Aktuelles

Katalysatoren in Fahrzeugen helfen, die Schadstoffe in den Abgasen zu reduzieren. Um die katalytischen Filter so weiterzuentwickeln, dass sie noch effizienter arbeiten, baut die Industrie auf innovative mathematische Methoden und Maschinelles Lernen: Im jetzt gestarteten Verbundprojekt »ML-MORE« (Maschinelles Lernen und Modellordnungsreduktion zur Vorhersage der Effizienz katalytischer Filter) kooperieren Forschende des Exzellenzclusters Mathematik Münster der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU) mit dem Fraunhofer ITWM (im Rahmen des Leistungszentrums Simulations- und Software-basierte Innovation), der Universität Stuttgart, der Technischen Universität Darmstadt und der Umicore AG & Co. KG, einem Materialtechnologie- und Recyclingkonzern. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert das Projekt im Rahmen des Programms »Mathematik für Innovationen als Beitrag zur Methodenentwicklung im Umgang mit großen Datenmengen« über eine Laufzeit von drei Jahren mit insgesamt rund einer Million Euro.

Als Jahrgangsbester an der Technischen Universität Kaiserslautern (TUK) ist Masterabsolvent Johannes Feldmann vom Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e.V. (VDE) geehrt worden. Der Ingenieur hat an der TUK Elektrotechnik mit dem Schwerpunkt Eingebettete Systeme studiert und sein Studium mit der Note 1,1 abgeschlossen. In seiner Masterarbeit hat Feldmann sich mit einem Rechenverfahren beschäftigt, das hilft, den Zugriff auf Datenspeicher effizienter zu gestalten. Das Verfahren ist insbesondere für die Verarbeitung von Bilddaten und für künstliche Intelligenz interessant und wurde im Leistungszentrum Simulations- und Software-basierte Innovation entwickelt.

710.000 Euro fließen am Fraunhofer ITWM bis Ende 2020 in die Entwicklung simulationsbasierter Innovationen für die Nutzfahrzeugindustrie. Die Mittel stammen aus dem rheinland-pfälzischen Wirtschaftsministerium sowie dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und stärken die in Kaiserslautern etablierte Kompetenz im Bereich Nutzfahrzeugtechnologie. Das Projektvorhaben wird vom Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM im Rahmen des Leistungszentrums »Simulations- und Software-basierte Innovation« bearbeitet.

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) und die Fraunhofer-Gesellschaft fördern in einem neu aufgelegten Forschungstransferprogramm ein Vorhaben zur sicheren und zuverlässigen Datenspeicherung beim autonomen Fahren mit rund 750.000 Euro für drei Jahre.