen - generieren enorme Mengen an Daten, die aus Millionen von Spike-Ereignissen, Burst-Mustern und Synchronisationsmessungen bestehen. Effiziente Algorithmen erhöhen den Automatisierungsgrad und die Geschwindigkeit, wodurch große Datensätze zuverlässig ausgewertet werden können. Netzwerkanalysen und funktionelle Konnektivität: Fortschrittliche Algorithmen aus der Graphentheorie helfen dabei, neuronale Netzwerke zu modellieren, funktionelle Verbindungen zwischen Neuronen zu identifizieren und pathologische Veränderungen in der Netzwerkstruktur nachzuweisen. Datei-Upload durch TIB
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    Verbundvorhaben: Cell-o: Ein smarter Stress Coach zur Krankheitsprävetion
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2025) Walter, Martin; Derntl, Birgit; Valera, Isabel; Aehnelt, Mario; Burggraf, Paul
    [no abstract available] Datei-Upload durch TIB
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    CLIENT II - Projekt StratOre - Effiziente und nachhaltige Gewinnung strategischer Elemente aus indonesischen Primärlagerstätten
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2025) Frenzel, Max; Giorno, Michele; Faizy, Shelly Mardhia; Jacques, Guillaume; Fuchs, Antje; Graupner, Torsten; Fuchs, Sebastian; Dück, Saskia; Heinig, Thomas; Nicolai, Jana; Bremerstein, Irina; Yasar, Özum
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    Verbundvorhaben H2Giga _QT1.3_IREKA: Iridium-reduzierte Anodenkatalysatoren für die PEM-Wasserelektrolyse; Teilvorhaben LIKAT: Iridiumreduzierung durch Synthesestrategien, Nanostrukturen, Beimischung anderer Metalle, alternative Synthesekonzepte
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026-03-27) Surkus, Annette-E.
    Das Verbundvorhaben IREKA zielte auf eine signifikante Reduzierung des Iridium-Einsatzes auf der PEM-Anode unter Beibehaltung der katalytischen Aktivität. Da Iridium auf der Erde kaum noch verfügbar ist, wird bei wachsendem Energieverbrauch und dem geplanten Ausbau der PEM-Elektrolysekapazitäten der Preis sowohl des Iridiums als auch der darauf basierenden Technologie kontinuierlich ansteigen. Die Reduzierung des Iridium-Gehaltes sollte durch Beimischung eines weiteren Metalls (z.B. durch Legierungsbildung), Verbesserung der Morphologie, der Verteilung und der Partikelgrößen durch alternative Syntheserouten sowie die Erhöhung der Korrosionsstabilität durch Dotierung des Trägermaterials erfolgen. Erfolgreiche Kandidaten sollten dem Projekt SEGIWA, (TP1a) mitgeteilt werden, damit in dem dortigen Arbeitspaket 5.2 Iridium-arme Anodenkatalysatoren in der Synthese in Richtung industrielles Niveau hochskaliert werden, für einen Einbau in die MEA zur Verfügung gestellt werden sowie im Industriekontext validiert werden können. Das Teilvorhaben LIKAT „Iridiumreduzierung durch Synthesestrategien, Nanostrukturen, Bei mischung anderer Metalle, alternative Synthesekonzepte“ war in sechs Arbeitspakete gegliedert. Inhalte des Arbeitspaketes AP1 waren Versuche zur Iridium-Reduzierung in der Synthese von Anodenmaterialien. Das Arbeitspaket AP2 enthielt Arbeiten zur Iridium-Reduzierung durch gezielte Bildung von Nanostrukturen. Im Arbeitspaket AP3 wurden dann Versuche zur Iridium-Reduzierung durch Beimischung eines weiteren Metalls durchgeführt. Im Arbeitspaket AP4 erfolgte eine Iridium-Reduzierung durch die Anwendung alternativer Synthesekonzepte. Eine Zusammenführung der Synthesestrategien und Optimierung erfolgte im Arbeitspaket AP5. Das Arbeitspaket APO diente der Vernetzung von Innovationspool und Scale-up.
