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Unsere Forschung

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Als Zentrum für digitale Innovationen Niedersachsen (ZDIN) vernetzen wir die Spitzenreiter der niedersächsischen Digitalisierungsforschung, um die digitale Transformation des Landes aktiv zu gestalten. Mit einem Netzwerk aus mehr als 70 Wissenschaftler*innen, über Hochschulen und Forschungseinrichtungen sowie mehr als 90 Praxispartnern entwickeln wir im Sinne einer Denkfabrik zukunftsweisende Ideen und Lösungen.

Wir bündeln und koordinieren die anwendungsorientierten Forschungstätigkeiten des Landes mit einem gemeinsamen Ziel: den Digitalisierungsstandort Niedersachsen zu stärken. Auf dieser Seite geben wir Ihnen Einblicke in die inhaltliche Forschung unserer Zukunftslabore und zeigen ihnen unseren wissenschaftlichen Beitrag zur Digitalisierung des Landes.

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Ergebnisse des Workshops „Landwirtschaftliche Datenräume in der Praxis"

Am 21.02.2024 hatte das Zukunftslabor Agrar Praxispartner zu einem Workshop eingeladen, bei dem es um vernetzte Daten und landwirtschaftliche Datenräume ging. Der Workshop fand in Kooperation mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Lingen.Münster.Osnabrück statt. Die Ergebnisse werden in diesem Artikel näher beschrieben. MEHR

Digitalisierungsstand in Emsländischen und Osnabrücker Unternehmen

Wie digital sind kleine und mittlere Unternehmen im Emsland und in Osnabrück? Welche Faktoren tragen dazu bei, die betriebliche Digitalisierung voranzubringen? Eine Befragung des Zukunftslabors Gesellschaft & Arbeit beantwortet diese Fragen. MEHR

Methodisches Vorgehen des Zukunftslabors Energie bewährt sich

Im Zukunftslabor Energie arbeiten Wissenschaftler*innen verschiedener Forschungsrichtungen erfolgreich zusammen. Anhand des Beispiels „Netzaufnahmefähigkeit für Elektromobilität in bestehenden Quartieren“ geben sie einen Einblick in die Vorgehensweise ihres interdisziplinären Teams. MEHR

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Wissenschaftliche Veröffentlichungen

AGRAR

Association with Different Housing and Welfare Parameters on Results of a Novel Object Test in Laying Hen Flock on Farm.

In this on-farm study, 16 flocks in Germany were monitored for plumage and skin conditions as indicators of feather pecking and cannibalism. Furthermore, their behavior was monitored in a novel object...

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In this on-farm study, 16 flocks in Germany were monitored for plumage and skin conditions as indicators of feather pecking and cannibalism. Furthermore, their behavior was monitored in a novel object test. During the laying period, the monitored flocks were visited four times. The novel object test can be used to assess the fearfulness of a flock. The average number of hens gathered around the novel object gives an indication of the fearfulness of a flock. The study indicates that an increase in fearfulness of the flock is associated with an increase in feather damage and cannibalism. Fearfulness also increased with hen age and flock size. White hens showed greater fearful behavior in contrast to brown hens. Hens on barn farms showed a higher fear response than hens in free-range farms.

Autor*innen

  • Jennifer Hüttner
  • Annette Clauß
  • Dr. Lea Klambeck (Hochschule Osnabrück)
  • Prof. Dr. Robby Andersson (Hochschule Osnabrück)
  • Birgit Spindler (Stiftung Tierärztliche Hochschule Hannover)
  • Nicole Kemper (Stiftung Tierärztliche Hochschule Hannover)

Veröffentlichung

  • Animals 2023 13 (13) 2207, DOI: 10.3390.ani13132207.
  • 05.07.2023

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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Towards selective hoeing depending on evaporation from the soil

Veröffentlichung eines Papers mit Vortrag auf der TagungZusammenfassung This paper presents how to generate an artificial dataset to test different hoeing rules. Therefore, images that have been obtai...

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Veröffentlichung eines Papers mit Vortrag auf der Tagung
Zusammenfassung

This paper presents how to generate an artificial dataset to test different hoeing rules. Therefore, images that have been obtained on two days of a field trial are analysed to infer weed and crop sizes. Then, weather data from 2021 and 2022 is gathered from open-source data for 100 synthetically generated fields. The generated dataset is then used to test hoeing rules that are conditioned to keep as much moisture in the soil as possible. The analysis with these hoeing rules indicates that much less hoeing would be applied if the proposed hoeing rules are used.

Manss, Christoph; von Szadkowski, Kai; Bald, Janis; Richard, David; Scholz, Christian; König, Daniel; Ruckelshausen, Arno (2023): Towards selective hoeing depending on evaporation from the soil. 43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 1617-5468. ISBN: 978-3-88579-724-1. pp. 149-158. Osnabrück. 13.-14. Februar 2023

Autor*innen

  • Christoph Manss

Veröffentlichung

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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“Ready for Autonomy (R4A)”: concept and application for autonomous feeding

Veröffentlichung eines Papers mit Vortrag auf der TagungZusammenfassung This paper presents the development of the “Ready for Autonomy (R4A)” application for evaluating the feasibility of integrating ...

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Veröffentlichung eines Papers mit Vortrag auf der Tagung
Zusammenfassung

This paper presents the development of the “Ready for Autonomy (R4A)” application for evaluating the feasibility of integrating an autonomous feeding machine Strautmann Verti-Q into farmyards and evaluating the machine’s performance. The proposed application consists of three main R4A checklists for telling whether the farmyard, the machine, and the farmer are ready for autonomy or not. The farmyard is the first part to be checked with the R4A application with the Verti-Q system requirements. The R4A result will be instantly generated from the application based on the Boolean function. The second part is the machine operation record which tells the overall performance of the Verti-Q machine as the R4A distribution results, e.g., excellent, good, and failure. The final part is the farmer operation training in manual and autonomous modes, in which farmers have to go through every topic to be ready to use the machine. From the experimental results, seven farmyards were observed with the R4A application. Therefore, the four farmyards are ready for autonomy with different R4A levels. The minimum working condition of the Verti-Q machine has been tested on the lowest R4A level farmyard. The distribution results from the prototype machine with 218 autonomous feeding jobs, achieving 42% in excellent distribution, 38% in good condition, and 21% in failure caused by various reasons, e.g., hardware, software, and user error, respectively. These results show the possibility of using the improved version of the autonomous feeding machine in the farmyard for sustainable farming in the future.

Pamornnak, Burawich; Scholz, Christian; Gode, Eduard; Sommer, Karen; Novak, Timo; Hellermann, Steffen; Wegmann, Benjamin; Ruckelshausen, Arno (2023): “Ready for Autonomy (R4A)”: concept and application for autonomous feeding. 43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 1617-5468. ISBN: 978-3-88579-724-1. pp. 441-446. Osnabrück. 13.-14. Februar 2023

Autor*innen

  • Ph.D Burawich Pamornnak (Hochschule Osnabrück)
  • Christian Scholz (Hochschule Osnabrück)
  • Prof. Dr. Arno Ruckelshausen (Hochschule Osnabrück)

Veröffentlichung

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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ENERGIE

Distributed Co-Simulation of Networked Hardware-in-the-Loop Power Systems

The paper presents a method to extend existing co-simulation frameworks to emulate quasi-dynamic behavior of real grid components in a grid simulator using a distributed networked co-simulation platfo...

