Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS
Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS

Projekte und Referenzen des Fraunhofer IKS

Auf dieser Seite finden Sie Projekte, Referenzen und Success Stories des Fraunhofer IKS, sortiert nach Branchen und Themen. Nutzen Sie die untenstehenden Links und springen Sie direkt zu dem Bereich, der Sie am meisten interessiert.

 Mobilität   Produktion   Health    Quantencomputing    

 

Mit dem Fraunhofer IKS Playground bietet das Institut außerdem Zugang zu experimentellen Prototypen und innovativen Konzepten aus der Forschung.

Zum Fraunhofer IKS Playground

Mobilität

 

© iStock.com/Bim

Safe AI Engineering

Wie wird das autonome Fahren Realität? Damit befasst sich das Projekt Safe AI Engineering, indem es die Grundlagen schafft für einen im Markt allgemein akzeptierten, praxistauglichen Sicherheitsnachweis von KI.

Das Fraunhofer IKS arbeitet im Projekt an der formalen Untermauerung der Sicherheitsargumentation und trägt mit seiner APIKS-Plattform Methoden für kontinuierliches Safety Engineering und Absicherung zur Laufzeit bei.

 

© iStock.com/taranchic

AutoDevSafeOps: Entwicklung und Betrieb von sicheren Automotive-Systemen

Das MANNHEIM-Projekt AutoDevSafeOps einen ganzheitlichen DevOps-Ansatz, um die hohen Anforderungen durch automatisierte und vernetzte Fahrzeuge an die bereits bestehende Softwarearchitektur zu erfüllen. Mit diesem Ansatz werden Over-the-Air-Updates für sicherheitskritische (Fahr-)Funktionen möglich.

 

© iStock.com/jonathanfilskov-photography

safe.trAIn: Sichere KI für fahrerlose Züge

Im Projekt safe.trAIn arbeiten 17 Partner daran, die Grundlagen für den sicheren Einsatz von KI für fahrerlose Schienenfahrzeuge zu schaffen, um den Bahnverkehr effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Der Fokus des Fraunhofer IKS liegt dabei insbesondere auf dem Sicherheitsnachweis für KI-Funktionen, der Robustheit von KI und der Operational Design Domain (ODD).

 

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KI-Absicherung: Sichere Künstliche Intelligenz für autonomes Fahren

Das Projekt »KI-Absicherung«, eine Initiative des Verbandes der Deutschen Automobilindustrie (VDA), hat sich das Ziel gesetzt, die Sicherheit von KI-Systemen im Auto nachweisbar zu machen. Hierfür erarbeiten die Projektpartner eine stringente und nachweisbare Argumentationskette für die Absicherung von KI-Funktionen in hochautomatisierten Fahrzeugen.

 

© iStock.com/kokouu

Continental und Fraunhofer IKS machen autonome Fahrzeuge sicher

Zusammen mit Continental hat das Fraunhofer IKS ein Konzept für die dynamische Verteilung von Fahrzeugfunktionen erstellt und ein technisches Safety-Konzept angefertigt.

 

© iStock.com/Just_Super

System Health Monitoring für autonome Systeme

Im Rahmen der internationalen Entwicklungspartnerschaft AUTomotive Open System ARchitecture (AUTOSAR) forscht das Fraunhofer IKS gemeinsam mit anderen Mitgliedern an der Erarbeitung eines System Health Managements für Fahrzeugsysteme.  

 

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Resiliente Plattformen für autonome Systeme

Im Rahmen des Projekts haben Hitachi und das Fraunhofer IKS eine resiliente Architektur für Cloud-basierte Steuerungssysteme entwickelt – am Beispiel eines automatisierten Parkservices für Fahrzeuge (automated valet parking) im Parkhaus.

Mobilität: Weitere Projekte

Hier finden Sie weitere Referenzen und Projekte aus dem Bereich Mobilität:

Produktion

 

© iStock.com/sarawuth702

Absicherung autonomer, mobiler Robotersysteme

Im Rahmen des Verbundprojekts »RoboDevOps« hat das Fraunhofer IKS zusammen mit der Magazino GmbH an der Übertragung von DevOps-Konzepten auf die Robotik geforscht. Sie konnten Herausforderungen identifizieren und spezifische Lösungen erarbeiten, welche zu technischen Synergien führten und die Zusammenarbeit optimierten. 

 

© iStock.com/stockvisual

Infrastruktursensoren für sichere, automatisierte Gabelstapler

Das Fraunhofer IKS hat gemeinsam mit Hitachi untersucht, ob Infrastruktursensoren die Sicherheit in einer Lagerhalle mit automatisierten Gabelstaplern erhöhen. Dafür haben die Forscherinnen und Forscher einen Simulationsrahmen für die Bewegungen der fahrerlosen Transportsysteme in Lagern auf der Grundlage von Webots erstellt.

