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Das Projekt untersucht die Belastungen auf Gleisbetonschwellen und ihre Auswirkungen auf die strukturelle Integrität. Die Lasten wirken in drei Richtungen: vertikale Kräfte durch Achslasten, Querhorizontalkräfte durch Fliehkräfte und Längshorizontalkräfte durch Beschleunigungen, Verzögerungen und Temperatureinflüsse. Ziel ist es, die Ursachen und Auswirkungen von Rissen in Betonschwellen zu verstehen und Maßnahmen zur Verbes-serung ihrer Langlebigkeit zu entwickeln. Die Rissbildung soll mit der Schallemissionsanalyse (SEA) noch während der Entstehung gemessen werden. Bei der Auswertung und Beurteilung der SE-Ergebnisse sollen Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) herangezogen werden.

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Insektenzellkulturen sind im Vergleich zu Säugerzellkulturen einfach zu handhaben, mit relativ geringem Aufwand zu kultivieren und können in Relation zu prokaryotischen Systemen komplexe Proteine mit hohen Ausbeuten exprimieren. Dies macht sie zu einem vielseitigen Werkzeug für die Produktion rekombinanter Proteine, vor allem in der pharmazeutischen Biotechnologie. Ein breiterer Einsatz in anderen Bereichen wird derzeit durch die hohen Kultivierungskosten limitiert, die vor allem durch die Kultivierungsmedien verursacht werden. Hier setzt das Forschungsprojekt an, mit dem Ziel durch bioökonomische Ansätze die Medienkosten deutlich zu senken. Dadurch kann das Potential des lokalen Innovationsökosystems intensiver genutzt und die Zusammenarbeit der Hochschulen des FCMH gestärkt werden.

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Die nicht-invasive Atemunterstützung ist ein wichtiger Bestandteil der Behandlung von Atemwegserkrankungen wie COPD, sowohl in Kliniken als auch im häuslichen Umfeld. Der Therapieerfolg hängt entscheidend davon ab, wie gut das Beatmungsgerät auf die individuellen Bedürfnisse des Patienten reagiert. Eine schlechte Synchronisation zwischen Patient und Gerät kann die Wirksamkeit mindern. Durch personalisierte Diagnostik lassen sich Atemmuster präzise analysieren. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Prototyps, der mithilfe von Sensoren und Kl Synchronisationsprobleme erkennt und Empfehlungen zur optimalen Einstellung der Beatmung liefert. So wird eine individualisierte Therapieermöglicht, die die Patientenversorgung verbessert und die Behandlungskosten reduziert.

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Antibiotikaresistente Erreger sind eine zunehmende Bedrohung für die Menschheit. Besonders im Gesundheitswesen und der Landwirtschaft treten vermehrt Antibiotikaresistenzen auf und verursachen hohe Schäden und Verluste.
Eine mögliche Lösung liegt in der Natur: Antimikrobielle Peptide werden von einer Vielzahl von Organismen produziert, um sich gegen mikrobielle Erreger zu schützen. Eine Resistenzbildung gegen diese Peptide ist im Vergleich zu konventionellen Antibiotika deutlich reduziert.
Dieses Projekt nutzt moderne bioinformatische Methoden zur gezielten Suche nach neuen antimikrobielle Peptiden in frei verfügbaren Genomen verschiedener Lebewesen. Identifizierte Peptide können im Labor kostengünstig auf ihre Wirksamkeit getestet und als Grundlage für neue Wirkstoffe verwendet werden.

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Meningeome machen 35% der Hirntumore aus und erfordern epigenetische Klassifizierungen für genaue Prognosen. Diese Information muss derzeit aufwändig im Labor erhoben werden. Die Nachwuchsgruppe von Dr. Daniel Amsel (JLU) hat ein auf Künstlicher Intelligenz(KI) basierendes Verfahren entwickelt für die epigenetische Klassifizierung von digitalisierten Objektträgern. Ziel des Projekts X4Neuro ist es, in Kooperation mit Dr. Jennifer Hannig (THM) das KI-Model um Methoden der erklärbaren künstlichen Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence, XAI) zu erweitern. Damit können die für die Entscheidung der KI-Modells relevanten Bereiche auf zellulärem Level bzw. auf Pixel-Ebene aufzudecken werden.

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IT-Systeme (z.B. Kommunikationsanlagen, Endgeräte, Server etc.) im KRITIS-Bereich (z.B. Katastrophenschutz, Feuerwehr, Rettungsdienste, Polizei oder Verwaltung) müssen insbesondere in Krisen- und Notfällen verfügbar sein. Aktuelle Konflikte oder Naturkatastrophen führen uns vor Augen, dass der Ausfall von KRITIS-Systemen die Handlungsfähigkeit verschiedener Parteien stark einschränkt und damit der Bevölkerung schadet. Diese Systeme sind immer häufiger Ziel von finanziell motivierten Hackergruppen, ihre Störung ist eines der ersten Mittel der Eskalation zwischen Staaten. Besonders Kommunikationssysteme sind oft das erste Ziel bei der Vorbereitung militärischer Handlungen. Gleichzeitig beobachten wir, dass die zentrale, auf menschliche Akteure gestützte Sicherheitsüberwachung, etwa in Security Operations Centers, der Komplexität, dem Umfang und der Dringlichkeit nicht gewachsen ist. Beispielsweise können Verbindungen ausfallen und Cyber-Angriffe automatisiert und in Zukunft autonom erfolgen, sodass menschliche Akteure in ihrer heutigen Rolle innerhalb einer Sicherheitsarchitektur nicht mehr effektiv genug sein werden.

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Entwicklung einer Health Data Management Platform zur Unterstützung des (klinischen) Forschungsdatenmanagement

Digitale Innovation und Technologie: Im HealthDMP Projekt werden drei Software-Lösungen aus dem Kontext Forschungsdatenmanagment zusammengeführt. So sollen die in der Forschung gewonnen Erkenntnisse zur Prozessoptimierung in den Routinebereich überführt und somit die Digitalisierung von Krankenhäusern und anderen Datengebern begünstigt werden.
Der Innovationscharakter des Projekts liegt in der Abbildung, Verbesserung und Optimierung eines bis dato nahezu ausschließlich analog ausgeführten Prozesses. Durch die Schaffung einer integrierten Softwarelösung aus bestehenden Produkten wird eine komplett digitale Kommunikation der beteiligten Akteur:innen ermöglicht und es werden Analog-Digital-Brüche vermieden oder in einen digitalen Prozess überführt.
Durch die Zusammenführung der Software Tools ProSkive, DIP und CC-FS, die jeweils Teil-Lösungen für verschiedene Anforderungen im komplexen Prozess des Data Managment darstellen, soll es gelingen eine prozessorientierte und prozessoptimierende Gesamtlösung zu schaffen, die anders als gängige Projektmanagement-Software Lösungen eine einfache und schnelle Möglichkeit für digitale Datenanfragen und deren Bereitstellung bietet.

Anwendungsbereich: Die HealthDMP soll vorrangig an datengebende Einrichtungen zum Einsatz kommen, sowie die Digitalisierung von Krankenhäusern und die damit einhergehenden Verbesserung des Reifegrades im Rahmen des KHZG begünstigen.