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The paper presents a method to extend existing co-simulation frameworks to emulate quasi-dynamic behavior of real grid components in a grid simulator using a distributed networked co-simulation platform. The platform uses generic socket communication to exchange data between real grid components and the grid simulator. The framework utilizes event triggered models to enable data exchange between grid components and the platform over user datagram protocol (UDP)/IP interface. This framework has its use-case in smart grids as well as microgrids for analyzing, monitoring and control applications where it is impractical to model each component separately inside the grid simulator. Intrinsic communication delays including jitter is handled using built-in fallback strategies inside the framework itself. As a proof-of-concept, a co-simulation between a simulated low-voltage (LV) grid model and an emulation of a simplified Photovoltaic (PV) model is presented. The behavior of PV emulator is integrated in the grid simulator using socket communication. The primary focus of this work is to validate the extended framework. The effect of network delays on the stability of the distributed co-simulation setup are also investigated.

Autor*innen

  • Nauman Beg (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR))
  • Moiz Ahmed (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR))
  • Frank Schuldt (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR))
  • Karen Derendorf (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR))
  • Stefan Geißendörfer (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR))

Veröffentlichung

  • ISGT 2023
  • 11.01.2024

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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Optimisation of the refurbishment of single-family homes based on construction era

In the last ten years Germany has met less than half of its renovation quota annually. This study aims to create a roadmap for German renovation by identifying the construction era of single-family ho...

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In the last ten years Germany has met less than half of its renovation quota annually. This study aims to create a roadmap for German renovation by identifying the construction era of single-family homes which has the greatest potential for decarbonization. A multi-objective optimization was conducted which varied the building envelope and energy systems while optimizing for annual cost and carbon emissions. The optimization was carried out in oemof.solph and PyGMO on typical German building stocks from 11 different construction eras between 1860 and 2020. The buildings were modelled in TEASER using TABULA building stock data. It was found that by spending the same amount of money annually as the business as usual case, the post-war construction era represents the highest potential for improvement. Additionally, if all construction eras are fully renovated from before 2008 over 90 megatons of CO2 emissions could be saved annually. Lastly, the electrification of the energy system and removal of fuel-based energy production was the primary outcome for both the most ecologic and most economic Pareto solutions, across all construction eras.

Autor*innen

  • Cody Hancock (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR))
  • Dr. Peter Klement (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR))
  • Lucas Schmeling (KEHAG Energiehandel GmbH)
  • Dr. Benedikt Hanke (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR))
  • Dr. Karsten von Maydell (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR))

Veröffentlichung

  • Energiewendebauen 14
  • 09.11.2023

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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Load Recognition in Hardware-Based Low Voltage Distribution Grids using Convolutional Neural Networks

Due to climate targets of the German government, the share of renewable energy in the power grid will be increased and the number of grid participants connected to the low voltage level of the power g...

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Due to climate targets of the German government, the share of renewable energy in the power grid will be increased and the number of grid participants connected to the low voltage level of the power grid will rise. This leads to new requirements in voltage control, especially in low voltage distribution grids. In order to achieve a stable power grid in future, further development of control strategies is necessary. In this paper, a load recognition concept, which was tested on simulative data in previous work, is further developed to reduce simulation effort. Additionally, the concept is adapted for real hardware influences and active grid participants complicating the recognition task. Thus, the main contribution of this study is the successful application of the methodology within a hardware-based test grid containing a charging electric vehicle. Using a convolutional neural network in a time series classification setting, the recognition rates in this use-case exceeded 99 % while benefiting from an asymmetric charging behavior. Due to these promising results, future voltage control strategies could be supported based on gained information through integration of the presented concept.

Autor*innen

  • Henning Schlachter (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR))
  • Stefan Geißendörfer (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR))
  • Dr. Karsten von Maydell (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR))
  • Prof. Dr. Carsten Agert (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR))

Veröffentlichung

  • IEEE Transactions on Smart Grid
  • 26.05.2023

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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GESELLSCHAFT & ARBEIT

DeepStay: Stay Region Extraction from Location Trajectories using Weak Supervision

Abstract:
Nowadays, mobile devices enable constant tracking of the user's position and location trajectories can be used to infer personal points of interest (POIs) like homes, workplaces, or stor...

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Abstract:

Nowadays, mobile devices enable constant tracking of the user's position and location trajectories can be used to infer personal points of interest (POIs) like homes, workplaces, or stores. A common way to extract POIs is to first identify spatio-temporal regions where a user spends a significant amount of time, known as stay regions (SRs).

Common approaches to SR extraction are evaluated either solely unsupervised or on a small-scale private dataset, as popular public datasets are unlabeled. Most of these methods rely on hand-crafted features or thresholds and do not learn beyond hyperparameter optimization. Therefore, we propose a weakly and self-supervised transformer-based model called DeepStay, which is trained on location trajectories to predict stay regions. To the best of our knowledge, this is the first approach based on deep learning and the first approach that is evaluated on a public, labeled dataset. Our SR extraction method outperforms state-of-the-art methods. In addition, we conducted a limited experiment on the task of transportation mode detection from GPS trajectories using the same architecture and achieved significantly higher scores than the state-of-the-art. Our code is available at https://github.com/christianll9/deepstay.

Autor*innen

  • Prof. Dr. Lars Schmidt-Thieme (Stiftung Universität Hildesheim)

Veröffentlichung

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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Tripletformer for Probabilistic Interpolation of Irregularly Sampled Time Series

Abstract:
Irregularly sampled time series data with missing values is a observed in many fields like healthcare, astronomy, and climate science. Interpolation of these types of time series is cruci...

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Abstract:
Irregularly sampled time series data with missing values is a observed in many fields like healthcare, astronomy, and climate science. Interpolation of these types of time series is crucial for tasks such as root cause analysis and medical diagnosis, as well as for smoothing out irregular or noisy data. To address this challenge, we present a novel encoder-decoder architecture called "Tripletformer" for probabilistic interpolation of irregularly sampled time series with missing values. This attention-based model operates on sets of observations, where each element is composed of a triple of time, channel, and value. The encoder and decoder of the Tripletformer are designed with attention layers and fully connected layers, enabling the model to effectively process the presented set elements.
We evaluate the Tripletformer against a range of baselines on multiple real-world and synthetic datasets and show that it produces more accurate and certain interpolations. Results indicate an improvement in negative loglikelihood error by up to 32% on real-world datasets and 85% on synthetic datasets when using the Tripletformer compared to the next best model.

Autor*innen

  • Prof. Dr. Lars Schmidt-Thieme (Stiftung Universität Hildesheim)

Veröffentlichung

  • IEEE BigData 2023
  • 15.12.2023

Diese Veröffentlichung entstand im Rahmen der ZDIN Förderung durch das Ministerium für Wissenschaft und Kultur.

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Algorithmic Fairness in Multi-stakeholder Platforms

Major online platforms today are multi-stakeholder in nature and they cater to the interests of various stakeholders. Examples include e-commerce platforms with sellers of goods and services and buyer...

