Anwendungsfelder

In unseren Abteilungen wird mit den folgenden methodischen Feldern gearbeitet:

  • Datenanalyse
  • Modellierung
  • Simulation
  • Optimierung
  • Qualitätssicherung/Risikomanagement

Da diese Metaebene aber nur wenig Einblick in unsere praktische Arbeit gibt, haben wir im Folgenden Beispiel-Branchen und unsere Kompetenzen zusammengefasst.

Zwei übergreifende »Topthemen« – an und mit denen alle Bereiche und Abteilungen des Instituts arbeiten – haben wir hier herausgegriffen:

  • Machine Learning
  • Erneuerbare Energien und Nachhaltigkeit

Machine Learning am Fraunhofer ITWM

 

Übersicht

Generierung von Wissen aus Erfahrung

Viele unserer Abteilungen und Bereiche nutzen Machine Learning in verschiedenen Anwendungsfeldern.

 

Fraunhofer-Cluster of Excellence CIT

Kognitive Internet-Technologie

Das Cluster fokussiert sich auf die drei Schwerpunkte »IoT-COMMs«, »Fraunhofer Data Spaces« und »Machine Learning«.

 

Fraunhofer-Leitprojekt ML4P

Machine Learning for Production

Im Leitprojekt ML4P bündeln sieben Fraunhofer-Institute ihre umfangreichen Erfahrungen im Bereich Machine Learning.

 

Competence Center High Performance Computer

ML im High Performance Computing

Der Schwerpunkt beschäftigt sich mit hochperformanten und skalierbaren Lösungen für verteiltes Maschinelles Lernen.

 

Bildverarbeitung

Industrial Image Learning

Der Schwerpunkt liegt hier im Machine Learning in der Bildverarbeitung für Produktion und Industrie.

 

Optmierung

Prozessoptimierung in der Chemieindustrie

Wir optimieren den Planungsprozess in der chemischen Industrie mit Verfahren wie Greybox-Modellierung.

 

Transportvorgänge, Strömungs- und Materialsimulation

ML in der Textilindustrie

Wir entwickeln und verwenden einen hybriden Ansatz, um Produktionsprozesse in der Textilindustrie mit ML-Methoden zu optimieren.

 

Mathematik für die Fahrzeugentwicklung

Datenanalyse in der Fahrzeugentwicklung

Wir nutzen Methoden wie Machine Learning und Datenanalyse speziell für Anwendungen in der Fahrzeugentwicklung.

 

Systemanalyse, Prognose und Regelung

Predictive Maintenance

Wir optimieren die Anlageneffektivität im Industriebereich durch Machine Learning.

 

Finanzmathematik

Risikomanagement für Anleihen

Wir nutzen ML zur Klassifizierung von Nachrichten im Kredit-Risikomanagement für Staats- und Firmenanleihen.

 

Systemanalyse, Prognose und Regelung

ML in der Systemanalyse

Im Bereich des überwachten als auch unüberwachten Lernens nutzen wir die Erfahrung aus Industrieprojekten zur Lösungsfindung unterschiedlichster Probleme.

Erneuerbare Energien und Nachhaltigkeit am Fraunhofer ITWM

 

High Performance Computing

Management der Energiewende

Ziel im Schwerpunkt Green by IT ist, die fluktuierende Produktion der erneuerbaren Energien zu managen.

 

Finanzmathematik

Nachhaltigkeit im Finanzwesen

Nachhaltiges Handeln im Finanzsektor mit Sustainable Finance.

 

Transportvorgänge und Systemanalyse, Prognose und Regelung

Überwachung von Energienetzen

Im Projekt MathEnergy entwickeln wir Regelkonzepte für Energienetze der Zukunft.

 

Optimierung

Energieversorgung von Gebäuden

Mit unserem Planungstool lassen sich Energieversorgungskonzepte eines Gebäudes simulieren und bewerten.

 

Finanzmathematik

Finanzmathematik für die Energiewirtschaft

Wir liefern Lösungen von der Modellierung einzelner Commodities bis zur Umsetzung von Risiko-Controlling Software.

 

High Performance Computing

Boulder-Detection für Offshore-Windparks

Wir verwenden seismische Datenanalyse, um Hindernisse im Meeresboden zur Positionierung der Windräder zu erkennen.

 

Fraunhofer-Leitprojekt eOPT

Strom als Rohstoff

Wir entwickeln gemeinsam mit anderen Fraunhofer-Instituten elektrochemische Verfahren für fluktuierende Energie- und Rohstoffsysteme.

 

Strömungs- und Materialsimulation

Batterien für die Elektromobilität

Im Schwerpunkt entwickeln wir neue Konzepte und Simulationen für verbesserte Energiespeicher.

 

Optimierung

Optimierung der Wasserversorgung

Im Projekt H₂Opt entwickeln wir eine Software zur Steigerung der Energieeffizienz in der Trinkwasserversorgung.

 

Simulation der Physik von Windkraftanlagen und Rotordynamiken

EU-Projekt UPWARDS Entwicklung einer Simulationsplattform

 

Optimierung

Planung von Photovoltaik-Kraftwerken

Wir unterstützen und optimieren die Planung von großen Anlagen.

Abteilungsübergreifende Anwendungsbereiche

 

Fraunhofer-Leitprojekt COGNAC

Optimierung der landwirtschaftlichen Arbeitsprozesse

durch moderne Methoden der Datenanalyse oder des Maschinellen Lernens.

 

Fraunhofer-Leitprojekt QUILT

Quantum Methods for Advanced Imaging Solutions

Das Leitprojekt bündelt die Expertise in der quantenoptischen Anwendungsforschung.

 

Fraunhofer Cluster of Excellence

Programmierbare Materialien

Im Cluster forschen wir gemeinsam daran, Werkstoffen neue Fähigkeiten zu verleihen.

Aktuelle DFG Projekte

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert und finanziert regelmäßig die besten Forschungsvorhaben. Auch diverse Projekte unseres Instituts wurden ausgewählt.

Highlightprojekte im Jahresbericht

Im Jahresbericht stellen die Abteilungen ihre aktuellen Highlights und besten Projekte vor.