Projektbeteiligte: Am Projekt beteiligt sind die Goethe-Universität Frankfurt (GUF), sowie die Justus-Liebig-Universtität Gießen (JLU), sowie die Technische Hochschule Mittelhessen (THM).
In der Rolle des Konsortialführers liegen die Aufgabenbereiche der GUF im Bereich der Projektkoordination sowie Entwicklung der HealthDMP.
Die JLU bringt vorrangig ihre Expertise im Bereich Datensondierung in der Patientenversorgung, sowie weitere Entwicklungsressourcen für die HealthDMP in das Vorhaben ein.
Die Technische Hochschule Mittelhessen bringt eins der Basisprodukte, die Data Integration Platform (DIP), aus der die HealthDMP durch Zusammenführung mit der in Frankfurt entwickelten ProSkive Software entstehen soll, in das Vorhaben mit ein. Darüber hinaus soll eine geteilte Stelle zur übergreifenden vorhabensbezogenen Kooperation an der GUF und THM angesiedelt werden.

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Das menschliche Gehirn ist ein Wunderwerk der Natur, das die Wissenschaft seit jeher fasziniert. Durch moderne Technologie wie die Magnetresonanztomographie (MRT) gelingt es uns heute, das Gehirn in bisher ungekannter Präzision zu erforschen. Diese revolutionäre Technologie ermöglicht es, die Strukturen, Aktivität und Verbindungen zwischen den Gehirnregionen zu beobachten.
Das neue Projekt namens "Brainmapping Technology" hat zum Ziel, hochauflösende Darstellungen der neuronalen Verbindungen im Gehirn zu entwickeln und diese Erkenntnisse in die klinische Anwendung zu überführen. Dies eröffnet enorme Möglichkeiten in der Diagnostik neurologischer Erkrankungen. Durch die genaue Erfassung individueller Gehirnstrukturen und -funktionen können maßgeschneiderte Therapien entwickelt werden, die eine wirksamere Behandlung ermöglichen.
Durch die neuen Erkenntnisse über das Gehirn werden präzisere Diagnosen verschiedener neurologischer Erkrankungen möglich. Dies verspricht eine verbesserte Lebensqualität für Betroffene und eröffnet neue Wege in der medizinischen Forschung.

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Ziel des Projekts LärmLAB ist es,
a) ein lokales Lärm- und Umweltdaten-Netz innerhalb der beteiligten Kommunen, mit dem die tatsächlichen Belastungen an ausgewählten Ortslagen erhoben werden,
b) das bereits vorhandene Bürgerinformations- und Datenbanksystem „Urban.Cockpit“ (https://badhersfeld.urbanpulse.de/#!/tiles/) der Kreisstadt Bad Hersfeld zu erweitern und deren Anwendung auf die Partnerkommunen zu übertragen,
c) moderierte Bürgerbeteiligungen in den Kommunen aufzubauen, die Argumentationspapier mit konstruktiven Lösungsvorschlägen für Lärmschutzmaßnahmen entwickeln und zur Akzeptanz von lokal notwendigen Eingriffen zur Umsetzung der Verkehrswende beitragen.
d) Als hervorzuhebende Innovation ist zur Visualisierung von Lärmursachen und sowie von aktiven Lärmschutzmaßnahmen der Einsatz von „augmented reality“ (AR) und „virtual reality“ VR Anwendungen im Rahmen der Bürgerbeteiligung zur Wissensvermittlung geplant.

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Im Jahr 2023 wurde das Projekt Epicure bereits durch den FCMH gefördert. Durch die erhaltene Förderung
konnten wir das Projekt wissenschaftlich vorantreiben und den Technologietransfer starten. Mit spanischen
Kollegen haben wir eine Erfindungsmeldung eingereicht und eine Kooperation aufgebaut. Unsere
gemeinsame Projekt- und Patentierungsstrategie wollen wir in unserer Fortsetzungsstudie EpiCure4C
weiterfolgen. In Epicure4C wollen wir das Epigenetische Editierens zur gezielten Hemmung von
Tumorwachstum weiterentwickeln. Hierfür integrieren wir ein pflanzenbasiertes Enzym unserer spanischen
Partner, wodurch wir eine signifikante Verbesserung des Editierens erzielen. In der Verbesserung unserer
innovativen Technologie sehen wir hohes Transferpotenzial für die Diagnose und Therapie von Krebs sowie
anderer durch epigenetische Veränderungen bedingter Krankheiten.

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Bell Tests spielen in der Quantenphysik eine wichtige Rolle. Ihre experimentelle Umsetzung wurde mit dem Nobelpreis für Physik 2022 belohnt. Bell Tests erlauben die allgemeine Überprüfung möglicher kausaler Mechanismen und können somit grundsätzlich auch außerhalb der Physik nützlich sein: Das Projekt soll untersuchen, ob eine Verknüpfung von Daten für Nachhaltigkeit mit klassischen Finanzdaten von Unternehmen mittels eines Bell Test dazu führen kann, dass sich wirklich nachhaltige Investments von solchen abgrenzen lassen, die nur vorgeblich nachhaltig sind.

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Projektziel ist die Entwicklung von Gegenschallanlagen (Active Noise Cancelling – ANC -Systemen) für Luftfahrzeuge, speziell für Kleinflugzeuge mit Propellerantrieb. Der Fokus hierbei liegt auf der Verminderung der Schallemission außerhalb des Flugzeuges, die durch den Motor/das Abgassys-tem erzeugt werden. Es soll eine Reduzierung der Schallemission um mind. 10 dB zur Minderung der Lärmbelastung der Anwohner überflogener Gebiete, insbes. in Flughafennähe, erreicht werden.

Im Fokus der Untersuchung stehen Luftfahrzeuge des Herstellers Cirrus (SR20/22/22T), angestrebt wird aber eine Lösung, die sich auf mehrere einmotorige Flugzeugtypen verschiedener Hersteller anwenden lässt. Die Technologie beruht darauf, einen dem vorhandenen Störschall gegenphasigen „Anti-Schall“ zu bilden, so dass es bei Summation der beiden zu Auslöschungen kommt (destruktive Interferenz). Das zu entwickelnde ANC-System besteht aus den 4 Hardware-Hauptkomponenten Mikrophone, Signalverarbeitung, Lautsprecher und Fehlersensor sowie aus der Signalver-arbeitungssoftware basierend auf dem „Filtered-X-Least-Mean-Squared“ (FxLMS) – Algorithmus.

Der Hauptvorteil eines aktiven ANC-Systems besteht neben einer potenziell effizienten Reduzierung des Geräuschpegels darin, dass es auf Knopfdruck aktivierbar/deaktivierbar ist. Daher ist auch kein aufwendiger Zulassungsprozess zur Verwendung am Luftfahrzeug erforderlich.

Wesentliche Entwicklungsschritte bestehen in der Charakterisierung der vom Testflugzeug ausgehenden Geräusche, Modellbildung und theoretische Auslegung eines Labor-ANC-Systems (Fast-Fourier-Transform, COMSOL Multiphysics), Aufbau eines Teststands am Boden, Erprobung und erste Optimierung des ANC-Systems am Boden, Entwicklung eines ANC-Demonstrators zum Einbau in ein Testflugzeug, Zulassung und Integration in das Flugzeug, Erprobung und Optimierung des ANC-Demonstrators durch Flugversuche.

Am Markt gibt es keine technischen Lösungen zur aktiven Reduzierung der Lärmbelastung durch Kleinflugzeuge. Bestehende passive Lösungen (z.B. zusätzliche Endschalldämpfer) sind unattraktiv, da sie eine Einzelanpassung/-zulassung erfordern und mit einem Leistungsabfall sowie einer Verschlechterung der Optik/Aerodynamik des Flugzeugs einhergehen.