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Major online platforms today are multi-stakeholder in nature and they cater to the interests of various stakeholders. Examples include e-commerce platforms with sellers of goods and services and buyers who pay for them, hotel booking platforms with hosts and guests, media-streaming platforms artists or content creators and viewers, and many more. The focus here is on the information access services (like search and recommendation) deployed on these platforms. While traditionally these services were designed in consumer-centric ways, they are found to be unfair to providers. Since the providers depend on these platforms for their livelihood, fairness for providers is an important and necessary design element in many scenarios. This chapter summarizes the domain and discusses various prior works on provider fairness in such multi-stakeholder platforms after a brief review of major works on algorithmic fairness in machine learning. Many recent works show that provider fairness can cause loss of utility and unfairness for consumers. Following this, a number of works have proposed fairness notions for both providers and consumers in different settings, and studied multi-stakeholder fairness to balance various fairness and utility goals or constraints. This chapter reviews some major works on multi-stakeholder fairness in the following three aspects: the problem setting, fairness notions, and proposed approaches. It also discusses how most of the works on multi-stakeholder fairness have considered settings with only two stakeholders, gives some examples on other platforms with more than two stakeholders, and how they are fundamentally different in terms of the utility structure for the stakeholders.

Autor*innen

  • Gourab K. Patro (Leibniz Universität Hannover)

Veröffentlichung

  • Ethics in Artificial Intelligence: Bias, Fairness and Beyond
  • 29.12.2023

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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GESUNDHEIT

Human Spine Motion Capture using Perforated Kinesiology Tape

In this work, we present a marker-based multi-view spine tracking method that is specifically adjusted to the requirements for movements in sports. A maximal focus is on the accurate detection of mark...

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In this work, we present a marker-based multi-view spine tracking method that is specifically adjusted to the requirements for movements in sports. A maximal focus is on the accurate detection of markers and fast usage of the system. For this task, we take advantage of the prior knowledge of the arrangement of dots in perforated kinesiology tape. We detect the tape and its dots using a Mask R-CNN and a blob detector. Here, we can focus on detection only while skipping any image-based feature encoding or matching. We conduct a reasoning in 3D by a linear program and Markov random fields, in which the structure of the kinesiology tape is modeled and the shape of the spine is optimized. In comparison to state-of-the-art systems, we demonstrate that our system achieves high precision and marker density, is robust against occlusions, and capable of capturing fast movements.

Autor*innen

  • Hendrik Hachmann
  • Prof. Dr.-Ing. Bodo Rosenhahn (Leibniz Universität Hannover)

Veröffentlichung

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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A Review of Anonymization for Healthcare Data

Mining health data can lead to faster medical decisions, improvement in the quality of treatment, disease prevention, and reduced cost, and it drives innovative solutions within the healthcare sector....

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Mining health data can lead to faster medical decisions, improvement in the quality of treatment, disease prevention, and reduced cost, and it drives innovative solutions within the healthcare sector. However, health data are highly sensitive and subject to regulations such as the General Data Protection Regulation, which aims to ensure patient's privacy. Anonymization or removal of patient identifiable information, although the most conventional way, is the first important step to adhere to the regulations and incorporate privacy concerns. In this article, we review the existing anonymization techniques and their applicability to various types (relational and graph based) of health data. Besides, we provide an overview of possible attacks on anonymized data. We illustrate via a reconstruction attack that anonymization, although necessary, is not sufficient to address patient privacy and discuss methods for protecting against such attacks. Finally, we discuss tools that can be used to achieve anonymization.

Autor*innen

  • Iyiola Emmanuel Olatunji (Leibniz Universität Hannover)
  • Dr. rer. nat. Jens Rauch (Hochschule Osnabrück)
  • Matthias Katzensteiner (Hochschule Hannover)
  • Megha Khosla (Leibniz Universität Hannover)

Veröffentlichung

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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Robust in-vehicle heartbeat detection using multimodal signal fusion

Continuous health monitoring in private spaces such as the car is not yet fully exploited to detect diseases in an early stage. Therefore, we develop a redundant health monitoring sensor system and si...

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Continuous health monitoring in private spaces such as the car is not yet fully exploited to detect diseases in an early stage. Therefore, we develop a redundant health monitoring sensor system and signal fusion approaches to determine the respiratory rate during driving. To recognise the breathing movements, we use a piezoelectric sensor, two accelerometers attached to the seat and the seat belt, and a camera behind the windscreen. We record data from 15 subjects during three driving scenarios (15 min each) city, highway, and countryside. An additional chest belt provides the ground truth. We compare the four convolutional neural network (CNN)‑based fusion approaches: early, sensor‑based late, signal‑based late, and hybrid fusion. We evaluate the performance of fusing for all four signals to determine the portion of driving time and the signal combination. The hybrid algorithm fusing all four signals is most effective in detecting respiratory rates in the city ( P = 62.42), highway (P = 62.67 ), and countryside (P = 60.94). In summary, 60% of the total driving time can be used to measure the respiratory rate. The number of signals used in the multi‑signal fusion improves reliability and enables continuous health monitoring in a driving vehicle.

Autor*innen

  • M.Sc., Joana Warnecke (Technische Universität Braunschweig)
  • Prof. Dr. rer. nat. Thomas M. Deserno (Technische Universität Braunschweig)

Veröffentlichung

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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MOBILITÄT

Track-to-track Association based on Stochastic Optimization

In diesem Paper wurde ein neuartiger Assoziationsalgorithmus entwickelt, der es erlaubt die Schätzungen Objekten in der Umgebung mehrerer autonomer Fahrzeuge zu kombinieren. Jedes autonome Fahrzeug be...

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In diesem Paper wurde ein neuartiger Assoziationsalgorithmus entwickelt, der es erlaubt die Schätzungen Objekten in der Umgebung mehrerer autonomer Fahrzeuge zu kombinieren. Jedes autonome Fahrzeug berechnet eine andere Schätzung, somit ist es schwierig zu bestimmen, welche Schätzungen zu welchem tatsächlichen Objekt gehören, da es hier sehr viele Möglichkeiten gibt. Wir haben einen randomisierten Algorithmus basierend auf stochastischer Optimierung entwickelt, der sehr wahrscheinliche Zuordnungen schnell berechnet.

Autor*innen

  • Laura Wolf (Georg-August-Universität Göttingen)
  • Prof. Dr.-Ing. Marcus Baum (Georg-August-Universität Göttingen)

Veröffentlichung

Diese Veröffentlichung entstand im Rahmen der ZDIN Förderung durch das Ministerium für Wissenschaft und Kultur.

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A Systematic Analysis of Design Choices in Short-Term Taxi Demand Prediction Models

Accurate prediction of short-term taxi demand allows taxi services to strategically position idle vehicles in areas with insufficient supply, thus reducing idle times for taxis and waiting times for p...

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Accurate prediction of short-term taxi demand allows taxi services to strategically position idle vehicles in areas with insufficient supply, thus reducing idle times for taxis and waiting times for passengers. Towards this end, state-of-the-art approaches use ML models based on historic demand data, such as LSTM, FCNN, CNN, GCN, or a combination of these. The majority of approaches use a grid representation of the environment to discretize the pickup locations of trips and time bins to order the temporal dimension of the large multi-target regression problem. While these models show good accuracy, many design choices, such as the size of the grid cells or the number of previous time steps inserted into a model, are made without justification or without proper tuning. This paper systematically investigates these design decisions. Our hypothesis is that considering them jointly rather than in isolation can improve accuracy. We investigate the influence of (1) the selected grid cell size, (2) the number of input maps, (3) the usage of time shift to enlarge the training data, and (4) the potential of transfer learning on the accuracy of short-term taxi demand prediction. We selected different network types and evaluated them on two large real-world datasets. The evaluation shows that our model outperforms state-of-the-art short-term taxi demand prediction models.

