Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Agrar untersuchen die Potenziale von Datenräumen für die Landwirtschaft und ermitteln die Ansprüche verschiedener Stakeholder an ein ideales, landwirtschaftliches Datenökosystem. Zudem analysieren sie den aktuellen Stand zur Interoperabilität digitaler Systeme.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Agrar erforschen, welche Größen für Spots sinnvoll sind, wie Schatten das Pflanzenwachstum von Spots beeinflussen und welche Kulturen sich optimal für die kleinteilige Bewirtschaftung eignen. Dabei nutzen sie verschiedene Geodatensätze, digitale Tools und Algorithmen.
Eine Umfrage des Zukunftslabors Agrar zeigt: Die Nachhaltigkeits- und Digitalisierungsorientierung von Mitarbeitenden treiben die Innovationen in der Agrarwirtschaft voran. Durch strategische Integration dieser Faktoren können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken und zur nachhaltigen Transformation beitragen.
Das Zukunftslabor Circular Economy entwickelt Szenarien und zugehörige Daten- sowie Informationsmodelle für KI-basierte digitale Zwillinge und Produktpässe. Die Wissenschaftler*innen ermitteln zusammen mit Praxispartnern aus Niedersachsen Anforderungen an die Datenhaltung und den Datenaustausch in der Circular Economy.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Circular Economy entwickeln Systeme zur Verbesserung des Produktnutzungsverhaltens und der Produktkreisläufe. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der Entwicklung einer Datenplattform sowie der Integration von Anreizsystemen zur Förderung des „Rechts auf Reparatur“.
Das Zukunftslabor Circular Economy entwickelt und testet digitale Methoden und Technologien für die Herstellung von kreislauffähigen und langlebigen Produkten. Außerdem untersuchen die Wissenschaftler*innen die ressourceneffiziente Wieder- und Weiterverwendung von Komponenten.
Das Zukunftslabor Circular Economy entwickelt digitale Tools und Verfahren, um Stoff-, Wert- und Produktströme im Kontext von Elektrogeräten zu analysieren und zu bewerten. Dies trägt dazu bei, die Verfügbarkeit und den Bedarf von kritischen Rohstoffen (z. B. Lithium, Aluminium) zu ermitteln und zu steuern.
Durch gekoppelte Forschungslabore und digitale Simulationen untersuchten Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Energie, wie sich Energiekomponenten im Stromnetz verhalten, welche Rolle Gebäude und Flexibilitäten spielen und welche Risiken durch Störungen der digitalen Kommunikation entstehen.
Das Zukunftslabor Energie stellt zwei weitere Elemente der entwickelten Forschungsplattform vor: Die Elemente „Methods“ und „Simulation“ machen Best Practices aus der Energieforschung sichtbar und ermöglichen eine Simulation von Forschungsszenarien. So entsteht Transparenz und Austausch zwischen Forschung und Praxis.
Die Forschung des Zukunftslabors Gesellschaft & Arbeit zu Digitalisierungsprozessen in öffentlichen Verwaltungen und der Industrie verdeutlicht: Die Mitgestaltung seitens der Beschäftigten und direkten Vorgesetzten sowie das Erleben von Wertschätzung sind entscheidend für den Erfolg der digitalen Transformation.
Gezielte Angriffe können KI-Modelle täuschen – doch wie gut erkennen Menschen solche Manipulationen? Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Gesellschaft & Arbeit untersuchten die menschliche Wahrnehmung durch KI verfälschter Bilder und zeigen, welche Rolle der Mensch bei der Bewertung von KI-Ergebnissen spielt.
Eine Untersuchung des Zukunftslabors Gesellschaft & Arbeit zeigt, wie KMU in Niedersachsen den digitalen Wandel gestalten. Dabei analysierten die Wissenschaftler*innen die Rolle digitaler Schlüsseltechnologien, digitaler Kompetenzen und externer Netzwerken. Aus ihren Ergebnissen leiteten sie Handlungsempfehlungen ab.
Das Zukunftslabor Gesundheit erprobte eine Plattform für den sicheren, standortübergreifenden Austausch medizinischer Daten. Zudem arbeiten die Wissenschaftler*innen an Empfehlungen für die Anwendung von Modellierungsstandards und ermöglichen so eine Übersicht für eine effiziente, datengestützte Gesundheitsforschung.