Nach einem erfolgreichen Projektabschluss würde Röder Präzision den ANC Demonstrator zu einem serienreifen Produkt weiterentwickeln, die Luftfahrt-Zulassung erwirken und als Kit zur Nachrüstung von Kleinflugzeugen anbieten. Das primäre Marktpotenzial umfasst in Deutschland etwa 6.700 registrierte einmotorige Flugzeuge mit einem Startgewicht unter 2 Tonnen. Als mittelfristig erreichbares Marktvolumen rechnen wir damit, ca. 10% (670 Maschinen) mit einem ANC-System auszurüsten. Als Zielpreis für einen ANC-Kit sind ca. 6.000 € vorgesehen.

Durch ein erfolgreiches Förderprojekt würde die Röder Präzision GmbH und somit auch die Luft- und Raumfahrtbranche in Hessen gestärkt werden. Für die Gesellschaft wäre mit der möglichen Verringerung der Lärmbelastung durch Kleinflugzeuge ein großer Nutzen verbunden, sowohl in der hier betrachteten Region, aber auch hessen- und deutschlandweit.

Das wissenschaftliche Potenzial besteht in der Weiterentwicklung von Algorithmik und Hardware. (FxLMS – Algorithmus/KI-basierte Algorithmen und deren Einsatz auf performante Hardware (FPGA, GPU)). Ein weiteres wesentliches Alleinstellungsmerkmal aus Sicht der Wissenschaft wird die Bewertung der Effizienz des ANC-Systems anhand von psychoakustischen Metriken (Geräuschmerkmale wie Rauigkeit oder Schärfe) sein.

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Krebs und neurodegenerative Erkrankungen sind eine bedeutende gesellschaftliche Herausforderung. Die Weltgesundheitsorganisation prognostiziert einen stetigen Anstieg der beiden Krankheitsbilder, die in den Industrieländern bald die häufigsten Todesursachen zu werden drohen. Es ist hauptsächlich das Fachgebiet der Medizinischen Physik, welches dieser gesellschaftlichen Herausforderung mit wissenschaftlichen Mitteln in Form von Früherkennung und besseren Therapien entgegentreten kann. Daher sollen im Forschungsschwerpunkt ADMIT neue bildgebende und computergestützte Verfahren mit fortschrittlichen therapeutischen Strategien kombiniert werden, um so eine frühzeitige Diagnose und erfolgreiche Therapie zu ermöglichen. Zu diesem Zweck stützt sich ADMIT auf ein hochgradig interdisziplinäres und komplementäres Team von Medizinphysiker*innen und Mediziner*innen, die auf ihrem jeweiligen Wissensgebiet eine führende Stellung einnehmen.

Die Medizinische Physik ist ein schnell wachsendes, vielschichtiges Gebiet an der Schnittstelle von Physik, Medizin, Informatik, Biologie und Biotechnologie. Der Kerngedanke des beantragten LOEWE-Schwerpunkts ADMIT ist, dass durch die Entwick-lung neuer medizinphysikalischer Methoden die bildgesteuerte Therapie verbessert und in einigen Bereichen neu ergründet werden kann. Vornehmlich in den Gebieten Radiologie, Onkologie und Neurologie sollen in den synergetischen Bereichen der Da-tenverarbeitung, Bildgebung und Therapie eine Integration und Umsetzung neuartiger wissenschaftlich tragfähiger Ansätze erfolgen. Dies umfasst das breite Spektrum der therapeutischen Modalitäten in allen wichtigen Formen der modernen Strahlentherapie mit Photonen, Protonen und Kohlenstoffionen. In der Neurologie werden die therapeu-tischen Neuromodulationstechniken bildgebungstechnisch erstmalig neu erschlossen.

Die hierbei zu untersuchenden Bildgebungsmodalitäten umfassen die sich rasch entwickelnden Techniken wie Computertomographie (CT), spektrale Röntgenbildgebung, sowie strukturelle und funktionelle Magnetresonanztomographie (MRT), um neuartige Diagnostik und bildgeführte Therapien in präklinischen und klinischen Anwendungen zu ermöglichen. Der Forschungsschwerpunkt ADMIT befasst sich vornehmlich mit simulationsgestützten Dosis- und Feldberechnungen, maschinellem Lernen, Strah-lungstransportsimulationen, Radiomic und neuen Hardware-Entwicklungen. Es ist eine grundlegende Erforschung multidimensionaler Daten geplant, um verbesserte Therapieabläufe und eine nahtlose Automatisierung von Arbeitsabläufen im Hinblick auf ei-nen effektiven klinischen Einsatz zu ermöglichen. Dadurch wird eine translationale und klinische Forschung mit dem Ziel etabliert, neue Strategien zur Festlegung des opti-malen Therapiekonzepts zum Zeitpunkt der Diagnose und der Behandlungsplanung zu gewährleisten.

Das Vorhaben bündelt zielgerichtet die interdisziplinären und komplementären Expertisen verschiedener Forschender an den drei mittelhessischen Hochschulen THM, UMR und JLU. Ergänzt wird die Forschungsgruppe durch klinische- und Unterneh-menspartner sowie lang jährige internationale THM-Kooperationspartner von der Harvard University, Yale University und University of Pennsylvania. Hierdurch entsteht eine kritische Masse an Forschenden, welche über fundierte, interdisziplinäre For-schungs- und Anwendungserfahrung im Bereich der Medizinischen Physik verfügt. Durch den Forschungsschwerpunkt ADMIT wird in Hessen international sichtbare, kompetitive und gesellschaftlich höchst relevante anwendungsnahe Forschungs- und Entwicklungsarbeit gebündelt und nachhaltig gesichert.

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Die Partikeltherapie ist eine innovative Form der Krebsbehandlung, bei der Protonen und Kohlenstoffionen genutzt werden, um zielgerichtet das Tumorgewebe zu schädigen. Eine aktuelle Herausforderung liegt im Verständnis der Strahlenwirkung. Monte Carlo Simulationen sind eine effiziente Methode, die Strahlenwirkung zu beschreiben, indem der Strahlungstransport durch die Zelle exakt modelliert wird. Da die Strahlenwirkung hochkomplex ist, müssen die Codes validiert werden. In diesem Projekt wird der Code Geant4-DNA validiert werden. Zellbestrahlungen werden sowohl am Marburger Ionenstrahl-Therapiezentrum durchgeführt als auch simuliert. Durch einen Vergleich der Ergebnisse kann der Code so optimiert werden, dass er die Zellexperimente und damit die Strahlenwirkung korrekt vorhersagt.

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Das Projekt AmRe-LoCO beschreibt eine digital unterstützte ambulant-medizinische Rehabilitation bei Long-COVID-Syndrom. Der netzwerkbasierte Casemanagement-Ansatz beinhaltet eine lotsenorientierte Patientenbegleitung und ermöglicht neben der regionalen Teilnahme an Präsenz- Therapiebausteinen, deren u.a. sport-, physio- und psychotherapeutische Inhalte partizipativ auf das Krankheitsbild abgestimmt wurden, den flexiblen ortsunabhängigen Zugang zu der zugehörigen digitalen Telemedizinplattform.

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Im pharmazeutischen Umfeld sind sowohl Reinheit als auch Sterilität gefordert. Nicht nur zu diesem Zweck, sondern auch zum Schutz der Menschen, die mit den Medikamenten arbeiten, müssen pharmazeutische Handschuhe in Isolatoren daher auf ihre Unversehrtheit geprüft werden. Dazu soll ein System zur Prognose des Alterungsverhaltens und der sicheren Restnutzungszeit von Kunststoffhandschuhen an Handschuhkästen, sogenannten Glove-Boxen, erstellt werden. Besonders in der Impfstoff- und Medikamentenproduktion eingesetzte Handschuhe müssen sicher abdichten und ausgetauscht werden, bevor ein Defekt auftritt. Es würden sonst ganze Chargen an Pharmazeutika durch mögliche Kontamination unbrauchbar werden.
Das bereits bestehende Prüfsystem für Laborhandschuhe soll durch die Integration der im Projekt erarbeiteten intelligenten Software aufgewertet werden und eine Prognose des sicheren Restnutzungszeitraums des Handschuhs ermöglichen. Individuell identifiziert werden die Handschuhe hierbei über eine WLAN-Verbindung und einen im Handschuh eingebauten RFID-Transponder. Die Software stellt dabei den gesamten Lebenszyklus des identifizierten Handschuhs dar und lässt ein Monitoring seines Alterungsprozesses zu. Ziel ist das Erkennen eines Handschuhfehlers im Voraus und das effizientere und kostengünstigere Gestalten von Produktionsabläufen.