 

© iStock.com/tickcharoen04

Einfache KI-Integration für die Industrie 4.0

Im Gemeinschaftsprojekt REMORA arbeitet das Fraunhofer IKS an der einfachen Integration von KI-Services in Industrie-4.0-Anwendungen. Ziel ist es, die Integration von KI für die Echtzeit-Maschinendaten-Analyse zu vereinfachen und Werkzeuge für qualitativ hochwertige und dynamische Maschinendaten zu erstellen.

 

© Competence Center Automation Düsseldorf (CCAD)

Produktionssteuerung in der Cloud

Die Forscherinnen und Forscher des Instituts gestalten die Produktionssteuerung interoperabel und flexibel, in dem sie Teile davon in eine Cloud verlegen.

 

© iStock.com/Allusioni

Unsere Lösungen

Industrial Automation

Das Fraunhofer IKS macht Ihre Produktionsanlage flexibel und zuverlässig. Erfahren Sie hier mehr über unsere Lösungen: 

Health

 

© iStock.com/AndreyPopov

Schichtplanungsagent mit Reinforcement Learning soll Personaleinsatz verbessern

In einem gemeinsamen Projekt haben das Fraunhofer IKS und ATOSS Software einen KI-gesteuerten Schichtplanungsagenten entwickelt, der die Personaleinsatzplanung automatisiert und dabei eine hohe Skalierbarkeit aufweist.

 

© iStock.com/eggeeggjiew

KI-gestützte Personalplanung im Krankenhaus

KI kann dabei helfen, mühsame Routineaufgaben zu erleichtern, wie zum Beispiel die Personalbedarfsprognose im Krankenhaus. Dieser Thematik widmet sich das Fraunhofer IKS in einem aktuellen Projekt – die Erkenntnisse wurden auf dem Healthcare Hackathon 2023 in Mainz vorgestellt

 

© iStock.com/totojang

Innovation in der Gesundheitsversorgung fördern

Das Fraunhofer IKS organisierte die AI Innovation Days in Berlin um  Expert*innen aus allen Bereichen des Gesundheitswesens zusammen zu bringen und KI-basierte Lösungsansätze für praxisnahe Use Cases zum Wohle der Patient*innen zu entwickeln.

 

© iStock.com/Jan-Otto

Vorhersage von Komplikationen bei Stent-Implantation

Künstliche Intelligenz kann bei der Behandlung von koronaren Herzkrankheiten mit Stents helfen.  

 

© iStock.com/sudok1

KI unterstützt beim Treffen von Behandlungsentscheidungen

Klinikpersonal leidet zumeist unter enormer Arbeitsbelastung. Mit Hilfe von KI kann ein klinisches Multiorgan-Unterstützungssystem noch besser für die Behandlung eingesetzt werden.

 

© iStock.com/alvarez

Online-Tool zur Einschätzung der Verlässlichkeit von KI-Modellen

In der Medizintechnik sind Perzeptionsmodelle auf Basis Künstlicher Intelligenz nicht mehr wegzudenken. Hier geht hedoch die steigende Leistungsfähigkeit häufig auf Kosten der Nachvollziehbarkeit von Ergebnissen. Ein vom Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS entwickeltes Online Tool schafft hier Abhilfe.

 

© Fraunhofer

Kontaktlose Gesundheitsüberwachung ansteckender Patientengruppen

Mit Sensoren können Gesundheitsdaten ansteckender Patienten kontaktlos überwacht werden. So wird das Ansteckungsrisiko für das Pflegepersonal minimiert. Das Fraunhofer IKS prüft zusammen mit Airbus einen Ohren-Sensor, damit dieser sicher genug für den Einsatz im Krankenhaus ist.

 

© iStock.com/alexkar08

Unsere Lösungen

Trustworthy Digital Health

Das Fraunhofer IKS forscht an der Entwicklung vertrauenswürdiger KI-basierter Systeme in sicherheitskritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen. Erfahren Sie mehr: 

Quantencomputing

 

© iStock.com/vm

QC-basierte KI für medizinische Diagnoseaufgaben

Zusammen mit dem Klinikum der Ludwig-Maximilians-Universität München hat sich das Fraunhofer IKS im Projekt »Hochzuverlässige QC-basierte Künstliche Intelligenz für medizinische Diagnoseaufgaben« das Ziel gesetzt, die medizinische Diagnose durch hybride Quantencomputing-gestützte Machine-Learning-Modelle zu verbessern.

