Schlussbericht

Invasive Pilzinfektionen stellen eine relevante Ursache von Sepsis dar und sind mit einer Letalität von >40 % assoziiert. Die Diagnosestellung erfolgt häufig verzögert, da initial vorrangig bakterielle Erreger getestet werden und mykologische Nachweise zeitaufwendig sind. Vor dem Hintergrund steigender Inzidenzen besteht ein erheblicher Bedarf an innovativen diagnostischen Strategien. Das Projekt MuMoSim adressiert diese Herausforderung durch die Entwicklung eines Multi-Modell-Simulators zur Analyse von Blutstrominfektionen. Im Gegensatz zu pathogenbasierten Ansätzen fokussiert MuMoSim auf die zeitabhängigen Reaktionen zentraler Immunzellpopulationen. Diese individuellen und dynamischen Immunantworten werden in einem mehrstufigen „bottom-up“-Framework mathematisch modelliert, das zunächst datenarme Vorhersagen generiert und diese sukzessive durch komplexere Modelle verfeinert. Dadurch kann die Vorhersagegenauigkeit der Immunantwort kontinuierlich gesteigert und patientenspezifische Unterschiede systematisch berücksichtigt werden. Das Projekt wurde in enger Kooperation zwischen den beteiligten Teilprojekten durchgeführt. Unser Teilprojekt B verantwortete die experimentelle Datenerhebung, während Teilprojekt A die mathematischen Modelle entwickelte und bioinformatische Analysen durchführte. Insgesamt konnte das Projekt wesentliche Fortschritte erzielen: von der Integration experimenteller Daten gesunder Spender über die Untersuchung spezifischer Patientenkohorten bis hin zur Aufklärung neuer Immunevasionsmechanismen. Mit dem Multi-Modell-Simulator steht künftig ein Instrument zur Verfügung, das das Verständnis von Blutstrominfektionen verbessert und zur Entwicklung neuer Strategien für Diagnostik und Therapie beitragen kann.Invasive fungal infections represent a significant cause of sepsis and are associated with a mortality rate exceeding 40%. Diagnosis is often delayed, as initial testing primarily targets bacterial pathogens and mycological detection methods are time-consuming. Given the rising incidence rates, there is an urgent need for innovative diagnostic strategies. The MuMoSim project addresses this challenge by developing a multi-model simulator for the analysis of bloodstream infections. In contrast to pathogen-based approaches, MuMoSim focuses on the time-dependent responses of key immune cell populations. These individual and dynamic immune reactions are mathematically modeled within a multi-stage, bottom-up framework, which initially produces data-sparse predictions and gradually refines them through increasingly complex models. This iterative process allows for a continuous improvement in the accuracy of immune response predictions and the systematic consideration of patient-specific variability. The project was carried out in close collaboration between the participating subprojects. Our subproject B was responsible for experimental data acquisition, while subproject A developed the mathematical models and conducted bioinformatic analyses. Overall, the project has achieved substantial progress - from the integration of experimental data from healthy donors to the investigation of specific patient cohorts and the elucidation of novel immune evasion mechanisms. The resulting multi-model simulator provides a powerful tool to enhance our understanding of bloodstream infections and to support the development of new strategies for diagnosis and therapy

Schlussbericht

Ziel der Arbeiten war es, die Effizienz und Zuverlässigkeit der PLC-Technologie unter verschiedenen Umweltbedingungen zu bewerten. Besonders die PLC-Modem-Hardware inklusive Verdrahtung wurde unter realistischen EMV- und EMI-Bedingungen mit unterschiedliche Kabelauslegungen untersucht. Die DAS untersuchte die PLC-Kommunikationstechnologie auf elektromagnetische Verträglichkeit (EMV) und elektromagnetische Beeinflussung (EMI) bezgl. eines Einsatzes im Außenbereich des Flügels. In Zusammenarbeit mit dem Partner DLR ging es darum, herauszufinden, wie sich diese Technologie in Bezug auf EMV und EMI in diesem kritischen Einbauort verhält. Die Untersuchungsergebnisse sind insgesamt positiv und vielversprechend. Die Messungen der gestrahlten Emissionen und Störfestigkeit bestätigen die Einhaltung der Anforderungen, sodass keine weiteren Maßnahmen notwendig sind. Dies unterstreicht die robuste Gestaltung und die Zuverlässigkeit der PLC-Kommunikation. Bei den leitungsgebundenen Emissionen haben detaillierte Analysen und gezielte Untersuchungen zu wertvollen Erkenntnissen geführt