Technische Elastomere in Form von pharmazeutischen Handschuhen finden in verschiedenen Bereichen wie der Impfstoffproduktion in der Pharma-Industrie, der Molekularbiologie und Genforschung sowie in der Medizin ihre Anwendung. In all diesen Bereichen wird der Unversehrtheit der Handschuhe eine besonders hohe Wichtigkeit zuteil. Die schnelle und kostengünstige Produktion von Impfstoffen ist gerade durch die Pandemie der jüngsten Vergangenheit zu einer neuen Herausforderung für die pharmazeutische Industrie geworden. Die Entwicklung eines neuen Vorhersagemodells zur Unversehrtheit von pharmazeutischen Handschuhen wird dazu beitragen, die Produktionszeiten- und Kosten von Pharmazeutika zu reduzieren, die Sicherheit für den Prozess und die Menschen am Arbeitsplatz zu erhöhen und insbesondere unnötige Ausschussmengen in der Produktion zu vermeiden – und trägt somit zum Schutz der Gesellschaft vor schnellen Ausbreitungen von Krankheiten und zur Aufrechterhaltung der Infrastruktur bei.

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Die Aussagen von Zentralbankpräsidentinnen und -präsidenten bewegen die Finanzmärkte. Das wichtigste Forum in der Eurozone ist die Pressekonferenz der Präsidentin der Europäischen Zentralbank (EZB). Jede Bemerkung kann Kursbewegungen auslösen. In diesem Projekt gehen wir über die Analyse des Gesagten hinaus: Wir untersuchen mittels KI-gestützter Gesichtsanalysen den Einfluss der Mimik der EZB Präsidentinnen und Präsidenten. Wir werten die Mimik während der gesamten Pressekonferenz, also während des Eingangs-statements und der Frage- und Antwortrunde, aus und verbinden diese Daten mit hochfrequenten Daten zum Aktien-, Anleihe- und Devisenmarkt. Dabei berücksichtigen wir auch den Einfluss des gesprochenen Wortes und die Berichterstattung über die Pressekonferenz in Echtzeit.

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Die Kerntätigkeiten in diesem Projekt liegen in der Entwicklung, Konstruktion, Fertigung und Montage von Zuführungseinheiten inkl. Qualitätskontrolle sowie der dazugehörigen Software inkl. Elektrohardware. Diese sollen den technischen Stand eines funktionierenden Prototyps, zwecks Feldversuche, erreichen. Der Kern der Innovation liegt in dem neuartigen Design der Zuführungseinheiten, wodurch eine höhere Taktrate erreicht werden kann.

Im produzierenden Gewerbe stellen Fehlproduktionen und Handling von unterschiedlichen Bauteilen mit kleinen Losgrößen ein großes Problem in der Automatisierung des Mittelstandes dar. Um diesen Problemen sowie dem Arbeitskräftemangel entgegenzutreten, wollen wir Zuführungseinheiten entwickeln, die in Zusammenarbeit mit konventionellen Robotern, Pick-and- Place-, Bestückungs-, Ab- und Umpackaufgaben sowie optische Kontrollaufgaben konstanter Teile übernehmen. Technisch wird sich auf Schüttgut und kleinere Bauteile konzentriert, wodurch grundsätzlich fast alle Branchen, die solche Bauteile produzieren oder verarbeiten, in Frage kommen. In der automatisierten Industrie sind die Prototypen speziell im Bereich der industriellen Roboter einzuordnen. Auch die Zuführungseinheiten werden hier dazugezählt, da diese einen kleinen Teil des Marktumfeldes der Industrie-Roboter ausmachen. Wir bewegen uns demnach im allgemeinen Marktumfeld der Industrieroboter, wobei es sich bei den Zuführungseinheiten um einen Nischenmarkt handelt. Im Jahr 2021 wird dem Marktsegment der Industrierobotik ein Umsatz von 14,1 Mrd. US-$ taxiert. Für die nächsten 5 Jahre (bis 2027) wird ein Anstieg des weltweiten Marktvolumens auf 30,8 Mrd. US-$ vorhergesagt. Dies entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 14,3 %.

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Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen heutzutage unter zunehmend hohen Innovationsdruck. Sie operieren mit begrenzten finanziellen und personellen Ressourcen und müssen damit komplexe Fertigungsstrukturen, häufig mit Einzel- und Kleinserienfertigung, betreiben. Effizienzsteigerung in der Produktion besitzt häufig existentielle Bedeutung. Limitierte Kapazitäten zwingen sie darüber hinaus zu einem effizienten Einsatz der vorhandenen Produktionsmittel bei gleichzeitig steigenden Qualitätsanforderungen der Märkte.

Künstliche Intelligenz (KI) in der Produktion kann in einer Vielzahl von Unternehmensprozessen eingesetzt werden und nachhaltige Effekte bewirken. Eine systematische, automatisierte Erhebung von Daten, die während der Fertigung unmittelbar in den Maschinen anfallen, erlaubt eine konsequente Anwendung von KI-Algorithmen und unterstützt genauere Vorhersagen der tatsächlichen Ressourcennutzung. Aus den Daten gewonnene Erkenntnisse können Prognosen von Ausbringungsmengen und -qualitäten oder Maschinenverfügbarkeiten ermöglichen. Unmittelbare Effekte einer solchen intelligenten Maschinen- und Prozessüberwachung sind eine höhere Liefertreue, eine effizientere Auslastung der Ressourcen im Unternehmen (inkl. Energie- und Ressourceneffizienz) und eine erhöhte Transparenz über den Zustand der eingesetzten Fertigungsanlagen.

Um den KI-Reifegrad in KMUs voranzubringen, soll das hohe Potential der Technologie mit Hilfe von Demonstratoren in einer realen Laborumgebung dargestellt werden. Dabei können bereits gesetzte Impulse für die Einführung von KI als Hebel genutzt werden und neben den bereits bekannten Einsatzmöglichkeiten mit der systematischen Umsetzung begonnen werden. So wird neben den Verfahren auch der operative Einsatz in einer Laborumgebung anhand von Demonstratoren gezeigt.

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„QuaOne“ befasst sich mit einer automatisierten Qualitätskontrolle. Hierbei wird der Zustand des fertigen Produktes digital erfasst und durch ein KI-System mit dem Soll-Zustand verglichen

Digitale Innovation und Technologie: Es soll eine Software zur automatisierten Qualitätskontrolle aus der additiven Fertigung stammenden Produkten spezifiziert und implementiert werden. Hierbei sollen die Objekte mittels verschiedener Verfahren erfasst und dann mithilfe intelligenter Algorithmen auf ihre Qualität geprüft werden.

Anwendungsbereich: Die automatisierte Qualitätssicherung findet in einer Vielzahl von Industriezweigen Anwendung, in denen die Gewährleistung einer hohen Produktqualität, Effizienz und Sicherheit von entscheidender Bedeutung ist. In der Fertigungsindustrie werden dadurch effiziente Überwachung und frühzeitige Erkennung von Qualitätsabweichungen ermöglicht.
Durch den Einsatz automatisierter Systeme können Unternehmen die Qualitätssicherungsprozesse optimieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.