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    CO2 Einsparung durch Ressourceneffizienz als Folge von Materialsubstitution bei hochbeanspruchten Zuggliedern im Brückenbau - Netzwerkbogenbrücken mit Zuggliedern aus Carbon
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026-03-30) Haspel, Lorenz; Fettke, Manuela; Hückler, Alex; Weidner, Philipp; Oevermann, Paul; Ostwald, Lorenz; Schneider, Lukas; Ruff, Daniel; Birtel, Veit; Castridis, Stefan; Lotze, Dieter; Hothan, Sascha; Häßler, Dustin; Stelzner, Ludwig; Kremberg, Jan
    Für die hoch beanspruchten Zugglieder von Netzwerkbogenbrücken stellt der Einsatz von Carbonzuggliedern eine technisch innovative und vorteilhafte Lösung dar. Im Rahmen von ersten Pilotanwendungen konnte ein ausreichender Ermüdungswiderstand für den jeweiligen Einsatz nachgewiesen werden – der tatsächlich vorhandene Ermüdungswiderstand wurde bislang jedoch nicht erforscht. Die Aufgabenstellung des Verbundforschungsvorhabens umfasst die Gewinnung einer Datengrundlage für statistisch abgesicherte Bauteilkennlinien und Traglasten auf Grundlage von statischen Versuchen. Der Schwerpunkt liegt auf der Gewinnung einer Datengrundlage an realmaßstäblichen Bauteilversuchen unter Ermüdungsbelastung zur Bestimmung einer Ermüdungsversagensfunktion (S-N-Kurve), welche durch Kleinversuchsserien und faseroptische Messungen zur isolierten Betrachtung einzelner Einflussgrößen begleitet wurde. Direkt übertragbare Erkenntnisse zum Tragverhalten bei Brandbeanspruchung lagen ebenfalls nicht vor und sollten im Zuge von Bauteilversuchen unter Last und gleichzeitiger Brandbeanspruchung gewonnen werden zur Vergleichbarkeit des Verhaltens mit herkömmlichen Zuggliedern aus Stahl. Die Aufgabenstellung wurde in 9 Arbeitspaketen und insgesamt 29 Teilarbeitspaketen aufgegliedert. Diese beinhalten die Schaffung einer gemeinsamen Wissens- und Arbeitsbasis, die Erarbeitung von Versuchsparametern, die Planung und Herstellung der Versuchskörper und der Versuchsstände, statische Versuche, Ermüdungsversuche bis zum Bruch, Ermüdungsversuche mit Bestimmung der Resttragfähigkeit, Versuche zur Untersuchung des Tragverhaltens bei erhöhter Temperatur und Brandbeanspruchung bei simultaner mechanischer Zugbelastung, faseroptische Messungen und Kleinprobenversuche sowie die Zusammenführung und Auswertung der Ergebnisse.
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    WIR! - ArtIFARM - BData4AF: Big Data System für landwirtschaftliche Anwendungen; TP 1: Datenbankstruktur, -abfrage, Kommunikation und KI-Anwendung
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2025)
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    Ein System zur KI-gestützten Detektion, Validierung und Bewertung maschinell generierter Inhalte für die Identifikation von Fehlinformationen - FACTSBot
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026-03-29) Kühner, Andreas; Klotz, David
    Entwicklung eines Verfahrens und prototypischer Bereitstellung von FACTS-Bot (engl. "Fake Article Classification and Truth Screening Bot"), einem benutzerfreundlichen System zur KI-gestützten Detektion, Validierung und Bewertung maschinell generierter Inhalte für die Identifikation von Fehlinformationen in Nachrichten- und Informationsseiten. Ziel ist der Schutz der digitalen Integrität und die langfristige Förderung von ethischem Verhalten im digitalen Raum.
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    Synthese linguistischer Korpusdaten (SLIK)
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2024-10-30) Strunk, Jan; Lau, Jonas; Frey, Maja; Wolfsteiner, Merit; Gautam, Vagrant; Alabi, Jesujoba; Klakow, Dietrich
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    Client2Works (C2W) - Wissenschaftliches Begleitvorhaben zur Fördermaßnahme CLIENT II
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026-03-16) Stock, Sophia
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    Systemanalyse zu Transportlösungen für grünen Wasserstoff – Teilvorhaben DECHEMA: Interaktion der industriellen Transformation und Infrastrukturentwicklung, Schwerpunkt (petro-) chemische Industrie
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026-03-27) Ausfelder, Florian; Löffler, Michaela; Much, Maximilian; Müller, Sabrina
    Kurzbericht zur Systemanalyse zu Transportlösungen für grünen Wasserstoff – Teilvorhaben DECHEMA: Interaktion der industriellen Transformation und Infrastrukturentwicklung, Schwerpunkt (petro-) chemische Industrie
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    Schlussbericht zum Projekt DataSecurity4iCity: Anforderungsanalyse und innovative technische Maßnahmen zur Datensicherheit für die iCity Datenflüsse (Exploratives Projekt)
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026-03-28) Seedorf, Jan
    Im Projekt DataSecurity4iCity wurden Sicherheitsanforderungen in Smart-City-Datenflüssen systematisch analysiert und darauf aufbauend praxisnahe kryptografische Lösungsansätze für Smart-City-Anwendungen entwickelt und prototypisch umgesetzt. Dabei wurden insbesondere postquantenkryptografische Verfahren, On-Sensor-Kryptografie sowie blockchain-basierte Ansätze unter Verwendung realer Smart-City-Datensätze und auf ressourcenbeschränkter Hardware untersucht und evaluiert. Die Ergebnisse zeigen die grundsätzliche Umsetzbarkeit sicherer Datenverarbeitung entlang der gesamten Verarbeitungskette und leisten einen Beitrag zur sicheren und vertrauenswürdigen Gestaltung datengetriebener Smart-City-Anwendungen.
