Projekte Future Applications and Media

Im Projekt »6G Native Extensions for XR Technologies« (6G NeXt) wird eine Infrastruktur entwickelt, deren integrierte Netzwerk- und Software-Schicht neue Verarbeitungsgeschwindigkeiten und die dynamische Verteilung von komplexen Rechenaufgaben (Split Computing) ermöglicht.

Ziel des Projekts ist es, klassische Veranstaltungsformate durch den Einsatz neuer immersiver Medienformate digital zu ergänzen oder sogar zu ersetzen, wenn physische Präsenz nicht möglich ist. Zu den neuen Medienformaten zählen z. B. 3D-Audio, 360°-Videos, Lichtfelder und volumetrische Videos.

Egal ob Turnschuhe, Motorsägen, Medikamente oder FFP2-Masken – kein Produkt ist vor Fälschern sicher. Dabei haben Verbraucher kaum eine Chance, solche Raubkopien zu erkennen. Insbesondere bei Medizinprodukten und Arzneimitteln besteht darüber hinaus ein erhebliches gesundheitliches Risiko durch gefälschte Produkte. Im Smart-ID-Projekt wird daher ein neuartiges Kennzeichnungssystem entwickelt, mit dem die Echtheit von Produkten überprüft werden kann

Mit dem Projekt »Control & Connect« wollen die Projektpartner im Einklang mit den Digitalisierungsstrategien von Bund und Ländern den medienbruchlosen Zugriff auf digitale Bildungsmedien für die Nutzenden, z. B. Lernende und Lehrende, fördern.

In TRIPLEADAPT soll eine adaptive, interoperationale Weiterbildungsplattform über die Entwicklung eines Digitalen Drillings erstellt werden. Digitale Lernumgebungen werden dann um Lernkonzepte erweitert mit dem Ziel, den Lernerfolg zu steigern.

Im BEST-Projekt wird ein Strommarktbietersystem (SMBS) entwickelt, implementiert und untersucht, das den Stromhandel zwischen Anlagen im Stromnetz ermöglicht. Teilnehmende Anlagen – unabhängig von Typ (Verbraucher, Erzeuger, Speicher) und Leistungsklasse (Haushalt oder Industrie) – werden über ein zentrales Managementsystem mit dem SMBS verbunden und gesteuert.

Mit der vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) ins Leben gerufenen Nationalen Bildungsplattform soll eine auf offenen Standards-basierende technische Meta-Plattform bereitgestellt werden, welche die Grundlage für eine vernetzte, leistungsfähige und interoperable Lehr-Lern-Infrastruktur schafft.

Künstliche Intelligenz (KI) – also die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie Denken, Lernen, kreatives Verhalten oder auch Planen zu imitieren – war lange Zeit nur in der Science-Fiction-Literatur denkbar. Im Projekt »KI-Unterstützung für Lernmanagementsysteme« untersuchten nun drei Fraunhofer-Institute, wie Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und BigData in der Ausbildung eingesetzt werden kann.

CLM++ arbeitet an der Erweiterung der Kernfunktionalitäten der Common Learning Middleware (CLM). Diese Lösung ermöglicht die Nutzung einheitlicher Schnittstellen und Austauschformate unter Beibehaltung bestehender Formate und Werkzeuge. Auf diese Weise können Lehr- und Lerntechnologien innerhalb und außerhalb der Fraunhofer-Gesellschaft zusammengeführt werden.

DeepEncode erforscht und entwickelt neue Methoden zur KI-gestützten Per-Title Videoencoding für low-latency Live-Streaming und dynamische Video-Content-Workflows. Das Projekt hat zum Ziel, den Zeitaufwand für die Komprimierung und Übertragung von Videoinhalten zu reduzieren und gleichzeitig die Streaming-Qualität zu erhöhen. Dies wird langfristig zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer Verbesserung der Quality of Experience (QoE) für den Endbenutzer führen.