Autor*innen

  • M.Sc. Sören Schleibaum (Technische Universität Clausthal)
  • M.Sc. Julian Teusch
  • Prof. Dr. Rüdiger Ehlers (Technische Universität Clausthal)
  • Prof. Dr.-Ing. Jörg P. Müller (Technische Universität Clausthal)

Veröffentlichung

  • Transportation Research Procedia
  • 01.07.2023

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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CTV-Dataset: A Shared Space Drone Dataset for Cyclist-Road User Interaction Derived from Campus Experiments

The CTV-Dataset (CTV stands for Cyclist Top-View) is a trajectories dataset for cyclist behaviour in mixed-traffic environments (aka. shared spaces). This dataset is meant to enlarge the available dat...

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The CTV-Dataset (CTV stands for Cyclist Top-View) is a trajectories dataset for cyclist behaviour in mixed-traffic environments (aka. shared spaces). This dataset is meant to enlarge the available datasets in the community, focusing on cyclists as main road users to help the research in understanding and predicting cyclist behaviour in shared spaces. The dataset results from an experiment conducted in TU Clausthal to extract data from possible interaction scenarios with other road users, such as pedestrians and cars, in shared spaces. The scenarios were captured using a drone with 4K (3840×2160) resolution at 29.97 fps to ensure high-quality results. The trajectories were extracted using an in-house developed computer vision algorithm.

Autor*innen

  • Awad Mukbil (Technische Universität Clausthal)
  • Yasin Yousif (Technische Universität Clausthal)
  • Sakif Hossain (Technische Universität Clausthal)
  • Prof. Dr.-Ing. Jörg P. Müller (Technische Universität Clausthal)

Veröffentlichung

  • 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)
  • 01.12.2023

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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PRODUKTION

Entwicklung von Energiemanagementschnittstellen für IoT-Technologien (IoT_EnRG) - Schlussbericht für das IGF-Vorhaben Nr. 21329 N

Aufgrund der klimatischen Veränderungen und steigender Energiepreise hat das nachhaltige und umweltbewusste Handeln in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Um dieses Handeln zu unterstützen, könn...

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Aufgrund der klimatischen Veränderungen und steigender Energiepreise hat das nachhaltige und umweltbewusste Handeln in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Um dieses Handeln zu unterstützen, können Unternehmen Energiemanagementsysteme nach dem ISO-Standard 50001 einführen. Diese Systeme ermöglichen es u. a. Energieverbräuche in einem Energie-Monitoring visuell aufzubereiten und auf Basis der Ergebnisse Analysen durchzuführen. Aus den Ergebnissen der Analyse können Energieeffizienzmaßnahmen abgeleitet werden. Nach einer Überprüfung der energetischen Optimierung kann der Zyklus erneut beginnen, sodass eine kontinuierliche Verbesserung der Energieeffizienz erfolgen kann. Im industriellen Umfeld bestehen jedoch noch Hindernisse in Bezug auf eine einheitliche Auswertung von Energiedaten für ein effektives Energiemanagement. Verschiedene semantische Interpretationen von Energiedaten und proprietäre Datenformate erschweren die Einrichtung und Erweiterung von Energiemanagementsystemen. Im Rahmen des IGF-Vorhabens "IoT_EnRG" wurde ein universelles Energieinformationsmodell entwickelt. Dieses Modell ermöglicht es, Energiedaten eine einheitliche Semantik zu geben, damit diese einfacher interpretierbar werden. Durch die Anwendung des Energieinformationsmodells können Energiedaten schneller und mit weniger Engineering-Aufwand in technische Energiemanagementsysteme integriert werden. Diese Integration war bisher erschwert, denn konventionelle Lösungen konnten für die Interpretation der Energiedaten aus unterschiedlichen Quellen der Feldebene verschiedene proprietäre Semantiken unterschiedlicher Kommunikationsprotokolle verwenden. Der Ansatz des universellen Energieinformationsmodells reduziert den Engineering-Aufwand technischer Energiemanagement-Systeme und unterstützt die Industrie bei der Installation von Energiemanagementsystemen für eine sparsame und klimaneutrale Produktion. Die Ergebnisse des Vorhabens wurden der Joint Working Group "Power Consumption Management" [1] übergeben, die sich das Ziel gesetzt hat, einen einheitlichen OPC UA-Standard für Energieinformationen auf Basis des entwickelten Modells in Form einer OPC UA Companion Spezifikation zu erarbeiten. Durch die Übergabe der Forschungsergebnisse in die Joint Working Group konnte eine nachhaltige Nutzung der Forschungsergebnisse sichergestellt werden, die deutlich über den Keis der Unternehmen im projektbegleitenden Ausschuss hinausgeht. Das Ziel des Vorhabens wurde erreicht.

Autor*innen

  • Prof. Dr.-Ing. Karl-Heinz Niemann (Hochschule Hannover)
  • M. Eng. Maxim Runge (Hochschule Hannover)
  • M.Sc. Leif-Thore Reiche
  • Prof. Dr.-Ing. Alexander Fay

Veröffentlichung

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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Using vertical Federated Learning in industrial Supply Chains

Der Beitrag zeigt ein Anwendungsbeispiel für den Einsatz von föderiertem Lernen in Lieferketten. Es wird anhand eines Industriedatensatzes die Prognosegüte von verteilten Datenanalysen mit der einer a...

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Der Beitrag zeigt ein Anwendungsbeispiel für den Einsatz von föderiertem Lernen in Lieferketten. Es wird anhand eines Industriedatensatzes die Prognosegüte von verteilten Datenanalysen mit der einer aggregierten Analyse untersucht. Im Paper werden dazu konkrete Evaluationskriterien, das Vorgehen und der Aufbau der dazu entwickelten Anwendung beschrieben. Das Paper schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Arbeiten.

Autor*innen

  • M. Sc. Jonas Kallisch (Hochschule Emden/Leer)
  • Prof. Dr.-Ing. Christoph Wunck (Hochschule Emden/Leer)

Veröffentlichung

  • Decision Science Institute Annual Conference 2023
  • 18.11.2023

Diese Veröffentlichung entstand im Rahmen der ZDIN Förderung durch das Ministerium für Wissenschaft und Kultur.

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Supporting Model-Based Network Specification for Time-Critical Distributed Control Systems in IEC 61499

Designing the software for distributed control systems introduces new challenges regarding handling the communication between devices. The domain-specific modeling language defined in IEC 61499 provid...

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Designing the software for distributed control systems introduces new challenges regarding handling the communication between devices. The domain-specific modeling language defined in IEC 61499 provides mechanisms to distribute software across devices, but does not provide modeling elements for describing details about the communication between these devices. We provide an extensible proof-of-concept implementation for specifying the communication of an IEC 61499-based system that extends the current system model. Our approach requires only minimal adaptations of the IEC 61499 standard and proposes an extensible concept for modeling various kinds of communication protocols. We integrated the concept into an open-source development environment for IEC 61499. We then evaluated the approach and the tool by configuring time-sensitive networking for a typical control application. Engineers can customize our approach with low effort to support additional paradigms for communication using the provided extension mechanisms.