Projektbeteiligte: Zur Realisierung der Software kooperiert die Technische Hochschule Mittelhessen mit 3D Activation GmbH, einem Unternehmen aus der additiven Fertigung. Diese bringen das notwendige Domänenwissen auf diesem Gebiet mit und bringen außerdem einen Einblick in die Anforderung der Industrie.

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Digitalisierung und das damit verbundene Potential der Prozessoptimierung stellt insbesondere in der Notfallmedizin, einem Bereich in dem schnelle Entscheidungen lebenswichtig sein können, eine wünschenswerte Entwicklung dar. Im Projekt HERMIQS wird mit Hilfe Künstlicher Intelligenz eine automatische Erkennung von akuten, im Notfalleinsatz relevanten, Pathologien erfolgen. Methoden der KI sind nachgewiesenermaßen in der Lage, die Präzision von menschlichen Experten bei spezifischen Aufgaben (z.B. Analyse und Interpretation von medizinischem Bildmaterial oder Datenreihen) zu erreichen und vielfach sogar zu übertreffen. HERMIQS wird die KI Modelle in hochperformante Systemkomponenten einbinden und damit einen Dialog zwischen allem Aktueren eines typischen Notfallszenarios in annähernd Echtzeit ermöglicht. Ziel des Vorhabens HERMIQS ist die Erweiterung der MedGate Online Plattform der CRS medical um einen automatisierten KI-basierten Analysealgorithmus für EKGs. Diese Analyse soll Einsatzkräften im Rettungsdienst sowie NotärztInnen über ein intuitives Rückmeldesystem zur Verfügung stehen und sie bei der Entscheidungsfindung (beispielsweise die Auswahl der am besten geeigneten Zielklinik) unterstützen. In der aufnehmenden Klinik kann damit wertvolle Zeit zum Nutzen der PatientInnen gewonnen werden.

Ziel des Vorhabens HERMIQS ist die Erweiterung der MedGate Online Plattform um einen automatisierten Analysealgorithmus für EKGs mit Hilfe einer auf Künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmik. Diese Analyse soll Einsatzkräften im Rettungsdienst sowie NotärztInnen über ein intuitives Rückmeldesystem zur Verfügung stehen und sie bei der Entscheidungsfindung (beispielsweise die Auswahl der am besten geeigneten Zielklinik) unterstützen. In der aufnehmenden Klinik kann damit wertvolle Zeit zum Nutzen der PatientInnen gewonnen werden.

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Bauwerke müssen in Zukunft nachhaltig und mit weniger Rohstoff- und Energieverbrauch gebaut werden – und sie müssen ästhetisch sein: Nur ansprechende Häuser, in denen sich die Menschen wohlfühlen, werden auf lange Sicht genutzt. Das Projekt will neue ressourcenschonende Baukonstruktionen entwickeln, indem es Abfallprodukte verwertet und Abbruchmaterialien der Bauindustrie verwendet. Dabei stehen Ästhetik und die Formsprache der Konstruktionen im Vordergrund.

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Ziel des vorliegenden Projekts ist es, das Konzept der Kalten Nahwärme zu verbessern und allgemein zugänglicher zu machen. Hierzu wird durch die THM eine simulationsgestützte Auslegung der erdgebundenen Wärmequelle für Kalte Nahwärmenetze vorgenommen und diese um Maßnahmen zur Effizienzsteigerung bzw. Kostenreduktion erweitert. Eine exemplarische Auslegung wird unter Einbeziehung örtlicher Gegebenheiten anhand zweier exemplarischer Wohngebiete in Mittelhessen durchgeführt. Die grundlegenden Berechnungsmethoden des Rechenmodells werden anschließend in der Version eines frei zugänglichen Online-Tools veröffentlicht, was Energieversorgern, Immobilienentwicklern und weiteren Interessierten die Möglichkeit gibt, für die Planung Kalter Nahwärmenetze schnell und einfach auf eine fundierte Methodik zur Vorauslegung zuzugreifen. Dem Konzept als solches verleiht das Online-Planungstool eine zusätzliche Öffentlichkeitswirksamkeit.

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Entwicklung einer KI-Engine für Datengetriebene Lead-Generierung, die dem Vertrieb automatisiert, selbstlernend und interaktiv mit breiter Marktabdeckung hochwertige und bewertete Kontakte liefert

Digitale Innovation und Technologie: Vertrieb und Kundenmanagement sind in den meisten Unternehmen ein strategischer und kritischer Erfolgsfaktor. Die Recherche nach hochwertigen Kontakten (Leads) ist daher von großer Bedeutung für das Neukundengeschäft. LEGADA löst die personalintensive Sichtung, Nachrecherche und Bewertung von Kontakt-Daten aus vielen heterogenen, teils unstrukturierten Datenquellen ab. Der disruptive Ansatz von LEGADA besteht in der Entwicklung einer KI-Engine für Daten-getriebene Lead-Generierung, die dem Vertrieb automatisiert, selbstlernend und interaktiv mit breiter Marktabdeckung hochwertige und bewertete Kontakte liefert. Die im Hintergrund arbeitende, selbstlernende KI-Engine wird interaktiv vom Nutzer gesteuert, der die Suchergebnisse iterativ durch die Bewertung der gefundenen Treffer beeinflussen und verbessern kann.

Anwendungsbereich: LEGADA generiert KI-gestützt aussichtsreiche Kontakte im Vertrieb. Dabei werden flächendeckend alle deutschen Business-Websites gescannt und außerdem weitere Datenquellen berücksichtigt, die relevante Informationen zur Bewertung von Unternehmen beinhalten. Die KI bewertet die gefundenen Kontakte und ermöglicht sowohl eine Interpretation als auch eine interaktive Iteration der Trefferliste.
Das Projekt richtet sich insbesondere an KMU, Forschungseinrichtungen und Dienstleister im Technologietransfer, da für diese Zielgruppen die Adressgewinnung und Lead-Generierung häufig ein großes Hindernis im Marktzugang darstellt.

Projektbeteiligte: Das interdisziplinäre Kompetenzzentrum für Informationstechnologie (KITE) an der Technischen Hochschule Mittelhessen (THM) betreibt u. a. angewandte Forschung und Entwicklung zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Das Unternehmen Dastani Consulting GmbH ist seit 2006 auf Datenanalysen und die Entwicklung von Prognosesystemen spezialisiert. Kern der Beratungsgesellschaft ist die Prognose von Kundenverhalten und die Ermittlung von Potenzialen am Markt. Der Schwerpunkt der Prognosen liegt dabei in Marketing und Vertrieb, sowohl im B2B- als auch im B2C-Bereich. Dastani Consulting hatte bereits in ähnlichem Kontext ein Projekt im LOEWE 3-Programm des Landes mit der THM realisiert. Die Idee für das Projekt LEGADA entstand dann im Zuge von gemeinsamen Bachelor- und Masterarbeiten.

