Rydberg RF sensors for spaceborne radar applications (RydRa 50WM2349)

This report presents an overview of the results from the Rydra (50WM2349) study, prepared in support of the study's closeout. The primary objective of this study was to explore the feasibility of replacing conventional technology, currently utilized in space-borne radar systems, with quantum technology, specifically Rydberg atom-based sensors. The study was conducted in collaboration between Airbus Defence and Space GmbH, Quantum Valley Ideas Laboratories (QVIL), and the DLR

Schlussbericht zum Teilvorhaben

Im Rahmen des Verbundprojekts KONKAV entwickelte die Universität Bayreuth ökoeffiziente, möglichst biobasierte Harz- und Naturfasersysteme für Anwendungen im Luftfahrtinterieur mit dem Ziel, phenolharzbasierte Glasfaser-Prepregsysteme zu substituieren. Als vielversprechendstes vollständig biobasiertes Matrixsystem wurde ein Furanharz identifiziert, das durch geeignete Katalysatorwahl eine Glasübergangstemperatur über 120 °C sowie ausreichende Lagerstabilität erreichte. Zur Verbesserung des Brandverhaltens wurde Ammoniumpolyphosphat eingesetzt, wodurch die Wärmefreisetzung deutlich reduziert werden konnte. Glasfaserverstärkte Furan-Komposite zeigten gute interlaminare Scherfestigkeiten und erfüllten zentrale Mindestanforderungen, während naturfaserverstärkte Systeme deutlich geringere mechanische Kennwerte sowie eine höhere Brand- und Rauchgasentwicklung aufwiesen. Eine alkalische Modifikation der Flachsfasern führte nicht zu einer Verbesserung im Verbund. Abschließend hergestellte Sandwichstrukturen bestätigten das Potenzial glasfaserverstärkter Furan-Prepregs, während Naturfasersysteme die luftfahrtspezifischen Anforderungen derzeit nicht erfüllen. Insgesamt zeigt das Projekt, dass biobasierte Furanharzsysteme insbesondere in Kombination mit Glasfasern eine realistische nachhaltigere Alternative darstellen, eine vollständige Substitution durch Naturfaserverbunde jedoch aktuell nicht umsetzbar ist

Verbundprojekt CDR: Negative Emissionen mittels photoelektrochemischer Methoden (NETPEC); Teilprojekt 6: Nachhaltigkeitsbewertung und -optimierung

Das Teilprojekt "Nachhaltigkeitsbewertung und -optimierung" untersucht die ökologischen und ökonomischen Auswirkungen der hier erforschten Technologie. Die Abschätzung der Umweltwirkungen erfolgt methodisch durch LCA. Hierfür werden verschiedene Prozessmodelle und deren Auswirkungen bewertet sowie mögliche Szenarien betrachtet

Schlussbericht

Entwicklung einer integrierten Pipeline für datenschutzkonforme Anonymisierungsempfehlungen, Qualitätsprüfungen und kontrollierten Datenzugriff

Schlussbericht zum bmbf-Vorhaben

Das Projekt ECOMAI verfolgte das Ziel, eine KI-gestützte, lastabhängige Motorstromregelung für ökologische Antriebssysteme zu entwickeln und diese in robotergestützten Rehabilitationssystemen für die oberen Extremitäten anzuwenden. Ein zentrales Projektziel war die Reduktion des manuellen Aufwands durch therapeutisches Fachpersonal bei gleichzeitiger Sicherstellung einer wirksamen und adaptiven Rehabilitation. Im Rahmen der Use-Case-Definition wurden Anwendungen für die Arm- und Fingerrehabilitation identifiziert, die sich insbesondere an Patientinnen und Patienten mit schweren motorischen Einschränkungen richteten. Für die Armrehabilitation entwickelte das Projekt ein Trainingskonzept, das die systematische Übung aller relevanten Gelenkbewegungen umfasste, um die Wiederherstellung der Mobilität einzelner Armsegmente zu unterstützen. Ergänzend adressierte die Fingerrehabilitation passive, aktive sowie aktiv-assistierte Therapieformen und reagierte auf den steigenden Bedarf an Rehabilitationsmaßnahmen bei gleichzeitig begrenzten personellen Ressourcen im Gesundheitswesen. Zur Umsetzung der Projektziele wurden KI-basierte Motorregelungsmodelle entwickelt. Diese basierten auf einer neuronalen Feed-Forward-Torque-Control-Architektur mit einem dualen Netzansatz, der elektromyographische Signale und historische kinematische Daten kombinierte. Durch diese Architektur wurde die physiologische Kopplung zwischen Muskelaktivierung und Gelenkbewegung abgebildet. Die entwickelten Modelle ermöglichten eine Echtzeit-Inferenz mit Latenzen unter einer Millisekunde und zeigten in Simulationen eine hohe Übereinstimmung zwischen vorhergesagten und gemessenen Bewegungsparametern. Die Validierung der entwickelten Regelungsansätze erfolgte in einer NEURO-Testumgebung für die obere Extremität. Hierzu wurde ein Arm-Exoskelett mit bürstenlosem Motor und Harmonic-Drive-Getriebe eingesetzt, das unter variierenden Lastbedingungen betrieben wurde. Die Experimente bestätigten eine klare lastabhängige Stromaufnahme sowie die Robustheit der Regelung auch unter nichtstationären, biophysikalisch beeinflussten Bedingungen. Ergänzende Versuche zur Fingerrehabilitation mit mehreren Probandinnen und Probanden zeigten reproduzierbare Ergebnisse hinsichtlich der lastabhängigen Aktuation. Darüber hinaus wurden Anwenderszenarien durch verschiedene Anwender evaluiert. Die Ergebnisse belegten eine signifikante Reduktion des zeitlichen und manuellen Aufwands für Therapeuten im Vergleich zum Stand der Technik. Damit konnte erstmals der Nachweis erbracht werden, dass eine KI-basierte Integration menschlicher Biosignale in die Motorregelung modularer Rehabilitations-Exoskelette technisch realisierbar ist. Insgesamt demonstrierte das Projekt ECOMAI das hohe Potenzial KI-gestützter, ökologischer Motorantriebe zur Effizienzsteigerung, Skalierbarkeit und Entlastung des rehabilitativen Versorgungssystems

Abschlussbericht

Ziel des Verbundprojekts autoAAT war die Entwicklung eines KI-basierten Systems zur automatisierten Auswertung von Spontansprachinterviews im Rahmen des Aachener Aphasie-Tests (AAT). Der AAT ist ein etabliertes diagnostisches Instrument zur Beurteilung sprachlicher Beeinträchtigungen bei Personen mit Aphasie. Die Auswertung der Testergebnisse erfolgt bislang manuell durch geschultes Fachpersonal – ein zeitaufwendiger, subjektiver und potenziell fehleranfälliger Prozess. Vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels im Gesundheitswesen und des wachsenden Bedarfs an standardisierten, digitalen Diagnosetools verfolgte das Projekt das Ziel, mithilfe moderner Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und Sprachtechnologie eine automatisierte, objektive und skalierbare Auswertungslösung zu entwickeln. Dadurch sollen Effizienz und Qualität der klinischen Diagnostik signifikant verbessert und gleichzeitig das medizinische Personal entlastet werden