Embedding machine intelligence logic and IT security into edge devices

Das Ziel von EMILIE ist die signifikante Verbesserung von Mikroelektronik und passgenauer Systemsoftware in dezentralen, lokal an Industrieanlagen angebrachten Sensoren und Edge-Gateways zur sichereren, KI-basierten Datenerfassung und Informationsverarbeitung. Im Rahmen von EMILIE bildet das Teilvorhaben des Fraunhofer ITWM die Schnittstelle zwischen Anwendungen und der zu entwickelnde Mikroelektronik. Im Bereich der Erweiterung von Edge Devices konzentrierte sich das ITWM auf folgende Zielsetzungen. 1. Erweiterung des magnetostriktiven Sensor zur Drehmomentmessung der Firma Magnetic Sense GmbH mit Algorithmen zur Erfassung und Überwachung von Drehmoment, Drehzahl und Drehwinkel. 2. Erweiterung einer Industriekamera der Firma Mobotix AG mit intelligenten Algorithmen zur flexiblen Vibrationsüberwachung von Industrieanlagen. Erweiterung des Edge-Gateways der Firma congatec GmbH mit intelligenten KI-Algorithmen zur flexiblen Analyse und Fusion von Sensor und Steuersignalen. In enger Zusammenarbeit mit den Anwendungspartnern integriert das ITWM die Erweiterungen der Hardware-Komponenten in zwei konkrete Anwendungen, um Verbesserungen im Anlagenbetrieb hinsichtlich Energieeffizienz und Verschleiß zu erzielen. Konkret standen hierbei folgende Verbesserungen im Vordergrund: 1. Skalierende, vertrauenswürdige, lokal verbleibende Datenhaltung durch intelligente Datenvorverarbeitung in Sensoren wie induktive, berührungslose Sensoren, Kameras und Edge-Gateways, 2. Ressourceneffiziente, digitale Weitergabe von gesicherten Informationen und relevanten Historien zu erkannten Ereignissen ohne Übermittlung der Rohdaten, 3. Am Edge-Device implementierte KI-Verfahren zur Zustandsüberwachung, Prädiktiven Instandhaltung und Regelung, um echtzeitnah und nachvollziehbar Zustandsmuster zu identifizieren, die die Ereignisse erfasster Situationen ermitteln und bewerten bzw. Anlagen ressourceneffizient steuern

Schlussbericht - Vorhaben: Effiziente Reaktion auf IT-Sicherheitsvorfälle in transnationalen Lieferketten (CONTAIN)

Das Dokument umfasst den offiziellen Abschlussbericht des Verbundprojekts „Effiziente Reaktion auf lT-Sicherheitsvorfälle in transnationalen Lieferketten“ (CONTAIN) - Teilvorhaben: Effiziente Reaktion auf IT-Sicherheitsvorfälle durch Serious Games, Referenzmodelle, Empirie und Vernetzung“ sowie eine Kurzbeschreibung des Projekts und Impressionen aus dem Projekt

Abschlussbericht zum Verbundvorhaben - Fördermaßnahme: Anwendungsorientierte nichtnukleare Forschung und Entwicklung im 7. Energieforschungsprogramm der Bundesregierung