Autor*innen

  • M.Sc. Friederike Bruns (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg)
  • Bianca Wiesmayr (Johannes Kepler Universität Linz)
  • Prof. Dr. Alois Zoitl (Johannes Kepler Universität Linz)

Veröffentlichung

  • 2023 IEEE 19th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)
  • 01.08.2023

Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

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WASSER

Optimizing Temporal Stability in Underwater Video Tone Mapping

In this paper, we present an approach for temporal stabilization of depth-based underwater image tone mapping methods for application to monocular RGB video. Typically, the goal is to improve the colo...

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In this paper, we present an approach for temporal stabilization of depth-based underwater image tone mapping methods for application to monocular RGB video. Typically, the goal is to improve the colors of focused objects, while leaving more distant regions nearly unchanged, to preserve the underwater look-and-feel of the overall image. To do this, many methods rely on estimated depth to control the recolorization process, i.e., to enhance colors (reduce blue tint) only for objects close to the camera. However, while single-view depth estimation is usually consistent within a frame, it often suffers from inconsistencies across sequential frames, resulting in color fluctuations during tone mapping. We propose a simple yet effective inter-frame stabilization of the computed depth maps to achieve stable tone mapping results. The evaluation of eight test sequences shows the effectiveness in a wide range of underwater scenarios.

Autor*innen

  • B. Sc. Matthias Franz
  • B. Sc. Matthias Thang
  • B. Sc. Pascal Sackhoff
  • B. Sc. Timon Scholz
  • M. Sc. Jannis Malte Möller (Technische Universität Braunschweig)
  • Dr.-Ing. Steve Grogorick
  • Prof. Dr.-Ing. Martin Eisemann (Technische Universität Braunschweig)

Veröffentlichung

Diese Veröffentlichung entstand im Rahmen der ZDIN Förderung durch das Ministerium für Wissenschaft und Kultur.

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Wissenschaftliche Vorträge

AGRAR

Vortrag zur Eröffnung des JointLab

Prof. Dr. Stefan Stiene (Hochschule Osnabrück)
Veranstaltung: Eröffnung des JointLab - https://www.atb-potsdam.de/de/forschung/netzwerke/verbuende/joint-lab-kids
Datum: 12.10.2023

Digitalization in Food Processing am DIL (Deutsches Institut für Lebensmitteltechnik)

Prof. Dr. Stefan Stiene (Hochschule Osnabrück)
Veranstaltung: Gastvorlesung
Datum: 06.06.2023

Transformation im ländlichen Raum - Digitalisierung und/oder Nachhaltigkeit?

Dr. Olaf Katenkamp (Universität Vechta)
Dr. Anne-Kathrin Schwab (Universität Vechta)
Dr. Arne Ortland (Universität Vechta)
Veranstaltung: Ausbildungskonferenz der Bundeswehr „Zeitenwende“ – Wie gelingt die Bewältigung der Herausforderungen? in Hamburg 13. September 2023, 1.200 Teilnehmer
Datum: 13.09.2023
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ENERGIE

Open Training for Research Data Management in the Energy Domain

M. Sc. Stephan Ferenz (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg)
Veranstaltung: 1. NFDI4Energy Conference
Datum: 20.02.2024

SOLAR Summer School 2023

Sarah K. Lier (Leibniz Universität Hannover)
Sarah Eckhoff (Leibniz Universität Hannover)
Prof. Dr. rer. nat. habil. Michael H. Breitner (Leibniz Universität Hannover)
Veranstaltung: SOLAR Summer School 2023
Datum: 28.08.2023

ACM e-Energy 2023

Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg)
Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg)
Veranstaltung: ACM e-Energy 2023
Datum: 21.06.2023
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GESELLSCHAFT & ARBEIT

Verteidigungsvortrag: Anonymity reprogrammed. How the digital economy is changing our politics of (non)identification through Imaginaries of Persona-lization and Data Neighborhoods

Randi Heinrichs (Leuphana Universität Lüneburg)
Veranstaltung: Verteidigung der Dissertation an der Leuphana Universität Lüneburg
Datum: 20.11.2023

Binnenmigration von Hochqualifizierten: Positive Effekte für ländliche Räume durch Digitalisierung, Home‐Office und COVID19 ?

Prof. Dr. Rolf Sternberg (Leibniz Universität Hannover)
Veranstaltung: 16. Rauischholzhausener Symposium zur Wirtschaftsgeographie. Rauischholzhausen
Datum: 28.04.2023

Rural areas as winners of the COVID19 pandemic? Digitalisation, working-from-home and the internal migration of the highly qualified.

Prof. Dr. Rolf Sternberg (Leibniz Universität Hannover)
Veranstaltung: Global Crises, Mega Trends and Regional Development, St Catharine’s College. Cambridge/UK
Datum: 13.07.2023
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GESUNDHEIT

Assistive Ambient Living: was ist neu, was ist erwiesen (Sicht der Forschung)

Dr. Klaus-Hendrik Wolf (Technische Universität Braunschweig)
Veranstaltung: Deutscher Kongress für Physikalische und Rehabilitative Medizin (128. Jahreskongress der Deutschen Gesellschaft für Physikalische und Rehabilitative Medizin)
Datum: 15.09.2023

Physio-Tracker - supervising therapeutic home exercises

Verena Stieve (HAWK Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst Hildesheim/Holzminden/Göttingen)
Veranstaltung: IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI)
Datum: 17.10.2023

Mensch-Maschine-Schnittstelle zur Risikokommunikation von Umweltfaktoren - Gestaltung einer prototypischen Grundlage für die Anforderungsanalyse zur Integration des Umwelt-Monitorings im Versorgungskontext

Jannik Fleßner (Jade Hochschule - Wilhelmshaven Oldenburg Elsfleth)
Veranstaltung: 6. Clusterkonferenz „Zukunft der Pflege“ in Oldenburg
Datum: 21.09.2023
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MOBILITÄT

Track-to-track Association based on Stochastic Optimization

Laura Wolf (Georg-August-Universität Göttingen)
Veranstaltung: 2023 26th International Conference on Information Fusion (FUSION)
Datum: 30.06.2023

CTV-Dataset: A Shared Space Drone Dataset for Cyclist-Road User Interaction Derived from Campus Experiments

Awad Mukbil (Technische Universität Clausthal)
Prof. Dr.-Ing. Jörg P. Müller (Technische Universität Clausthal)
Veranstaltung: im Rahmen der IEEE intelligent transportation systems conference 2023
Datum: 26.09.2023

A Systematic Analysis of Design Choices in Short-Term Taxi Demand Prediction Models

M.Sc. Sören Schleibaum (Technische Universität Clausthal)
M.Sc. Julian Teusch
Prof. Dr. Rüdiger Ehlers (Technische Universität Clausthal)
Prof. Dr.-Ing. Jörg P. Müller (Technische Universität Clausthal)
Veranstaltung: im Rahmen der EWGT 2023
Datum: 07.09.2023
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PRODUKTION

Produktion in der Druckguß-Industrie unter dem Gesichtspunkt der Nachhaltigkeit

Dr.-Ing. Norbert Hoffmann (Technische Universität Braunschweig)
Veranstaltung: Chem-Trend Forum
Datum: 24.04.2023

Erste Erkenntnisse und Potentiale aus den Projekten "Zukunftslabor Produktion" und "OptiProGRessAl"

Dr.-Ing. Norbert Hoffmann (Technische Universität Braunschweig)
Veranstaltung: Zukunft wird gemacht – Transformation der Automobilwirtschaft aktiv gestalten
Datum: 27.06.2023

