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Mathematik
Deutsche Forschungsgemeinschaft
SFB/TRR (GRK) 195
Projektleiter: Roland Speicher, Mathematik
Förderzeitraum: seit 2017
Sprecherhochschule: TU Kaiserslautern
Das Berechnen von Beispielen war immer schon zentraler Bestandteil mathematischer Forschung. Im Bereich der Algebra und ihrer Anwendungen, wo exakte Berechnungen unumgänglich sind, wird die nötige mathematische Software von der Computeralgebra bereitgestellt. Aktuelle Herausforderungen auf diesem Gebiet ergeben sich durch die zunehmende Komplexität der Beispiele, durch erhöhte Abstraktionsgrade und die Einführung interdisziplinärer Methoden. Der Sonderforschungsbereich bietet nicht nur die einmalige Gelegenheit, die weitere Pflege und Entwicklung einzelner Systeme sicherzustellen, sondern sie auch in ein System der nächsten Generation zu integrieren, das seinerseits wiederum die kombinierten mathematischen Fähigkeiten der einzelnen Systeme übersteigt.
DFG | Emmy Noether Nachwuchsgruppe
Projektleiter: Dr. Michael Hartz, Funktionalanalysis
Förderzeitraum: seit 2021
Operatortheorie und komplexe Analysis sind Zweige der mathematischen Analysis, die sich seit langer Zeit gegenseitig befruchten. Dabei hat jedes Fach wichtige Einblicke in das jeweils andere geliefert. Die Emmy Noether-Gruppe behandelt Fragen an der Schnittstelle dieser beiden Gebiete und greift dabei zusätzlich auf Operatoralgebren und harmonische Analysis zurück. Insbesondere geht es um Fragestellungen zu Hilberträumen mit reproduzierendem Kern und Dilatationstheorie. Reproduzierende Kerne spielen in der Analysis seit über 100 Jahren eine wichtige Rolle. Darüber hinaus haben sie in jüngerer Vergangenheit bedeutende Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens gefunden.
Natural sciences
Verbundprojekt: Erforschung neuartiger Magnetsensoren auf Basis spintronischer Effekte - ForMikro-spinGMI
BMBF | Verbundprojekt
Projektleiter: Uwe Hartmann, Physik
Förderzeitraum: 2019-2023
Im Projekt spinGMI soll ein neuartiges Verfahren zum Anregen und Auslesen hochsensitiver Magnetsensoren erforscht werden. Dadurch sollen vor allem die Sensorabmessungen reduziert werden. Dieses neue Verfahren ermöglicht es, die bisher zur Anregung notwendige Wechselspannung statt mit einer separaten Elektronik durch einen hoch-integrierten, spintronischen Oszillator direkt auf dem Sensorchip zu erzeugen. Ein äußeres Magnetfeld führt im Sensor zu einer Widerstandsänderung, die durch ein weiteres spintronisches Elektronikbauteil als Gleichspannungssignal detektiert werden kann. Alle spintronischen
Elektronikbauteile sollen in einen Chip integriert werden, der mithilfe der assoziierten Industriepartner anwendungsnah getestet wird.
SFB/TRR 306
Projektleiterin: Prof. Giovanna Morigi, Physik
Förderzeitraum: seit 2021
Sprecherhochschule: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat den Sonderforschungsbereich/Transregio 306 "Quantenkooperativität von Licht und Materie" (QuCoLiMa) zur Untersuchung von quantenkollektivem Verhalten von physikalischen Systemen an der Schnittstelle von Quantenoptik und kondensierter Materie mit einer Fördersumme von insgesamt rund 11 Millionen Euro für die kommenden vier Jahre bewilligt. Neben der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) als Sprecherhochschule sind die Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU), die Universität des Saarlandes und die Johannes Kepler Universität Linz sowie das Max-Planck-Institut für die Physik des Lichts, das Deutsche Elektronen-Synchrotron (DESY) und die Friedrich-Schiller-Universität Jena an dem Forschungsprojekt beteiligt. Das Forschungszentrum Jülich stellt seine Quantencomputer-Ressourcen zur Verfügung.
Ingenieurwissenschaften
BMBF | Verbundvorhaben
Projektleiter: Tizian Schneider, Systems Engineering
Förderzeitraum: März 2020 bis Februar 2023
Um die Effizienz von modernen Maschinen im Kontext von Industrie 4.0 zu steigern, müssen diese immer selbstständiger und “intelligenter” werden. In KI-Predict erforscht die UdS Algorithmen des maschinellen Lernens, die genau diese Form von Intelligenz ermöglichen. Sie analysieren Verschleißmuster in aufgezeichneten Maschinendaten und können anhand dieser Muster die Lebensdauer und die Prozessqualität vorhersagen. Projektziel ist die Integration dieser Algorithmen in einen Mikrochip, welcher sensornah die gelernten Verschleißmuster wiedererkennt und den Zustand von Maschine und Prozess bewertet.
BMBF | Verbundvorhaben
Projektleiter: Tizian Schneider, Systems Engineering
Förderzeitraum: April 2020 bis März 2023
Schon in der 1986 stillgelegten und heute als Weltkulturerbe erhaltenen Völklinger Hütte gab es Experten, die darauf geschult waren, durch genaues Hinhören früh zu erkennen, ob die Maschinen der Hütte noch so arbeiten, wie sie sollen, oder ob sich Probleme anbahnen. In KI-MUSIK-4.0 geht es um intelligente Mikrophone, die genau das können. Die UdS erforscht dazu maschinelle Lernalgorithmen, die – in einen kleinen Chip integriert – Mikrophone in die Lage versetzen, nicht nur zu hören, sondern aus dem Gehörten auch auf den Verschleißzustand und die verbliebene Lebensdauer verschiedenster Maschinen zu schließen.
BMWK | Verbundvorhaben
Projektleiter: Prof. Rainer Müller, Lehrstuhl für Montagesysteme
Förderzeitraum: 2021-2024
Im Rahmen des Forschungsprojekts H2SkaProMo soll ein Grundstein für die notwendig werdende flexible und skalierbare Produktion von Brennstoffzellen-Stacks gelegt werden.
Die Produktion von Brennstoffzellen-Stacks soll mit industrienahen und skalierbaren Produktionssystemen wirtschaftlich abgebildet werden.
Um den verschiedenen Anforderungen an Produktvariabilität, Produktionssystemflexibilität und –ausbringung gerecht zu werden, erfolgt im Rahmen des Forschungsprojekts die Entwicklung von drei cyber-physischen Produktionslinien in einer manuellen, einer teilautomatisierten und einer automatisierten Ausbaustufe, die in Form von prototypischen Demonstratoren aufgebaut werden.