 

© iStock.com/yekorzh

Bench-QC – Anwendungsgetriebenes Benchmarking von Quantencomputern

Ziel des Projektes Bench-QC ist es, zu untersuchen, wann Quantencomputer bessere Ergebnisse liefern als klassische High-Performance-Rechner. Denn erst dann wird Quantencomputing für den industriellen Einsatz interessant. Dafür setzen die sechs Projektpartner auf ein systematisches anwendungsgetriebenes Benchmarking von Quantencomputing.

 

QuaST – Quantum-enabling Services und Tools für industrielle Anwendungen

Das Ziel des Projekts QuaST ist es, Unternehmen einen niedrigschwelligen Zugang zu Quantencomputern zu ermöglichen. Industrielle Endanwender sollen mit nur minimalen Kenntnissen von QC-Hardware und QC-Software automatisiert leicht zugängliche und verlässliche QC-gestützte Lösungen für ihre Anwendungsprobleme bekommen.

 

© iStock.com/sbayram

Munich Quantum Valley

Das Munich Quantum Valley forscht an der industriellen Nutzung von Quantencomputern und Quantentechnologien. Damit Quantencomputing sicher angewendet werden kann, bringt das Fraunhofer IKS seine Expertise rund um die verlässliche Anwendung fortschrittlicher Technologien in sicherheitskritische Systeme ein.

 

© iStock.com/dinadesign

Bayerisches Kompetenzzentrum Quanten Security und Data Science

Das Bayerische Kompetenzzentrum Quanten Security und Data Science (BayQS) hat das Ziel, schon im frühen Stadium des Quantencomputings die drei Aspekte Cybersicherheit (Security), Zuverlässigkeit & Robustheit sowie Optimierung zu berücksichtigen.  

 

© iStock.com/Olga_Gavrilova

Unsere Lösungen

Angewandtes Quantencomputing

Das Fraunhofer IKS untersucht das Potential von Quantencomputing anwendungsorientiert und erforscht robuste und zuverlässige quantengestützte Lösungen für Anwendungsfälle im Bereich des maschinellen Lernens, der kombinatorischen Optimierung und Simulation. Erfahren Sie mehr: 

Landwirtschaft

 

© HORSCH Maschinen GmbH

INVIA – Ressourcenadaptives mobiles Assistenzsystem für komplexe Landmaschinen

Im Projekt INVIA forschen sieben Projektpartner an der Konzeption und prototypischen Umsetzung eines neuartigen mobilen cloudgestützten Assistenzsystems für die Diagnose und den Service komplexer Landmaschinen.

 

© HOLMER Maschinenbau GmbH

Erntemaschinen auf dem Weg ins Internet der Dinge

In einem Gemeinschaftsprojekt haben der Maschinenhersteller Holmer, der Telekommunikationshersteller Huawei und das Fraunhofer IKS (früher: Fraunhofer ESK) die vorausschauende Wartung (predictive maintenance) auf eine Flotte von hochkomplexen Erntemaschinen übertragen.

Smart Farming: Weitere Projekte

Viele unserer Arbeiten aus den Bereichen Mobilität und Produktion lassen sich auf Smart Farming und landwirtschaftliche Bereiche übertragen. Lesen Sie deswegen auch dort weiter:

Kognitive Systeme und Künstliche Intelligenz

 

© Fraunhofer IKS/Amory Salzmann

Fraunhofer IKS: Auf- und Ausbau

Im Rahmen eines bayernweiten KI-Netzwerks fördert das Bayerische Wirtschaftsministerium den Auf- und Ausbau des Fraunhofer-Instituts für Kognitive Systeme IKS.  

Zum Projekt
 

© iStock.com/beerphotographer

ADA Lovelace Center for Analytics, Data and Applications

Das Fraunhofer IKS beteiligt sich am ADA Lovelace Center for Analytics, Data and Applications. Dabei handelt es sich um eine Kooperationsplattform zu Data Analytics für Wissenschaft und Wirtschaft in Bayern. Ziel ist es, neue Data-Analytics-Verfahren und -Algorithmen in konkreten KI-Anwendungen zu entwickeln.

 

© iStock.com/mammuth

Leistungszentrum »Sichere intelligente Systeme« (LZSiS)

Das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS ist Teil des Leistungszentrums »Sichere intelligente Systeme« (LZSiS). Das LZSiS bündelt interdisziplinäre Kompetenzen der universitären und außer-universitären Forschung, um die Digitalisierung in Bayern nutzbar zu machen.

 

© iStock.com/Jasmina007

Vertrauenswürdige autonome Systeme

Zwei Forscher des Fraunhofer IKS arbeiten im vom EU-Innovations-Rahmenwerk »Horizon 2020« geförderten Projekt »European Training Network for Safer Autonomous Systems« an sicheren autonomen Systemen. Ziel des Projekts ist es, Sicherheitsstrategien für alle Stufen der Entwicklung autonomer Systeme zu erarbeiten.

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