Erste Erkenntnisse und Potentiale aus den Projekten "Zukunftslabor Produktion" und "OptiProGRessAl"

M. Sc. Slava Pachandrin (Technische Universität Braunschweig)
Veranstaltung: Sitzung der Fördergemeinschaft "Druckgießforschung"
Datum: 03.05.2023
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WASSER

Dynamization of rainfall data – From annual time series to characteristic precipitation events

Maike Beier (Leibniz Universität Hannover)
Prof. Dr.-Ing. Stephan Köster (Leibniz Universität Hannover)
Veranstaltung: NFD4Ing
Datum: 28.09.2023

N2O emissions forecasting with neural networks – expanding the training database using deterministic models

Arne Freyschmidt (Leibniz Universität Hannover)
Maike Beier (Leibniz Universität Hannover)
Prof. Dr.-Ing. Stephan Köster (Leibniz Universität Hannover)
Veranstaltung: NFDI4Ing Conference 2023, 27.09.2023 und 2nd Sino-German Seminar, 16.10.2023
Datum: 27.09.2023

Optimizing Temporal Stability in Underwater Video Tone Mapping

B. Sc. Matthias Franz
B. Sc. Matthias Thang
B. Sc. Pascal Sackhoff
B. Sc. Timon Scholz
M. Sc. Jannis Malte Möller (Technische Universität Braunschweig)
Dr.-Ing. Steve Grogorick
Prof. Dr.-Ing. Martin Eisemann (Technische Universität Braunschweig)
Veranstaltung: Konferenz Vision, Modeling, and Visualization 2023
Datum: 27.09.2023

Technologiedemonstratoren

Datenanalytik Curriculum

Das Datenanalytik Curriculum wurde im ersten Projektjahr als Online-Kurs entwickelt und Angehörigen der Gesundheitsberufe eine Einführung in das Thema Datenanalyse zu geben. Dazu wurden Videos um Umfang von knapp 5 Stunden erstellt, die sich in 6 Kurseinheiten unterteilen lassen. Zur Überprüfung des Lernfortschrittes g... MEHR

Feinstaub-Risikomonitor im Versorgungskontext

Auf Basis von wissenschaftlichen Erkenntnissen und mithilfe von Studierenden des Studiengangs Angewandte Pflegewissenschaft entwickelter Prototyp zur Darstellung von Risiken ausgehend von Feinstaub im Versorgungskontext. Enthält eine Hauptansicht mit "Betten-Bahnhof". Eine Bewertungs- und Verlaufsansicht. Zusätzlich no... MEHR

Telepräsenz-Roboterarm

Ein industrieller Roboterarm mit einem Tablet-Display fungiert als physikalische Präsenz eines Online-Teilnehmers an einer Präsenzsitzung. Der Demonstrator führt die IT/OT-Integration vor, die mit einer ganzheitlichen, modellbasierten Entwicklungsmethodik möglich ist. Die Integration umspannt einen äußerst heterogenen ... MEHR

Alle Technologiedemonstratoren

Transfer-Workshops

AGRAR

„Stellt euch vor: Alle Daten sind frei verfügbar…“ – Vernetzungsworkshop der Zukunftslabore Agrar und Wasser

Durchführung eines kollaborativen Workshops mit dem Zukunftslabor Wasser im Rahmen des Gesamtverbundtreffens vom ZDIN in Braunschweig am 19. September 2023. Nach kurzen inhaltlichen Inputs arbeiteten ...

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Durchführung eines kollaborativen Workshops mit dem Zukunftslabor Wasser im Rahmen des Gesamtverbundtreffens vom ZDIN in Braunschweig am 19. September 2023. Nach kurzen inhaltlichen Inputs arbeiteten die Teilnehmenden in Gruppen zu Datenlücken, Datenmanagement, Datensicherheit und skizzierten Potentiale neuer Datenquellen.

Datum: 19.09.2023 Format: Workshop Ort: Wilhelm 5, Braunschweig

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Expert*innenworkshop "Digitaler Datenaustausch in der Landwirtschaft"

Im Zukunftslabor werden Forschungsfragen wie "Welche Datenflüsse existieren in landwirtschaftlichen Wertschöpfungsketten? Wo gibt es Lücken? Welche Transaktionen nehmen Landwirte vor? Wie automatisier...

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Im Zukunftslabor werden Forschungsfragen wie "Welche Datenflüsse existieren in landwirtschaftlichen Wertschöpfungsketten? Wo gibt es Lücken? Welche Transaktionen nehmen Landwirte vor? Wie automatisiert ist Datenaustausch bereits?" behandelt. In dem Workshop diskutierten Expert*innen verschiedener wissenschaftlicher Einrichtungen zentrale Handlungsempfehlungen, die das Projektteam aus zwei Workshops mit Landwirt*innen, Verbänden und Wirtschaftspartnern erarbeitet hatte.

Datum: 08.05.2023 Format: Workshop Ort: Online

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Deep Dive und Ideation-Workshop

Das Ziel des Workshops ist es, mittels Deep Dive gegenseitiges Feedback zu aktuellen Problemen zu gegeben und gezielt neue Ideen zu entwickeln. Deep Dive bedeutet tiefer einzutauchen, um durch einen s...

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Das Ziel des Workshops ist es, mittels Deep Dive gegenseitiges Feedback zu aktuellen Problemen zu gegeben und gezielt neue Ideen zu entwickeln. Deep Dive bedeutet tiefer einzutauchen, um durch einen strukturierten Ablauf neue Ideen und Aha-Momente zu generieren. Durch die gemeinsame Analyse von Problemen sollen neue Ideen zu ausgewählten Aspekten eines Projektes in verschiedenen Teams kreiert werden, um diese für die Realisierung neuer Lösungsimpulse zu nutzen.

Datum: 04.09.2023 Format: Workshop Ort: Gründungszentrum der Universität Vechta

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ENERGIE

ZLE Energy Co-Laboratories - RE-LAB (HSEL) Living Lab SESA (OFFIS) & NESTEC (DLR)

Nach dem Workshop im letzten Jahr wurden die Erfahrungen aus der Laborkopplung RE-LAB (HSEL) und NESTEC (DLR) in den erfolgten Konstellationen und Einrichtungen von laborverbindender Hard- und Softwar...

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Nach dem Workshop im letzten Jahr wurden die Erfahrungen aus der Laborkopplung RE-LAB (HSEL) und NESTEC (DLR) in den erfolgten Konstellationen und Einrichtungen von laborverbindender Hard- und Software sowie Testmethoden zu deren funktionalen Überprüfung diskutiert. Die Simulations- und Kopplungsframeworks und anbindungsfähige Hardwareemulation wurde für eine erweiternde Kopplung abgeglichen und bestimmt. Die wissenschaftlichen Laborverantwortlichen aus den ZLE Partnerinstitutionen diskutierten und vereinbarten einen engeren Austausch und Arbeitsschritte für die gezielte Kopplung von NESTEC mit dem Living LAB SESA (OFFIS).

Nach den erfolgreichen Testes zwischen HS-EL und DLR wird nun die Einbindung des Living Lab SESA vom OFFIS vorangetrieben. Aufbauend auf bisherige Erfahrungen wurde sich auf eine Auswahl genutzter Tools und Frameworks und geeinigt. Ein Folgeworkshop findet nach ersten Vorarbeiten und Tests im Frühjahr 2023 statt.