Das Zukunftslabor Gesundheit untersuchte digitale Technologien zur Vermeidung von Haltungsschäden bei Pflegekräften sowie zur Unterstützung bei der Rehabilitation und dem Gesundheitsmonitoring von Patient*innen. Zudem entwickelten sie einen digitalen Prototyp zur Anzeige von gesundheitsschädlichem Feinstaub.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Gesundheit optimierten die Bewegungserfassung und Visualisierung ihrer KI-gestützten Physiotherapie-App. Zudem entwickelten sie neue Online-Kurse zur Digitalisierung im Gesundheitswesen und starteten eine Studie zu digitalen Kompetenzen in der Pflege.
Das Zukunftslabor Mobilität untersuchte eine Methode, um die Funktionsfähigkeit automatisierter Fahrfunktionen trotz degradierender Fahrzeugkomponenten zu gewährleisten. Zudem stand ein Verfahren zur kontraktbasierten Systementwicklung im Fokus, mit dem sich die Sicherheit hochautomatisierter Fahrzeuge verbessert.
Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Mobilität entwickelten Monitoring-Systeme, um die Sicherheit autonomer Fahrzeuge während der Fahrt zu gewährleisten. Durch funktionales und situatives Monitoring können unsichere Fahrsituationen erkannt und das Fahrzeug in einen sicheren Zustand versetzt werden.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Mobilität untersuchten digitale Tools, die Akteure aus der Mobilitätsbranche dabei unterstützen, intelligente Verkehrssysteme und nachhaltige Lösungen zu entwickeln. Mit den Tools können Verkehrsprozesse simuliert und digitale Innovationen getestet werden.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Mobilität analysieren Nutzungsdaten von E-Scootern, um deren Einsatz in Städten zu optimieren. Maschinelles Lernen (ML) hilft dabei, die Nachfrage vorherzusagen und die Infrastrukturplanung voranzutreiben. Dabei spielen Regulierungsansätze wie Geofencing eine wichtige Rolle.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Produktion entwickelten neue Methoden, um heterogene Anlagen effizienter zu steuern. Durch Modellierung von Hard- und Softwarekomponenten sowie die kontraktbasierte Software-Entwicklung verbessern sich Flexibilität und Fehlervermeidung in vernetzten Produktionssystemen.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Produktion setzten Maschinelle Lernverfahren (ML) ein, um verschleißbedingte Formabweichungen präzise vorherzusagen. Sie untersuchten die Unsicherheit der Modelle und nutzten Active Learning, um die Datenbasis autonom zu erweitern und die Produktionsqualität zu sichern.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Produktion untersuchten den Lebenszyklus von Windenergieanlagen und entwickelten ein Modell zur Prognose von Recyclingprozessen. Das Modell hilft dabei, Materialflüsse besser zu verstehen und die Planung von Recyclingkapazitäten gezielt zu verbessern.
Föderiertes Lernen trifft auf ein umfassendes Sicherheitskonzept: Die innovative Datenplattform des Zukunftslabors Produktion vernetzt Produktionsdaten entlang komplexer Lieferketten, liefert ein Konzept für ein sicheres industrielles Kommunikationssystem und orientiert sich dabei an datenbasierten Ökosystemen.
Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Wasser haben mit Expert*innen aus der Praxis gesprochen – über digitale Werkzeuge, adaptive Strategien und das Zusammenspiel vielfältiger Akteure. Ziel ist ein adaptives Wassermanagement, das sich auf Veränderungen vorausschauend einstellt.
Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Wasser entwickeln Prognose- und Optimierungsmodelle für Entwässerungssysteme in Küstenniederungen. Mithilfe von Maschinellem Lernen und Entscheidungsoptimierung soll die Entwässerungsteuerung intelligenter werden – ein wichtiger Beitrag für ein adaptives Küstenwassermanagement.
Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Wasser entwickeln ein Prognosemodell, das bevorstehende Überflutungen an Flüssen frühzeitig erkennt. Es basiert auf frei verfügbaren Daten und benötigt keine Sensoren zur Messung des Wasserstandes. Zudem kann es in verschiedenen Regionen eingesetzt werden.
Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Wasser untersuchen ein Verfahren, um aus Alltagsfotos den Wasserstand von Flüssen abzuleiten und somit Hochwasser frühzeitig zu erkennen. Virtuelle 3D-Abbildungen ermöglichen die Rekonstruktion der Flussumgebung und helfen dabei, die Fotos auszuwerten und den Wasserstand einzuor...
