• Wie entstehen die medizinischen Wirkstoffe von morgen?

    Bei Molecular Modeling geht es darum, Wirkstoffe direkt für einen vorgegebenen Zweck zu entwerfen. Dafür müssen Eigenschaften des Ziels genauestens untersucht werden. Hierfür wird beispielsweise die atomare Struktur eines Proteins erfasst und daraus werden funktionale Elemente identifiziert und eine Oberflächenstruktur abgeleitet. Mit Hilfe dieser Informationen können Wirkstoffe entwickelt werden, die direkt bestimmte Bereiche des Proteins blockieren.

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  • Big Data and Models for Personalized Head and Neck Cancer Decision Support

    Ziel des von der Europäischen Union geförderten Horizon-2020-Projektes ist es, die Wiederauftrittswahrscheinlichkeit von Tumoren im Kopf-Hals Bereich vorherzusagen. Bei BD2Decide handelt es sich um das Nachfolgeprojekt von OraMod. Das Anwendungsszenario wurde dabei von Mundhöhlenkarzinomen auf Karzinome im gesamten Kopf-Hals Bereich ausgeweitet.

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  • Die gespeicherten Referenzdaten in biometrischen Systemen umfassen einzigartige Merkmale betroffener Personen, die sensible Daten (z.B. hinsichtlich Ethnizität, Erkrankungen) enthalten können. Nach einem Angriff auf Referenzdaten können biometrische Charakteristika nicht einfach widerrufen oder ersetzt werden. Darüber hinaus ist die Anzahl biometrischer Charkteristika von Personen eng begrenzt. Das mehrfache Enrolment biometrischer Merkmale für unterschiedliche Anwendungen kann zudem zu einem Querverweis-Problem führen, wenn diese Anwendungen untereinander verbunden werden.

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  • Der Markt für biometrische Systeme ist jung und entwickelt sich dynamisch. Qualität und Leistungsfähigkeit werden immer besser. Die  einzelnen Produkte unterscheiden sich aber deutlich und die Interoperabilität oder die Standardkonformität von Systemen unterschiedlicher Hersteller ist nicht immer gegeben.

    Dank der stetig verbesserten Technologie und dem damit gesteigerten Anwenderkomfort hält die Biometrie Einzug in den Verbrauchermarkt und der Bedarf an biometrischen Systemen steigt zunehmend.

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  • Smartcards sind vor Manipulationen geschützte Chipkarten mit Mikroprozessorchip. Sie führen sicherheitsrelevante Funktionen aus wie

    • die Autorisierung von Banktransaktionen oder
    • die Erzeugung elektronischer Signaturen

    und speichern sicherheitsrelevante Daten.

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  • Ziel des Forschungsprojektes c-Space ist, Augmented Reality (AR)-Software für Tablets und Smartphones sowie Mikro-Projektionstechnik stärker zu etablieren und an eine breitere Nutzergruppe heranzuführen. Dabei soll der eigene Erfindungsreichtum durch den Nutzer durch die Umsetzung von 4D Inhalten freigesetzt sowie die 3D Rekonstruktion von realen Szenen über die Zeit (4D), zu nutzen als »virtuelle Bühne«, rekonstruiert werden.

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  • © Fraunhofer IGD

    Auf eine effiziente Verbindung von rechnergestütztem Design (CAD) und Technologien der Virtuellen Realität (VR) können Produktentwickler heute nicht mehr verzichten. Denn für Design Reviews oder Präsentationen setzen sie verstärkt VR-Modelle ein, die auf den CAD-Rohdaten der Konstrukteure basieren.

    Für die Umwandlung dieser CAD-Daten in VR-Modelle sorgen Konvertierungsprogramme, die derzeit zumeist nur im Set mit oft sehr teuren VR-Datenaufbereitungstools verfügbar sind.

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  • Ziel des Projekts CAxMan ist die Entwicklung von neuartigen Technologien, die den Herstellungsprozess »Additive Layer Manufacturing« – auch 3D-Druck genannt – in den Bereichen der Modellierung und Simulation unterstützen. Diese Art von Herstellungsprozess ermöglicht verschiedene Optimierungen (wie beispielsweise das Einsparen von Material) bei denen eine Simulation die Funktionalität des Bauteils sicherstellen muss.

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  • © Noho Ltd.

    Ziel des EU-Projektes CEMEC ist, ein Netzwerk von neun europäischen Sammlungseinrichtungen, sechs technischen Partnern und weiteren Forschungsinstituten aufzubauen, um Zusammenhänge zwischen frühmittelalterlichen Artefakten (300-1000 n. Chr.) und ihren jeweiligen Ursprungsregionen mit Hilfe von innovativen IT-Lösungen zu untersuchen. Im Rahmen des Vorhabens soll eine mobile Ausstellung an drei Orten realisiert werden, die jeweils zehn Objekte von außergewöhnlicher Qualität aus den Museumssammlungen einbezieht.