Datum: 20.07.2022 Format: Workshop Ort: online

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Herausforderungen zukünftiger Cyber-Physischer Energiesysteme

Dieser Workshop fand im Rahmen der INFORMATIK2020 statt und beleuchtete cyberphysische Energiesysteme aus dem Blickwinkel der Energieinformatik Forschung. Außerdem wurden Vorträge aus Wissenschaft und...

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Dieser Workshop fand im Rahmen der INFORMATIK2020 statt und beleuchtete cyberphysische Energiesysteme aus dem Blickwinkel der Energieinformatik Forschung. Außerdem wurden Vorträge aus Wissenschaft und Praxis zur Digitalisierung der Energiesysteme unter der Maßgabe einer postfossilen und dezentralen Energieversorgung gehalten.

Datum: 29.09.2020 Format: Workshop Ort: Informatik2020

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Push-Workshop des Zukunftslabors Energie für Wissenstransfer

Das Zukunftslabor Energie führte erstmalig einen Push-Workshop in virtueller Form durch. Dabei diskutierten die Wissenschaftler*innen und Unternehmer*innen wichtige Themen aus der digitalen Energiefor...

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Das Zukunftslabor Energie führte erstmalig einen Push-Workshop in virtueller Form durch. Dabei diskutierten die Wissenschaftler*innen und Unternehmer*innen wichtige Themen aus der digitalen Energieforschung. Besonders neue Technologien und Ansätze aus dem Energie-Hype Cycle wurden in den Fokus genommen. Der Workshop dient zum Praxistransfer der wissenschaftlichen Erkenntnisse in die Wirtschaft.

Datum: 16.07.2021 Format: Workshop Ort: Online

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GESELLSCHAFT & ARBEIT

Wirtschaftspolitik und Regolatorischer Rahmen

Die Digitalisierung und daraus folgende gesellschaftliche Transformationen erfordern die Wandlungsbereitschaft aller wichtigen Akteure. Diese Bereitschaft muss durch die Politik aktiv gefördert und ge...

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Die Digitalisierung und daraus folgende gesellschaftliche Transformationen erfordern die Wandlungsbereitschaft aller wichtigen Akteure. Diese Bereitschaft muss durch die Politik aktiv gefördert und gestaltet werden. Anhand dreier Beispiele (Wissenstransfer, digitale Kompetenzen und KI-Regulierung) untersuchten die Teilnehmer*innen
des Workshops gemeinsam wirtschaftspolitische und regulatorische Handlungsbedarfe und leiteten mögliche Empfehlungen ab. Der Workshop fand im Rahmen der zukunftslaborübergreifenden Reihe „Perspektivenwechsel“ statt.

Datum: 28.06.2021 Format: Workshop Ort: Online

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Speculative Ordinaries: Techno- Urban Entanglements

Computergestützte Umgebungen in Städten machen Spekulation zum Alltag, z. B. beim autonomen Fahrzeug, das auf die Analyse von Formen der Sozialität auf und abseits der Straße spekuliert. Neben einem a...

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Computergestützte Umgebungen in Städten machen Spekulation zum Alltag, z. B. beim autonomen Fahrzeug, das auf die Analyse von Formen der Sozialität auf und abseits der Straße spekuliert. Neben einem angewandten Fokus auf Stadtinformatik oder Smart Cities müssen sich die Wissenschafts- und Technologiewissenschaften, die Medienwissenschaften und die Urbanistik mit den spekulativen Ordnungen der Art und Weise auseinandersetzen, wie Städte technologisch, politisch und kulturell neu gestaltet werden. Dies erfordert methodische Anpassungen. Das Ziel des Workshops war ein erster Austausch zwischen den Teilnehmer*innen, um Gemeinsamkeiten zwischen den verschiedenen Knotenpunkten des Netzwerks zu finden und um möglicherweise eine erste Reihe gemeinsamer Forschungsfragen und potenzieller weiterer Teilnehmer und Knotenpunkte für das Netzwerk zu identifizieren.

Datum: 13.12.2021 Format: Workshop Ort: Online

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Technologie - Jour Fixe: Machine Learning

Thorben Werner (Universität Hildesheim) aus dem Zukunftslabor Gesellschaft & Arbeit hielt am Heinz-Priest-Institut für Handwerkstechnik einen Workshop für die Berater*innen des Kompetenzzentrums D...

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Thorben Werner (Universität Hildesheim) aus dem Zukunftslabor Gesellschaft & Arbeit hielt am Heinz-Priest-Institut für Handwerkstechnik einen Workshop für die Berater*innen des Kompetenzzentrums Digitales Handwerk. Dabei ging es um das Thema Maschinelles Lernen.

Datum: 15.06.2021 Format: Workshop Ort: Online

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GESUNDHEIT

Netzwerktreffen des Zukunftslabors Gesundheit 2. HJ. 2023

Aufbauend auf den Ergebnissen des ersten Netzwerktreffen des Jahres 2023 kam das Zukunftslabor Gesundheit in Göttingen zusammen um die Arbeit untereinander und mit den assoziierten Partnern zu vertief...

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Aufbauend auf den Ergebnissen des ersten Netzwerktreffen des Jahres 2023 kam das Zukunftslabor Gesundheit in Göttingen zusammen um die Arbeit untereinander und mit den assoziierten Partnern zu vertiefen. Dabei hat jedes Teilprojekt einen kurzen Workshop durchgeführt in dem zum einen aktuelle Entwicklungen innerhalb des Teilprojektes aufgezeigt wurden, zum anderen in aktiven Arbeitsphasen konkrete Fragestellungen bearbeitet wurden. Abgerundet wurde die Veranstaltung durch Netzwerkmöglicheiten.

Datum: 05.09.2023 Format: Projektarbeitstreffen Ort: Göttingen

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Netzwerktreffen des Zukunftslabors Gesundheit 1. HJ. 2023

Das Zukunftlsabor Gesundheit ist an der Hochschule Hannover zusammen gekommen um sich gemeinsam mit den assoziierten Partnern über Ideen der gemeinsamen weiteren Zusammenarbeit auszutauschen. Dabei la...

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Das Zukunftlsabor Gesundheit ist an der Hochschule Hannover zusammen gekommen um sich gemeinsam mit den assoziierten Partnern über Ideen der gemeinsamen weiteren Zusammenarbeit auszutauschen. Dabei lag der Fokus auf dem Brainstorming neuer innovativer Ideen und dem Austausch untereinander.

Datum: 01.03.2023 Format: Projektarbeitstreffen Ort: Hannover

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Evaluationsworkshop einer Benutzungschnittstelle zum Umweltmonitoring mit Studierenden der Angewandten Pflegewissenschaft

Es wurde ein Prototyp zum Feinstaubmonitoring im Versorgungskontext vorgestellt. Eine Gruppe aus drei Studierenden der Angewandten Pflegewissenschaft der Jade Hochschule entwickelte im Rahmen des Work...

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Es wurde ein Prototyp zum Feinstaubmonitoring im Versorgungskontext vorgestellt. Eine Gruppe aus drei Studierenden der Angewandten Pflegewissenschaft der Jade Hochschule entwickelte im Rahmen des Workshops ein Evaluationskonzept. Diese Evaluation des Prototyps wurde mit drei Probandinnen aus einer zweiten Studierenden-Gruppe durchgeführt. Die erkannten Probleme, Ideen und positiven Anmerkungen fließen in die Weiterentwicklung des Prototyps/Demonstrators ein.