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Bei der Vergärung von Bioabfällen entsteht u.a. Schwefelwasserstoff. Diese unvermeidbare Begleitsubstanz ist toxisch und korrosiv und muss daher aus dem Roh-Biogas entfernt werden. Klassischerweise dient dazu die Adsorption an imprägnierter granulierter Aktivkohle. In den letzten Jahren sind die Kosten für Aktivkohle erheblich gestiegen, was sich auf das Kosten-Nutzen-Verhältnis der Biogasverwertung auswirkt. Das Projekt zielt darauf ab, die Entschwefelungskosten zu senken, indem die Aktivkohle durch Adsorbentien auf Abfallbasis ersetzt wird. Deren Filterstandzeit wird in Laborexperimenten mit synthetischem Biogas bewertet. Erfolgversprechende Konfigurationen werden dann skaliert und unter realen Bedingungen getestet. Das Projekt zielt ab auf die Aufklärung des chemischen Entschwefelungsmechanismus, die Entwicklung eines Geschäftsmodells für die Verwendung der alternativen Adsorbentien und die mögliche Verwendung des verbrauchten Bettmaterials als Dünger für schwefelarme Böden.

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Vielfach führen Erkrankungen des Herzens besonders in frühen Stadien zunächst zu subtilen, unspezifischen Veränderungen im EKG, die schwer erkennbar sind und nur von spezialisierten KardiologInnen sicher identifiziert werden können. Darüber hinaus bedarf es für sichere Diagnosen als Grundlage für eine mögliche Behandlung häufig noch weiterer Untersuchungen. Neben dem hoch spezialisierten Expertenwissen wird also gegenwärtig häufig kostenintensive weiterführende Diagnostik notwendig, um Veränderungen im Herzmuskel sicher zu erkennen. Das RisKa System liefert nun KI-vermittelt auf Basis der Informationen des EKGs qualitativ hochwertige Informationen zur Unterstützung bei der Diagnose. Das KI-System erkennt dabei komplexe Muster, wie sie bei Veränderungen – z.B. Vernarbungen – im Herzmuskel auftreten. Damit kann Anwendung aufwändiger zusätzlicher Diagnostik auf notwendige Fälle reduziert werden und so knappe Ressourcen geschont sowie invasive Untersuchungen vermieden werden. Ziel von RisKa ist die Entwicklung eines klinischen Entscheidungsunterstützungssystems, das automatisiert mit Hilfe der KI Muster in Elektrokardiogramm-Aufnahmen präzise und kostengünstig erkennen und die gewonnene Information den AnwenderInnen zur Verfügung stellen kann. Das System kann EKG-Aufnahmen aus unterschiedlichsten Quellen einlesen und für die Anwendung der KI vorbereiten. Die EKG-Zeitreihen können dabei um weitere Daten der PatientInnen ergänzt werden (klinische Daten, Biomarker, Stimmdaten, etc.). Über eine innovative Visualisierung mit Erklärungskomponenten assistiert das System MedizinerInnen bei der Untersuchung und Entscheidungsfindung in der ärztlichen Praxis. In Summe ergibt dies ein effizientes interaktives Human-in-the-Loop KI-System für die Unterstützung bei der ärztlichen Diagnosestellung. Die Entwicklung moderner lernender Systeme stellt hohe Anforderungen an die Auswahl und die Nutzung der Datenbasis. Eine besondere Herausforderung für RisKa liegt in der Bereitstellung einer multimodalen Benutzerschnittstelle, die eine möglichst nahtlose Integration in Prozesse der ärztlichen Praxis bietet.

Das entwickelte System kann von niedergelassenen ÄrztInnen für die individualisierte Risikoerkennung in Screening-Verfahren zur frühzeitigen Erkennung und Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen genutzt werden. Mit RisKa kann eine personalisierte Risikostratifizierung für Herz-Kreislauf-Erkrankungen mit großer Reichweite etabliert werden. Niedergelassene MedizinerInnen können diese in ambulante Regeltermine und Check-up-Untersuchungen integrieren. Eine fachärztliche kardiologische Vorstellung, oft mit weiter Anfahrt verbunden, wird dann erst bei begründetem Verdacht notwendig. Durch die Nutzung von RisKa steht spezifische kardiologische Expertise nicht mehr nur zentral zur Verfügung, sondern auch dezentral beispielsweise in der hausärztlichen Praxis, was unmittelbar zu einer Verbesserung der PatientInnenversorgung und des Gesundheitswesens beiträgt.

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Parkinson-Syndrome sind eine der häufigsten neurodegenerativen Erkrankungen mit einem chronisch progredienten Verlauf. Die komplexe und sich rasch ändernde Symptomatik bedarf eine dynamische Anpassung medikamentöser und nicht-medikamentöser Interventionen, die durch die bisweilen lediglich jährlich stattfindenden fachärztlichen Termine nur unzureichend erfolgen kann. Immobile Patient:innen erhalten mitunter kaum mehr eine fachärztliche Beurteilung. Durch die punktuellen Einschätzungen werden Verschlechterungen der Erkrankung oft erst zu spät erkannt und lassen sich manchmal nur noch schwer aufhalten. Die rechtzeitige Einleitung einer bedarfsgerechten, multimodalen Therapie im Falle einer Verschlechterung gilt längst als Schlüssel zum Erhalt der Lebensqualität auch mit Fortschreiten der Erkrankung.
Telemedizinische Lösungen bieten die Möglichkeit die Versorgungsqualität für Parkinson-Patient:innen durch eine kontinuierliche Verlaufsbeurteilung deutlich zu steigern. Mittels mHealth-Technologien können die Patient:innen ihre Symptome überprüfen und auch fachärztlich beurteilen lassen. Im Rahmen der Förderung soll eine entsprechende mobile Applikation entwickelt, getestet und für die Zulassung als Medizinprodukt vorbereitet werden, um die App anschließend in ein digital gestütztes Versorgungskonzept einzubinden. Die Umsetzung erfolgt durch ein junges Team von engagierten Mediziner:innen und Informatiker:innen, welches von erfahrenen Wissenschaftler:innen ergänzt wird.

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In EngIneer wird eine neuartige Anlage für die ionenstrahlgestützte Beschichtung von Optiken aufgebaut, die dem Bedarf nach komplexeren Beschichtungen nachkommt. Das Konsortium bringt synergetisch Kompetenzen aus Elektrotechnik, Plasmaphysik und industrieller Beschichtungstechnologie in das Projekt ein. Hauptaugenmerk ist die Optimierung der Ionenquelle als Herzstück der Anlage. Hierzu wird eine Radiofrequenz-Ionenquelle innovativ ausgestaltet, so dass sie kostengünstiger und leistungsfähiger ist als bisher eingesetzte Quellen. Wissenschaftlicher Nachwuchs wird direkt in die industrienahe Forschung eingebunden. Die entwickelte Ionenquelle ist nicht nur interessant für die Materialbearbeitung und damit für die hessische Beschichtungsindustrie, sondern auch als Triebwerk für Satelliten, was weiteres Marktpotenzial Richtung Raumfahrt eröffnet. Das Forschungsprojekt der drei Partner ist ein Paradebeispiel für einen erfolgreichen Technologietransfer von Hochschulforschung in die Industrie.

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Projektziel ist die Erarbeitung der technischen und ökonomischen Grundlagen zur Bewertung
verschiedener Optionen der Abwärmenutzung aus Rechenzentren. Darüber hinaus wird am Beispiel
Offenbach anhand eines realen Rechenzentrums ein Simulationsmodell zur Darstellung der nachhaltigen
Abwärmenutzung entwickelt, in welches die erarbeiteten Grundlagen einfließen. Aus dieser beispielhaften
Detailbetrachtung werden abschließend landesweit übertragbare Handlungsempfehlungen in Form einer
Transformations-Roadmap für weitere existierende oder geplante Rechenzentren abgeleitet.