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  • © Fraunhofer IGD

    Im Bereich des Anlagenbaus ist es üblich, in regelmäßigen Abständen den aktuellen Stand der Arbeiten auf der Baustelle zu erfassen. Dies ist erforderlich, da aufgrund von nicht vorhersehbaren Problemen Teile der zu fertigenden Anlage nicht wie geplant realisiert werden. Die im Prozess folgenden Arbeitsschritte erfordern jedoch aktuelle Planungsdaten, etwa für Anschlussstellen von Aggregaten. Traditionell werden diese durch ein aufwändiges, manuelles Aufmaß bestimmt. Eine zurzeit interessante Alternative bietet hochgenaues 3D-Laserscanning.

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  • 3D-Modelle räumlicher Daten werden in Zukunft eine immer größere Rolle in Branchen wie Tourismus, Stadtplanung und Wissensvermittlung spielen. Der CityServer3D der Abteilung GEO ist ein Client-Server-System zur Visualisierung und Analyse großer Landschaftsmodelle in Echtzeit.

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  • Das integrierte EU-Projekt (IP) »CloudFlow - Computational Cloud Services and Workflows for Agile Engineering« wird im Rahmen der EU-Forschungsinitiative »Factories of the Future« als eins von sieben cloud-basierten Projekten gefördert. Begleitet wird das Projekt während der gesamten Laufzeit von der Initiative »ICT Innovation for Manufacturing SMEs (I4MS)«, die auch von der EU gefördert wird.

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  • © Fraunhofer IGD

    Information and Communication Technology (ICT) is essential for the digitalization of the manufacturing sector; notwithstanding, less than 25% of the manufacturing companies in Europe profit from ICT-enabled solutions. In order to democratically boost the competitiveness of the European manufacturers (especially Small and Medium-sized Enterprises - SMEs), innovative solutions need to consider technological and commercial scalability from the beginning. From this perspective, the cloudification of services has become the ideal enabler in the manufacturing digitalization.

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  • © CO-Versatile

    Das Ziel des CO-VERSATILE-Projekts ist es, eine kritische Masse an Kompetenzen, Technologien und Dienstleistungen zu sammeln und über eine spezielle Plattform verfügbar zu machen, die es der europäischen Fertigungsindustrie ermöglicht, ihre Produktionskapazitäten schnell neu auszurichten und umzuwidmen, um den dringenden und plötzlichen Bedürfnissen gerecht zu werden, die sich aus drastischen Marktveränderungen ergeben, wie sie durch die COVID-19-Pandemie hervorgerufen werden.

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  • In COLABIS wird eine webbasierte Plattform entworfen und entwickelt, die die Entwicklung von urbanen Frühwarnsystemen ermöglicht und erleichtert. Ein spezieller Fokus liegt auf der Kombination von Umweltdaten, Simulations- und Crowdsourcing-Daten, sowie amtlichen und historischen Daten. Im Fokus der geplanten Arbeiten steht die Untersuchung kleinräumig auftretender Naturgefahren wie Starkregen, Überflutung und deren kaskadierende Effekte auf urbane Abwasser- und Straßenverkehrsnetze.

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  • © Fraunhofer IGD

    In this project, Fraunhofer IDM@NTU is collaborating with the Lee Kong Chian School of Medicine to develop a novel collaborative environment for group based learning in the classroom.

    Here, a multi-touch table for group discussions is linked to individual tablets of the students via a wireless client-server architecture. Digital content can be examined, passed between clients, and annotated using both the touch table as well as the tablets. Intuitive touch gestures are used as an easy way of interaction with the learning material provided by the teacher.

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  • © Fraunhofer IGD – Tine Casper

    Eine visuelle Aufbereitung der Covid-19-Daten unterstützt Gesundheitsämter.

    Die Gesundheitsämter stehen vor der großen Herausforderung, verfügbare Daten über die Ausbreitung von Covid-19 bereitzustellen und für immer drängendere Fragen der nächsten Schritte in der Begegnung von Covid-19 mit weiteren Datenquellen zu verbinden und zu analysieren. CorASiV unterstützt Gesundheitsämter daher tatkräftig mit Visualisierungs- und Analysetechnologien.

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  • © Fraunhofer IGD

    Kopf-/Hals-Modell mit über 40 enthaltenen anatomischen Strukturen.

    Medizinische Bilddaten enthalten anatomische Informationen, die unter Berücksichtigung der Datenmenge vor allem bei radiologischen 3D-Bilddaten nicht mehr manuell in vernünftiger Weise markiert/konturiert werden können. Herausforderung für automatische Verfahren ist, dass sich nicht alle anatomischen Regionen durch deutliche Kontrastunterschiede von der Umgebung abheben. Dennoch sind Radiologen in der Lage, auch solche Bereiche in den Bilddaten zuzuordnen.

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