Datum: 14.12.2023 Format: Workshop Ort: Jade Hochschule, Campus Oldenburg

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MOBILITÄT

Parlamentarischer Abend Berlin

Gemeinsam mit der Stadt Braunschweig, der TU Braunschweig sowie der PTB wurde eine Informationsveranstaltung für die Parlamentarier des deutschen Bundestages unter dem Titel: "Future Mobility - autono...

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Gemeinsam mit der Stadt Braunschweig, der TU Braunschweig sowie der PTB wurde eine Informationsveranstaltung für die Parlamentarier des deutschen Bundestages unter dem Titel: "Future Mobility - autonom und digital" mit Vorträgen und Exponaten organisiert und durchgeführt.

Durch das gemeinsam mit den Akteuren gewählte Leitmotto: „Automatisierte und Vernetzte Mobilität in der Region Braunschweig mit seinen Verbindungen aus Wissenschaft, Wirtschaft und staatliche Institutionen ist Wegbereiter für Innovationen in digitalisierten und vernetzten Mobilitätswelten“ sowie den entsprechend Demonstratoren aus Simulation und Konzeptfahrzeugen wurde den etwa 200 Gästen die Leistungsfähigkeit des regionalen Forschungs- und Wirtschaftsverbundes erfolgreich nahegebracht. Leitende Vorträge von ZLM Partnern und aus Politik rundeten den Rahmen ab.

Siehe u.a. auch: https://www.braunschweig.de/po...

Datum: 30.11.2023 Format: Sonstiges Ort: Niedersächsische Landesvertretung Berlin

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Erläuterung der Mobilitätslabore des DLRs

Den Besuchern der ACIMobility (https://aci-mobility.de/ ) wurden beispielhafte Labore vorgestellt mit denen Innovationen im Verkehrssystem der Zukunft bis hin zum automatischen Fahren ermöglicht werde...

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Den Besuchern der ACIMobility (https://aci-mobility.de/ ) wurden beispielhafte Labore vorgestellt mit denen Innovationen im Verkehrssystem der Zukunft bis hin zum automatischen Fahren ermöglicht werden können. Schwerpunkt war dabei die Rolle der Labore als Enabler für ausrollbare Lösungen sowie technologische Hintergründe dazu.

Datum: 14.12.2023 Format: Workshop Ort: DLR Institut für Verkehrssystemtechnik Braunschweig

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2nd Human-Centred VRU Simulation Workshop

Neben einer erfolgreichen Darstellung der Forschungen am DLR wurde der Workshop zur Netzwerkbildung und auch zur Weiterentwicklung von Ideen für zukünftige Verbesserungen der Simulatoren und das Samme...

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Neben einer erfolgreichen Darstellung der Forschungen am DLR wurde der Workshop zur Netzwerkbildung und auch zur Weiterentwicklung von Ideen für zukünftige Verbesserungen der Simulatoren und das Sammeln weiterer relevanter Forschungsfragen genutzt.

Datum: 21.02.2023 Format: Workshop Ort: Braunschweig

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PRODUKTION

Zusammenwirken von IT (ISO/IEC 27000) und OT (IEC 62443) auf der VDE DKE Fachtagung Industrial Security

Die aktuellen Krisen der Welt zeigen es sehr deutlich: Eine vernetzte und digitalisierte Industrie und Infrastruktur sind anfällig gegenüber Cyber-Attacken. Ein Lösungsansatz ist die Anwendung von int...

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Die aktuellen Krisen der Welt zeigen es sehr deutlich: Eine vernetzte und digitalisierte Industrie und Infrastruktur sind anfällig gegenüber Cyber-Attacken. Ein Lösungsansatz ist die Anwendung von internationalen Normen und Standards. Die Normenreihe IEC 62443 beschreibt Sicherheitskonzepte und grundlegende Anforderungen für eine ganzheitliche Betrachtung der Industrial Security. Die Normenreihe ist in den letzten Jahren stark gewachsen und noch immer werden weitere Dokumente erstellt, um der komplexen Aufgabe gerecht zu werden. Wie sieht der aktuelle Stand aus? Was ist in den nächsten Jahren noch zu erwarten? Diese und weitere Fragen zur Normreihe und deren Anwendung waren Thema der VDE DKE Fachtagung 2023. Das Zukunftslabor Produktion führte im Rahmen der Fachtagung einen einen Workshop zum Zusammenwirken von IT (ISO/IEC 27000) und OT (IEC 62443) durch.

Datum: 13.06.2023 Format: Workshop Ort: Mannheim

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Datenverarbeitung und Werkzeugbereitstellung, Prozesserfassung und Datenquellenerhebung

Ermittlung der Möglichkeiten zur Erprobung eines Prototypen innerhalb der Firma G. A. Röders

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Ermittlung der Möglichkeiten zur Erprobung eines Prototypen innerhalb der Firma G. A. Röders

Datum: 26.01.2022 Format: Workshop Ort: G.A. Röders, Soltau

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Welches Potenzial hat Maschinelles Lernen in meinen Unternhmen?

Mittelständische Unternehmen aus der industriellen Fertigung tauschen sich in der Arbeitsgruppe „Maschinelles Lernen im Produktionsumfeld” über ihre Erfahrungen mit maschinellen Lernverfahren (ML) aus...

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Mittelständische Unternehmen aus der industriellen Fertigung tauschen sich in der Arbeitsgruppe „Maschinelles Lernen im Produktionsumfeld” über ihre Erfahrungen mit maschinellen Lernverfahren (ML) aus. Dadurch können sie ungenutzte Potenziale in ihrem Unternehmen erkennen und Hürden von ML
Projekten abbauen

Datum: 22.09.2020 Format: Projektarbeitstreffen Ort: Online

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WASSER

Workshop: Nachhaltige Produktionstechnik und -Systeme

In dem Workshop können Sie in Kleingruppen mit den Wissenschaftler*innen vertiefende Gespräche führen und die Ergebnisse diskutieren.
Es klingt leicht: Produkt- und Prozessinnovation verstehen, ko...

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In dem Workshop können Sie in Kleingruppen mit den Wissenschaftler*innen vertiefende Gespräche führen und die Ergebnisse diskutieren.

Es klingt leicht: Produkt- und Prozessinnovation verstehen, konzipieren und umsetzen. Aber im Detail stecken die Herausforderungen und natürlich die enormen Chancen.

Die Ingenieurwissenschaften an der Leuphana arbeiten für eine "grüne Zukunft". Die Fertigungstechnik, das Stoffströme-Management (verantwortlicher Einsatz von Materialien), die Produktinnovation sowie die Produktionstechnik müssen digitaler und nachhaltiger werden. Unternehmen und Organisationen finden hier Antworten zur Twin Transformation. Und die TriCo-Förderung - Transformation durch Innovation und Kooperation in Communities - der Leuphana unterstützt das Thema "Nachhaltige Produktion" zusätzlich.

Professor Dr. Jens Heger, Modellierung und Simulation Technischer Systeme und Prozesse, gibt in diesem Kontext Impulse zum Thema Datengetriebener Digitaler Zwilling - am Beispiel des Zukunftslabors Wasser-Management.

Datum: 23.11.2023 Format: Workshop Ort: Leuphana Universität Lüneburg

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