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    Konsortialabschlussbericht des Verbundvorhaben GreenBotAI: Frugal and adaptive AI for flexible industrial Robotics
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026-03-27) Löser, Rico; Gjakova, Leutrim; Schröder, Christian; Otto, Ruth; Gu, Yunqi
    Die europäische Fertigungsindustrie steht vor mehreren Herausforderungen. Dazu gehören unter anderem die Veränderung von der Massenproduktion zur kundenspezifischen Fertigung, die ständig steigende Komplexität der Produktionslinien, der Wettbewerb mit Billiglohnländern, das Risiko von Pandemien und die Erwartung niedriger Fehlerquoten bei steigender Komplexität der Produkte. Vor diesem Hintergrund forschte das deutsch-französische Forschungsprojekt GreenBotAI an den folgenden drei Hauptzielen: 1. die Sicherstellung einer kontinuierlichen Produktion in Europa während Pandemien, 2. die Gewährleistung der europäischen Souveränität in Bezug auf die Produktionsautomatisierung, 3. die Verringerung von Umweltauswirkungen europäischer Fabriken durch die Reduzierung des Energieverbrauchs von Roboteranwendungen um 50 %. In GreenBotAI liegt der Fokus auf der Verringerung der Reaktions- und Latenzzeiten von Industrierobotern, einer optimierten smoothen Bahnplanung sowie die "On-the-fly-Ausführung" bestimmter Aufgaben. Im Projekt werden die Entwicklung notwendiger Hardwarekomponenten, sowie modernste Deep-Learning-Methoden zur Überwachung, Datenverarbeitung und Fehlerkontrolle adressiert, um einen Generationenwechsel in der Robotik zu schaffen. Umgebungsbedingungen sollen hierbei selbstständig erkannt und das Roboterverhalten in Echtzeit an veränderte Bedingungen angepasst werden. Ursprünglich war es mit dem Partner GrAI Matter Labs geplant, einen "GreenBotAI-Kit" für Industrieroboter zu entwickeln, welcher intelligente Anwendungen dank frugaler KI ermöglicht. Ein Kit sollte aus einem zu entwickelnden latenzarmen und energiesparenden KI-Prozessor, einer Platine und zugehöriger Software inkl. der Algorithmen bestehen. Nach Ausscheiden von GrAI Matter Labs wurden die Lösungen auf kommerzielle verfügbare Edge Devices von NVIDIA übertragen.
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    Sachbericht: GOETHE-LIVE-3D: Gemeinsam im hybriden Museum
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2025) Langbehn, Eike
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    ANONY‑MED: Anonymisierte Daten für die digitalisierte Medizin der Zukunft; Teilvorhaben: "Privacy‑bewahrende Analyse‑ und Synthesemethoden"; Forschungsnetzwerk Anonymisierung für eine sichere Datennutzung; Förderrahmen "Digital. Sicher. Souverän"
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026-03-14) Ribeiro de Menezes, Arthur; Gall, Mark; Ihrig, Jannis; Bever, Markus
    Das Verbundprojekt ANONY‑MED adressiert das Spannungsfeld zwischen hohem Wert medizinischer Daten für KI‑basierte Diagnostik und Prognose und den strengen Datenschutzanforderungen der DSGVO. Ziel war die Entwicklung und Erprobung eines Werkzeugkastens, mit dem sensible Gesundheitsdaten entweder durch Datensynthese anonymisiert oder mittels Kryptographie sicher ausgewertet werden können. Dazu wurden generative Modelle für Bild‑ und Tabellendaten (u. a. 3D‑Gefäßdarstellungen des Gehirns, Schlaganfall‑MRTs, kardiologische und Prostata‑Registerdaten) entwickelt und hinsichtlich Bildqualität, klinischer Nutzbarkeit und Datenschutz evaluiert. Parallel entstanden homomorphe Analyseverfahren, mit denen z. B. PI‑RADS‑Scores oder statistische Vergleiche von Bilddaten direkt auf verschlüsselten Daten berechnet werden können. Ergänzend wurde eine Privacy‑Metrik aufgebaut, die das individuelle Risiko von Rückschlüssen auf einzelne Patient:innen quantifiziert. Die Methoden wurden in drei Use Cases demonstriert: radiologische Befundung bei Prostatakrebs, kardiologische Risikostratifikation und Schlaganfalltherapie. ANONY‑MED leistet damit einen Beitrag zum Aufbau vertrauenswürdiger Gesundheits‑Datenökosysteme und bildet die Grundlage für weiterführende Forschungs‑ und Transferprojekte im Bereich Privacy‑Enhancing Technologies.