Im Forschungsprojekt InnOpTEM werden vier Ansätze für eine Integration von Topologiemaßnahmen in die Engpassmanagementoptimierung im deutschen Übertragungsnetz entwickelt: - Integrierte mathematische Optimierung - Iterative sensitivitätsbasierte Optimierung - Multi-Agent Deep Reinforcement Learning - Co-Optimierung mit heuristischer Topologievorauswahl Zunächst werden bestehende Engpassmanagementprozesse analysiert und der deutsche "Präventiver Redispatch 2"-Prozess als sinnvolle Basis für die Integration einer Topologieoptimierung ausgewählt. Anschließend werden technische und betriebliche Anforderungen aus Prozess- und Datenanalysen sowie Workshops mit Betriebsplanern und Systemführern der vier deutschen Übertragungsnetzbetreiber (ÜNB) abgeleitet und in eine mathematische Problemformulierung überführt. Da nicht alle Randbedingungen aufgrund der Komplexität integrierbar bzw. teilweise benötigte Eingangsdaten in den aktuellen Daten nicht verfügbar sind, werden die Randbedingungen nach Relevanz priorisiert umgesetzt. Die entwickelten Verfahren werden in einer bei der Amprion GmbH aufgebauten Simulationsumgebung getestet, in weiteren Workshops mit den ÜNB iterativ bewertet und abschließend auf historischen Daten aus 2022 angewendet. Die Ergebnisse zeigen Potenzial, Redisptachmaßnahmen zu reduzieren. Für eine praktische Anwendung sind jedoch weiterhin umfangreiche Prüfungen durch Operatoren nötig, insbesondere hinsichtlich Sammelschienenfehlern, Kurzschlussströmen und möglichen Leistungsflussverschiebungen in unterlagerte Netze. Insgesamt zeigt das Forschungsprojekt, dass grundsätzlich verschiedene Verfahren für eine Topologieoptimierung geeignet sind. Entscheidend für die Praxistauglichkeit ist der Grad der Abbildung aller technischen sowie betrieblichen Randbedingungen. Aktuell dienen die entwickelten Ansätze vor allem als Entscheidungsunterstützung und sind auch für vorgelagerte Planungsprozesse denkbar.In the InnOpTEM research project, four approaches are being developed to integrate topological remedial actions into congestion management optimization in the German transmission grid: - Integrated mathematical optimization - Iterative sensitivity-based optimization - Multi-agent deep reinforcement learning - Co-optimization with heuristic pre-selection of topological remedial actions The existing congestion management processes are analyzed, and the German "Präventiver Redispatch 2" process is selected as a suitable basis for integrating topology optimization. Subsequently, technical and operational requirements are derived from process and data analyses as well as workshops with operational planners and control room operators from the four German transmission system operators (TSOs), and are translated into a mathematical problem formulation. Since not all constraints can be integrated due to complexity and some required input data are not available in the current datasets, the constraints are implemented in a prioritized manner based on their relevance. The developed methods are tested in a simulation environment set up at Amprion GmbH, iteratively assessed in further workshops with the TSOs, and finally applied to historical data from 2022 and 2025. The results indicate potential to reduce redispatch measures. However, for practical application, extensive verification by operators is still required, in particular with regard to busbar faults, short-circuit currents, and possible power-flow shifts into underlying grids. Overall, the research project shows that various methods are suitable for topology optimization. Practical applicability depends on how comprehensively all technical and operational constraints are represented. At present, the developed approaches primarily serve as decision support and may also be applicable to upstream planning processes

Schlussbericht

Das Projekt zielte darauf ab, das erhebliche Betriebsrisiko von Defekten in PV-Wechselrichtern durch eine technologische Doppelstrategie zu mindern: die Aufklärung von Ursachen und die Reduktion negativer Auswirkungen durch frühzeitige Erkennung. Die Methodik kombinierte berührungslose Magnetfeldsensorik (Hardware) zur schnellen Lokalisierung von Defekten mit KI-basierter Analyse (Software) von Langzeitdaten zur Prädiktion von Ausfällen. Ein zentrales wissenschaftlich-technisches Ergebnis war die notwendige Neuentwicklung einer eigenen, hochfrequenten Magnetfeldsensorik (bis zu 120 kSamples/s). Diese Entwicklung war erforderlich, da die kommerziell verfügbare Sensorik eine zu geringe zeitliche Auflösung zur adäquaten Erfassung der hochfrequenten Schaltprozesse (IGBTs) im Wechselrichter aufwies. Die neue Sensorik wurde erfolgreich gefertigt, in einem Demonstrator integriert und in Messkampagnen im Feld erprobt. Parallel dazu wurden umfangreiche Routinen zur Datenaggregation und -standardisierung heterogener Felddaten (Wechselrichter-Logdaten, Wetterdaten) in einer zentralen Postgres-Datenbank etabliert. Für die Auswertung der Magnetfeld-Zeitreihen wurden automatisierbare Analyse-Module entwickelt, die Frequenzanalysen (FFT) und die Abbildung charakteristischer Kenngrößen (z. B. Amplitude bei 50 Hz, Peak-to-Peak-Werte) ermöglichen

Schlussbericht für das WIR!-Vorhaben Education4Rail

Die Berichte enthalten eine Aufzählung der wichtigsten wissenschaftlich-technischen Ergebnisse, die Neovendi im Projekt Education4Rail durch Mitarbeit in verschiedenen Arbeitspaketen erzielt hat. Diese Beiträge sind allen drei Education4Rail Schwerpunktbereichen MINT-Begeisterung, Aus- und Weiterbildung sowie akademischer Bildung zuzuordnen. Die ausführlicher Version enthält eine vertiefende Darstellung der Themengebiete Model Based System Engineering bei der Deutschen Bahn, Megatrends und zukünftige Bildungsbedarfe im Bahnbereich sowie Aus- und Weiterbildungshemmnisse im Bahnbereich