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Das LOEWE-Zentrum DRUID wurde 2018 als gemeinsames LOEWE-Zentrum der fünf hessischen Institutionen Justus-Liebig-Universität Gießen (JLU), Philipps-Universität Marburg (UMR), Goethe-Universität Frankfurt (GUF), Paul-Ehrlich-Institut Langen (PEI) und Technische Hochschule Mittelhessen (THM) gegründet. Für die zweite Förderperiode konnte das Fraunhofer Institut für Translationale Medizin und Pharmakologie (Fraunhofer ITMP) als Mitantragssteller hinzugewonnen worden. DRUID erforscht vernachlässigte und armutsassoziierte Tropenerkrankungen (neglected tropical diseases, NTDs; poverty-related diseases, PRDs). Ziel des Konsortiums ist die Identifizierung von Targets für antiinfektive Therapien parasitärer, viraler oder bakterieller Erkrankungen, die weltweit viele hundert Millionen Menschen betreffen, eine hohe Morbidität und Mortalität besitzen und damit Armutskreisläufe in Gang halten, die wiederum Ursachen für Migration und Vertreibung sind.
Für die meisten der im LOEWE-Zentrum DRUID untersuchten Erreger gibt es nur wenige oder auch gar keine Medikamente; sind solche vorhanden, wurden viele von ihnen in den letzten Jahrzehnten immer häufiger durch Resistenzentwicklungen und z. T. schwere Nebenwirkungen zunehmend obsolet. Die aktuelle Pandemie hat die Lage in Ländern, in denen NTDs und PRDs endemisch sind, noch verschärft, weil die COVID-19 Infektionen und Maßnahmen zur Eindämmung der Pandemie in wirtschaftlich ohnehin stark belasteten Ländern Rezessionen auslösen. Die Bekämpfung von NTDs und PRDs ist deshalb aus humanitären, politischen und ökonomischen Gründen eine Menschheitsaufgabe. Die Herausforderungen durch NTDs wurden in den letzten 10 Jahren im politischen Raum zunehmend erkannt. Sowohl der G7- als auch der G20-Gipfel von 2015 und 2017 und die 73. World Health Assembly, 2020, haben ehrgeizige Ziele zur Bekämpfung von NTDs verabschiedet. Besonders die von der World Health Assembly verabschiedete Road Map zeigt wichtige neue Entwicklungen bei der Bekämpfung von NTDs auf.1 Einige NTDs wurden in den vergangenen 10 Jahren sehr erfolgreich bekämpft. So steht z.B. die Dracunculiasis kurz vor der Ausrottung, die lymphatische Filariose und das Trachom sind als öffentliche Gesundheitsprobleme in 17 bzw. 10 Ländern eliminiert worden; die jährliche Zahl der Fälle von menschlicher afrikanischer Trypanosomiasis ist von mehr als 7000 im Jahr 2012 auf weniger als 1000 im Jahr 2019 gesunken. Diese Erfolge zeigen auch die Wirkung der Abstimmung der Arbeit von Regierungen mit der von Nicht-Regierungsorganisationen und haben in den letzten Jahren zu zwei wichtigen Erkenntnissen geführt: (i) NTD-Interventionen gehören zu den besten Investitionen im Bereich der globalen öffentlichen Gesundheit und bringen den Betroffenen einen geschätzten Nettonutzen von etwa 25 US-Dollar pro in präventive Chemotherapie investiertem Dollar; und (ii) NTDs dienen als wichtiger Indikator für die Identifizierung von Ungleichheiten bei den Fortschritten auf dem Weg zu einer flächendeckenden Gesundheitsversorgung und einem gerechten Zugang zu Gesundheitsdienstleistungen.
Allerdings zeigen sich auch Entwicklungen, die das Erreichte gefährden: Unvorhergesehene Umstände wie Pandemien, lokale Epidemien, politische Instabilität, Migration, Folgen des Klimawandels und antimikrobielle Resistenzen können die bestehende Komplexität verschärfen und zusätzliche Maßnahmen zur Abmilderung erfordern.

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Die Entwicklung hybrider Deckensysteme aus Brettsperrholz-Platten und Stahlträgern ermöglicht die Anwendung des Holzbaus bei hochbelastbaren und weitspannenden Deckentragwerken, die bislang in Stahl und Stahlbeton ausgeführt wurden. Die Verbundausbildung zwischen beiden Werkstoffen ermöglicht eine effiziente Ressourcennutzung und führt zu leichten, nachhaltigen Bauteilen. Die Verwendung von Brettsperrholz-Stahl-Verbundträgern anstelle von Stahl- oder Stahlbetonsystemen kann einen signifikanten Beitrag zur Reduzierung von Treibhausgasemissionen im Bauwesen leisten.

Dazu werden die Technische Hochschule Mittelhessen und die Kai Laumann Zimmerei- und Bedachung GmbH in diesem Projekt geeignete Verbundmittel zur Verbindung beider Werkstoffe entwickeln, einen analytischen Berechnungsansatz für die Verbundträger herleiten und die Ausführbarkeit sowie das exakte Tragverhalten der Verbundträger numerisch und im Labor überprüfen.

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Die Crashsicherheit stellt an den Automobilbau die höchsten Anforderungen. Wird die Batterie eines E-Fahrzeugs mechanisch verformt, kann es zu Kurzschlüssen und Entzündungen kommen, gerade bei Lithium-Ionen-Batterien mit brennbaren Flüssigelektrolyten. Als Alternative enthalten Festkörperbatterien einen festen Elektrolyten, der die Sicherheit und die Schnellladefähigkeit verbessern kann. Für diesen Batterietyp sind Gefahren unter mechanischen Belastungen bis hin zum Crash nicht erforscht. Daher beabsichtigen die Projektpartner beide Batterietypen hinsichtlich ihrer Sicherheit zu vergleichen sowie einen validierten, digitalen Prototyp für Festkörperbatterien samt Einhausung aus nachhaltigen Naturfasermaterialien als Benchmark für Multiphysiksimulationen zu entwickeln. Das Verhalten der Batteriesysteme unter hohen Belastungen soll realistisch simuliert und bewertet werden. So können Entwicklungszeiten verkürzt und die Marktpräsenz von E-Fahrzeugen schneller gesteigert werden.

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Das Ziel des Vorhabens besteht in der Entwicklung eines selbst-identifizierbaren und adaptiven Batteriesystems für Lithium-Ionen Batterien sowohl für Traktionsanwendungen als auch für stationäre Speichersysteme. Das zu entwickelnde System erfasst die inneren Degradierungskennwerte der Batterie mit Hilfe von sowohl modell- als auch signalbasierten Verfahren, analysiert die statistischen Zusammenhänge zwischen Betriebsbedingungen und Degradierung und optimiert den Ladebetrieb der Batterie unter Berücksichtigung der Degradierung zielend auf eine Erhöhung der Lebensdauer des Speichersystems. Somit kann der Nutzer der Batterie die Alterungserscheinungen rechtzeitig entdecken und den Betrieb im Hinblick auf die Lebensdauer der Batterie anpassen. Der Einsatz eines derartigen Systems dient der Verlängerung der Lebensdauer einer Lithium-Ionen-Batterie und somit der effektiven Weiterentwicklung und Verbreitung von Elektromobilitätskonzepten sowie regenerativen Energiesystemen. Das Ergebnis des Vorhabens adressiert in der ersten Linie Entwickler und Systemintegratoren von mobilen und stationären Speichersystemen. Das Land Hessen verfügt über ein interdisziplinäres Forschungs- und Entwicklungsnetzwerk auf dem Gebiet der Elektromobilität. Die zahlreichen Projekte der Landesregierung unterstützen diese Aktivitäten. Das Themenfeld des System-Engineerings, insbesondere der optimalen Integration von elektrochemischen Speichersystemen, bleibt jedoch unzureichend berücksichtigt. Durch das hier beantragte Vorhaben wird die Forschungs- und Industrielandschaft um dieses Thema ergänzt, wovon die hessischen Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen aus benachbarten Bereichen (Leistungselektronik, Speichertechnologie, Fahrzeugtechnik) profitieren.