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    Vom konventionellen Produktionswerk zum resilienten Kompetenz-Werk durch Industrie 4.0 (Werk 4.0) - Teilvorhaben: Daten- und Konfigurationsmanagement für die virtuelle Anlage
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026-01-26) Schleipen, Miriam; Tagmann, Robert; Schmid, Fabian
    Ziel ist die Erstellung eines durchgängig vernetzten Anlagen-Datenmodells für den Digitalen Zwilling und den Digitalen Schatten der Anlage im Kontext des resilienten Kompetenzwerks, das Basis für die Durchgängigkeit zwischen den Lebenszyklusphasen (Planung, stufenweise Auskonstruktion, Simulation, virtuelle Inbetriebnahme, Inbetriebnahme und Serienproduktion) ist. Dies steigert die digitale Transparenz in der Produktion. Die Einbindung von den am Gesamtprozess beteiligten Unternehmen muss berücksichtigt (Lieferantenintegration) werden. Eine zentrale Datenhaltung darf hierfür also keine Voraussetzung sein. Dabei werden Änderungen und dafür nötige Versionierung, sowie ein adäquates Konfigurationsmanagement ebenso fokussiert wie Daten-Checks, die eine Nutzbarkeit der Daten gewährleisten. So soll die Resilienz in der Produktion und die Effizienz im gesamten Anlagenentstehungsprozess und Anlagenbetrieb erhöht werden.
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    Steigerung der Therapieeffizienz durch eine KI-basierende Operationsplanung und Risikoanalyse bei der chirurgischen Resektion von Nierentumoren (RENALCARE); Einsatz von KI-basierenden Natural Language Processing Algorithmen für die Analyse von textbasierten klinischen Dokumenten zur Operationsplanung und Risikoanalyse bei der chirurgischen Resektion von Nierentumoren
    (Hannover : Technische Informationsbibliothek, 2026-03-27) Feiler, Dennis
    Die präoperative Planung von Nierentumor-Resektionen stützt sich auf klinische Scores (z. B. C-Index, R.E.N.A.L., P.A.D.U.A.), die bei der Bestimmung des Operationsrisikos und der Operationstechnik unterstützen. Trotz ihrer Bedeutung für die Patientensicherheit werden diese Scores im Klinikalltag kaum systematisch berechnet, da die erforderlichen Daten überwiegend in unstrukturierter, uneinheitlicher Form vorliegen. Die manuelle Aufbereitung dieser Informationen aus klinischen Dokumenten und Bilddaten ist für das Personal zu zeitaufwendig und fehleranfällig. Das Vorhaben adressierte dieses Defizit durch eine innovative KI-Lösung: Mittels Natural Language Processing (NLP) und modernen Machine-Learning-Verfahren (Deep Learning, supervised/unsupervised Learning) wurden im Teilvorhaben von DFC-SYSTEMS unstrukturierte Texte automatisiert erschlossen. Über eine Echtzeitschnittstelle wurden diese Ergebnisse mit einer KI-basierten Bildanalyse korreliert. Ziel war eine automatisierte, hochpräzise Berechnung der Operations-Scores, um selbst bei komplexer Tumorgeometrie oder lückenhafter Dokumentation eine maximale Ergebnisqualität der Risikofaktoren zu gewährleisten. Dies entlastet das klinische Personal nachhaltig und optimiert die chirurgische Präzision sowie den gesamten Therapieverlauf.
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