Aus der Forschung in die Anwendung: Projekte an der Fraunhofer EMFT

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  • © Fraunhofer EMFT/ Bernd Müller

    KI im Sensorknoten: Embedded Tiny Machine Learning Plattform

    Die Auswertung von Sensordaten findet heute in der Regel in der Cloud statt. Durch die fortschreitende Digitalisierung wächst die Menge an erfassten und auszuwertenden Sensordaten jedoch rapide an. Um die anfallenden riesigen Datenmengen schnell und sicher zu übertragen, setzen Forschende der Fraunhofer EMFT auf Sensoren und Aktoren mit Künstlicher Intelligenz (KI) auszustatten.

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  • Multiresistente stäbchenförmige Bakterien

    Multiresistente stäbchenförmige Bakterien

    Multiresistente gramnegative Stäbchenbakterien (MRGN) haben in den letzten Jahren als Verursacher nosokomialer Infektionen weltweit zunehmend an Bedeutung gewonnen. Ein Forschungsteam der Fraunhofer EMFT arbeitet zusammen mit dem mittelständischen Unternehmen GBN Systems GmbH, dem Institut für Mikrobiologie und Hygiene des Universitätsklinikums Regensburg sowie der Asklepios Kliniken GmbH an der Entwicklung eines kompakten Komplettsystems zum schnellen Vor-Ort-Nachweis von MRGN Bakterien.

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  • In nahezu allen Konzepten zur Mobilität von morgen hat das autonome Fahren seinen festen Platz. Da beim vollautomatisierten Fahren ein Eingreifen des Menschen nicht mehr vorgesehen ist, müssen die entsprechenden Sensoren und die Elektronik höchste Zuverlässigkeitsanforderungen erfüllen: Das System muss sowohl auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren können als auch im Falle von Fehlern oder Funktionsbeeinträchtigungen stabil bleiben – beispielsweise bei falschen, verzögerten oder fehlenden Informationen, beim Ausfall einer Komponente oder dem Verlust der elektrischen Energieversorgung.

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  • © Fraunhofer EMFT/ Bernd Müller

    Point-of-Care Gerät zum Nachweis von Virenmaterial mittels Echtzeit-RNA-Amplifikation (LAMP mit pH-Messung).

    Pflanzenviren verursachen jährlich wirtschaftliche Verluste von mehreren Milliarden US-Dollar. Die oftmals unspezifischen Symptome einer Virusinfektion und die große Variabilität der Genome von Pflanzenviren machen zuverlässige Diagnosen zu einer Herausforderung. Im Falle einer Infektion ist zudem ein schnelles Handeln gefragt, um eine Ausbreitung zu verhindern. Entsprechende Analysen, etwa ein einstufiger gleichzeitiger Nachweis verschiedener Viren in einer infizierten Pflanze, sind jedoch mit handelsüblichen Diagnosekits immer noch schwierig, wenn nicht gar unmöglich. Biochemische Sensorik kann helfen, einen Virenbefall schon im Frühstadium zu erkennen.

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  • © Fraunhofer EMFT/ Bernd Müller

    Stahlmikropumpe mit piezoelektrischem Multilayer-Antrieb

    Im Projekt "Active Implants" wird der Einsatz und ein damit mögliches Sicherheitsrisiko von Implantaten in der Medizin untersucht. Dabei liegt der Fokus auf zwei grundlegenden sicherheitsrelevanten Themen: Interaktion zwischen Mikropumpe und gefördertem Medium (z.B. Medikamente) und einer Verringerung der Betriebsspannung. Intelligente Implantate haben in der medizinischen Anwendung ein enormes Potential mit hohem Mehrwert für betroffene Patient*innen, wodurch eine Erforschung dieser Thematik höchst relevant ist.

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  • © Fraunhofer ISE

    Für flexible Anwendungen: Im Rolle-zu-Rolle Verfahren hergestelltes Organisches Solarmodul

    Im Projekt LEO (Plattform-Technologie zur ressourcenschonenden Fertigung von Leiterbahnen auf großflächigen mit Elektronik bestückten Oberflächen) bündeln das Fraunhofer ISE und die Fraunhofer EMFT ihre Kompetenzen zur Feinlinienmetallisierung und Rolle-zu-Rolle Prozessierung sowie der Dünn-Chip Integration in Folien.

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  • PECVD Reinigungsplasma mit umweltfreundlicher und FCKW-freier Fluorchemie »Solvaclean®N«
    © Fraunhofer EMFT/ Bernd Müller

    PECVD Reinigungsplasma mit umweltfreundlicher und FCKW-freier Fluorchemie »Solvaclean®N«

    Viele Plasma-Beschichtungsanlagen der Halbleiterindustrie müssen nach jedem Fertigungsschritt gründlich und regelmäßig gereinigt werden. Bisher geschieht dies überwiegend mit perfluorierten Kohlenwasserstoffen (PFCs) und Stickstofftrifluorid (NF3) – Gasen, die für die Umwelt bis zu 17.000 Mal schädlicher sind als das „Treibhausgas“ CO2. Solvay, Texas Instruments, Muegge und die Fraunhofer EMFT arbeiten im Projekt ecoFluor an einer umweltfreundlicheren Alternative, die lediglich das Treibhauspotenzial von CO2 hat: Der von den Kooperationspartnern eingesetzte Gasmix „Solvaclean®“ aus Fluor, Stickstoff und Argon verzichtet vollständig auf die besonders umweltschädlichen Gase PFCs und NF₃.

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  • Verteilte Systemarchitektur für maschinelles Lernen am Beispiel vorausschauender Wartung von Getriebeölen

    Schmieröle leisten einen wesentlichen Beitrag zur Reibungsminimierung und gewährleisten damit einen sicheren Betrieb von Produktionsanlagen. Im Projekt Smart Gear entwickeln Forschende der Fraunhofer EMFT Lösungen, um eine abfallende Leistungsfähigkeit der Schmieröle mit Hilfe von Sensorik und Machine Learning-Methoden zu erkennen und den Zeitpunkt für einen Ölwechsel zu prognostizieren.

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