Forschende des Zukunftslabors Energie analysierten, wie sich die zunehmende Integration moderner Energiekomponenten auf die Energieversorgung eines Wohnquartiers auswirkt. Die Ergebnisse zeigen deutliche Fortschritte bei Effizienz und CO₂-Reduktion – zugleich aber Risiken für die Stabilität des Energienetzes.
Die Forschenden des Zukunftslabors Gesundheit untersuchten, ob Künstliche Intelligenz (KI) Wundmazeration bei chronischen Wunden besser erkennt als medizinisches Personal. Zudem planen die Forschenden, Routinedaten KI-basiert auszuwerten, um die Ursachen seltener chronischer Wunden zu analysieren.
Gesundheitsdaten sind für die medizinische Behandlung und Forschung enorm wertvoll. Sie sind aber nur bei einheitlicher Strukturierung und standortübergreifendem Austausch gut nutzbar. Das Zukunftslabor Gesundheit untersuchte, wie Gesundheitsdaten zielgerichtet modelliert und ausgetauscht werden können.
Eine internationale Studie des Zukunftslabors Gesundheit zeigt, welche Kompetenzen Pflegekräfte in einem zunehmend digitalisierten Arbeitsumfeld benötigen. Die Forschenden analysierten, wie sich die Anforderungen seit 2015 verändert haben und welche Fähigkeiten künftig verstärkt vermittelt werden sollten.
Von der KI-gestützten Vorhersage des Trinkwasserbedarfs bis zu digital gesteuerten Regentonnen: Die Forschenden des Zukunftslabors Wasser entwickeln Lösungen, um Verbrauch besser zu verstehen und Regenwasser gezielt zu nutzen. Das stärkt eine nachhaltige Wasserbewirtschaftung und reduziert Überflutungsrisiken.
Forschende des Zukunftslabors Wasser nutzen Künstliche Intelligenz (KI), um Wasserdaten aus der Ostsee in Echtzeit auszuwerten. Ziel ist es, die Ausbreitung giftiger Algen frühzeitig zu erkennen, um Naturkatastrophen wie massives Fischsterben zu verhindern und Gewässer nachhaltig zu schützen.
Wie lassen sich Nutzung, Lebensdauer und Wirkung von Produkten mithilfe digitaler Daten besser verstehen? Forschende des Zukunftslabors Circular Economy analysieren Nutzungskontexte und entwickeln digitale Modelle, um Zusammenhänge sichtbar zu machen und Entscheidungen entlang des Produktlebenszyklus zu unterstützen.
Das Zukunftslabor Circular Economy entwickelt eine digitale Plattform, die Unternehmensdaten bündelt und mithilfe standardisierter Kennzahlen auswertet. So wird sichtbar, wie Materialien genutzt, zurückgeführt und rezykliert werden – und wo konkrete Ansatzpunkte für eine effizientere Kreislaufwirtschaft liegen.
Wenn Ersatzteile fehlen, endet der Lebenszyklus vieler Produkte oft vorzeitig. Forschende des Zukunftslabors Circular Economy verdeutlichen anhand eines Pedelecs, wie defekte Bauteile mithilfe des 3D-Drucks nachproduziert werden können. Ziel ist es, Reparaturen zu erleichtern und Produkte länger nutzbar zu machen.
Forschende des Zukunftslabors Circular Economy erstellen digitale Zwillinge und Produktpässe für Windturbinen und Platinen, um Möglichkeiten für die Wiederverwendung kritischer Rohstoffe zu analysieren. Ziel ist es, die Rohstoffe möglichst lange zu nutzen und so die Kreislaufwirtschaft voranzutreiben.
AdAgriSpray kombiniert intelligente Sensoren, Künstliche Intelligenz (KI) und Edge Computing, um Pflanzenschutz- und Düngemittel auf landwirtschaftlichen Feldern präziser auszubringen. Damit sollen Gewässer geschont, gesetzliche Vorgaben besser eingehalten und Landwirt*innen entlastet werden.
Mit dem Transferprojekt EasyData entwickeln Forschende ein Low-Code-Werkzeug, das die Datenerfassung in Produktionsanlagen vereinfacht. KMU können damit ältere Maschinen digital aufrüsten, Prozesse optimieren und die Grundlage für Digitale Produktpässe schaffen – ganz ohne IT-Spezialwissen.
Das Transferprojekt EKoREK untersucht, wie energieintensive Unternehmen mithilfe intelligenter Messsysteme, digitaler Simulationen und gezielter Laststeuerung ihren Energieverbrauch effizienter gestalten können. So lassen sich Energiekosten senken und die Wettbewerbsfähigkeit von KMU langfristig stärken.
Das Transferprojekt KG4MBSE unterstützt Unternehmen dabei, Wissen aus früheren Entwicklungsprojekten komplexer Produkte wiederzuverwenden. Mit einem innovativen Ansatz sollen modellbasierte Verfahren vereinfacht und beschleunigt werden – für effizientere Abläufe in der Industrie.
Im Projekt KIARA entsteht ein interaktives Assistenzsystem, das komplexe Daten aus Elektrik- und Elektronik-Architekturen analysiert und verständlich aufbereitet. Dadurch können Fachkräfte schneller auf Informationen zugreifen, Arbeitsprozesse effizienter gestalten und Innovationen gezielter vorantreiben.
Das Transferprojekt KI-P³ entwickelt ein datenbasiertes Verfahren, mit dem Unternehmen auf individuelle Produktanfragen reagieren und ihre Prozessplanung effizienter gestalten können. Maschinelles Lernen hilft, Komponenten wiederzuverwenden und die Nachfrage zu prognostizieren.
Um auf Extremwetter vorbereitet zu sein, entwickeln Forschende in Oldenburg die Plattform OIDD (Oldenburger Internet Der Dinge). OIDD bündelt Umwelt- und Wetterdaten aus Sensoren, Datenbanken und früheren Projekten. KI-Analysen helfen, Risiken wie Hochwasser frühzeitig zu erkennen und Gegenmaßnahmen einzuleiten.
Im Projekt PostureCare entwickeln Forschende ein interaktives Schulungssystem, das mithilfe eines Sensor-Shirts und virtueller Trainingsszenarien gesundheitsbelastende Bewegungen sichtbar macht. So lernen Pflegekräfte, ergonomisch zu arbeiten und Rückenproblemen vorzubeugen.
Im Transferprojekt VisionAdapt wird untersucht, wie Kamerasysteme und Maschinelles Lernen die spanende Fertigung effizienter, sicherer und autonomer machen. Ziel ist es, kritische Späne automatisch zu erkennen und Bearbeitungsprozesse in Echtzeit anzupassen – ohne menschliches Eingreifen und mit höherer Prozesssicherhe...
Im Transferprojekt VITAL wird eine realitätsnahe Testumgebung entwickelt, um digitale Anwendungen zur Steuerung flexibler Verbraucher wie E-Autos, Wärmepumpen oder Speicher zu erproben. Damit können kritische Netzsituationen nachgebildet und Lösungen zur Stabilisierung moderner Stromnetze getestet werden.