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Im Rahmen des Vorhabens werden hybride Optiken entwickelt. Diese bestehen aus additiv gefertigten Tragstrukturen, die optische Elemente wie Glaslinsen fassen. Die Tragstrukturen werden monolithisch und in Leichtbauweise ausgeführt. Das führt zu leichten und besonders robusten optischen Systemen, die sich in optische Sensorik integrieren lassen, welche unter harschen Umweltbedingungen zuverlässig und wartungsarm arbeitet und trotzdem ihre Umwelt detailliert wahrnimmt. Solche Sensorik wird für das Weiterverfolgen der Roadmap des Internet der Dinge benötigt. Das Potential hybrider Optik wird darüber hinaus für optische System wie Mikroskope, Messköpfe oder Objektive untersucht. Des Weiteren findet intensiver Transfer des generierten Wissens mit der regionalen Wirtschaft statt.

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Nach Angaben des Statistischen Bundesamts werden pro Jahr in Deutschland etwa 20 Millionen Patienten im Krankenhaus behandelt. Für jeden werden alle medizinisch bedeutsamen Informationen in Patientenakten dokumentiert. Die Codierung der Daten erfordert hochqualifizierte Fachkräfte. So umfasst allein die von der Weltgesundheitsorganisation herausgegebene „Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme“ mehr als 12.000 Krankheitsklassen in 22 Kapiteln.

Minds-Medical hat eine Software entwickelt, die Patientenakten und Arztbriefe automatisch codiert. Das Unternehmen nutzt dafür Techniken des maschinellen Lernens und Methoden zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache.

Ziel des aktuellen Projekts ist es, mit Methoden des Transferlernens die Ergebnisse für alle Kundengruppen nutzbar zu machen. Das ist zurzeit nur eingeschränkt möglich, da sich das Vokabular zur Beschreibung der medizinischen Sachverhalte von Klinik zu Klinik unterscheidet und die Daten personenbezogene Informationen enthalten können.

Die Übertragbarkeit des vorhandenen Wissens wollen die Forscher dadurch möglich machen, dass sie vorhandene medizinische Terminologiesysteme als Basis der Klassifizierung von Patientendaten nutzen. Synonym verwendete Begriffe in verschiedenen Kliniken sollen so erkannt werden und demselben Code zugeordnet werden. Die Einführung der Codierungssoftware in einer neuen Klinik kann dadurch deutlich vereinfacht werden.

Potentielle Kunden sind die knapp 2000 Krankenhäuser in Deutschland. Laut einer Studie von Minds-Medical entstehen ihnen heute Personalkosten für die medizinische Codierung in Höhe von einer Milliarde Euro jährlich. Die neue Technologie soll auch von privaten Krankenversicherungen eingesetzt werden. Dort kann die Software bei Neukunden zur automatisierten Risikoanalyse dienen und anhand von Arztbriefen Vorerkrankungen erkennen.

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Die weltweite Bedeutung armutsassoziierter und vernachlässigter Tropenerkrankungen, wie z.B. Dengue-Fieber und Chikungunya, Ebola- und Zika-Virusinfektionen aber auch Leishmaniose, Trypanosomiasis und Schistosomiasis, wird in Deutschland und vielen anderen Industrienationen zunehmend erkannt. Mehr als eine Milliarde Menschen in 149 Ländern der Welt leiden unter Neglected Tropical Diseases (NTDs), die durch Infektionserreger (Viren, Bakterien, Parasiten oder Pilze) verursacht werden. NTDs können hochakute lebensbedrohliche Verlaufs-formen nehmen, führen aber oft auch zu schweren chronischen Erkrankungen. Ihre Bekämpfung ist daher aus medizinischer und humanitärer Sicht eine zwingende Notwendigkeit, leistet aber gleichzeitig einen entscheidenden Beitrag zur Unterbrechung von Armutskreisläufen, die nicht nur Infektionsrisiken erhöhen, sondern auch zu existenzbedrohenden Lebensumständen, sozialer Ungerechtigkeit, Gewaltbereitschaft und Migration führen. Gleichzeitig können politische Instabilität, Gewalt, Verschleppung, Migration und Mobilität sowie klimatische Veränderun-gen die Verbreitung von NTDs begünstigen. Zudem gibt es für die meisten NTDs zu wenige wirksame Medikamente, viele der derzeit eingesetzten Wirkstoffe haben schwere Nebenwirkun-gen, und Resistenzen sind entweder bereits manifest oder drohen mittelfristig aufzutreten.
In der hier vorgelegten LOEWE-Initiative der hessischen medizinführenden Universitäten sowie des Paul-Ehrlich-Instituts (PEI) und der Technischen Hochschule Mittelhessen sollen dringende Fragen zur Identifikation und Charakterisierung potenzieller Zielmoleküle für die Entwicklung von Wirkstoffen, Vakzinen und Diagnostika gegen armutsassoziierte und vernachlässigte Infektionskrankheiten adressiert werden. Über 40 WissenschaftlerInnen haben sich in über 30 interdisziplinären Forschungsprojekten zusammengefunden, um die in Hessen vorhandenen Kapazitäten und Expertisen auf diesem Gebiet synergistisch zu bündeln. Im Rahmen von DRUID werden in fünf Projektbereichen Targets (Zielmoleküle) aus Transkription /Translation, zytosolische und membranassoziierte Targets sowie Targets in Wirten und Vektoren adressiert. Da die vorgeschlagenen Projekte hohes Translationspotenzial haben, sind sehr konkret die enge Kooperation mit Partnern aus der Wirtschaft und der Weg in die Anwendung vorgesehen. Um der Komplexität des Themas gerecht zu werden und effiziente Vernetzungsstrukturen aufzubauen, sind weitere Partner auf (inter)nationaler Ebene eingebunden. In diesem Sinne geht die Initiative explizit auch auf die Empfehlungen der G7-Wissenschaftsakademien zu NTDs ein, deren Bedeutung von den Staats- und Regierungschefs der G7-Länder im Juni 2015 hervorgehoben wurde. Sie unterstützt zudem die Forderungen der WHO, NTDs bis zum Jahre 2020 deutlich einzudämmen. Der Antrag stellt somit eine Reaktion von Wissenschaft und Wirtschaft auf die sich im politischen Raum verdichtenden Fragen dar.
Die Infektions- und Wirkstoffforschung in Hessen blickt auf eine lange Tradition zurück und ist in den strategischen Planungen der beteiligten Institutionen, u.a. durch das aktive Betreiben des BSL4-Labors in Marburg, fest verankert. Sie wird untermauert durch eine überdurchschnittliche Anzahl an Verbundprojekten, die LOEWE-Schwerpunkte und -Zentren, BMBF-, EU-, Wellcome-Trust- und DFG-Projekte genauso einschließen wie Erfolge in der Exzellenzinitiative und die Beteiligung an den Deutschen Zentren für Infektions- bzw. Lungenforschung (DZIF, DZL). Auf Anregung des hessischen Wirtschaftsministers Tarek Al-Wazir wird das Thema NTDs im Rahmen der Initiative Gesundheitsindustrie Hessen (IGH) intensiv bearbeitet. Das LOEWE-Zentrum DRUID wäre daher ein Resultat der konsequenten Entwicklung der infektionsbiologischen Forschung in Hessen, würde aber auch ein einzigartiges nationales Verbundprojekt mit internationaler Strahlkraft darstellen.

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