Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer Plattform und zugehöriger Werkzeuge und Services für die wirtschaftliche Erschließung und Intergration von Quanten-Software in der Cloud.

Das Verbundprojekt »Stadt-Land-Fluss« erforscht die Stärkung des regionalen Ernährungssystems mittels des Aufbaus digitaler Datenplattformen für Wirtschafts- und Ernährungsdaten mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI). Um die Versorgung mit regionalen Lebensmitteln zu verbessern und die regionale Wirtschaft zu stärken, soll im Projekt entlang von Lebensmittel-Wertschöpfungsketten Transparenz geschaffen werden. Dies soll langfristig zu mehr Nachhaltigkeit und Effizienz führen.

Im Projekt EXPAND+ER WB³ wird die Vision des Pädagogen Otto Herz auf den Bereich der beruflichen Bildung übertragen. Lebenslanges Lernen heißt für den Menschen, stetig an der Erweiterung von Wissen und dem Ausbau seiner Fähigkeiten und Fertigkeiten zu arbeiten. Doch wie erleichtert man Menschen den beruflichen Bildungsweg durch ansprechende Gestaltung und zeitgemäße Auffindbarkeit interdisziplinärer Weiterbildungsangebote? Die Technologiepartner des BMBF-geförderten Projektes EXPAND+ER WB³ entwickeln dafür eine skalierbare, die Privatsphäre schützende Plattform zur Suche und Empfehlung von Weiterbildungsangeboten.

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.

Im PlanQK-Projekt wird eine webbasierte Wissensplattform für quantenunterstützte Künstliche Intelligenz (QKI) entwickelt. Ziel ist es, eine technische Basis zur Förderung des Wissens- und Technologieaustausch zwischen Quanten- und KI-Experten, Entwicklerinnen und potenziellen Nutzern von QKI zu erschaffen.

Im »KI-Wissen«-Projekt arbeiten die Projektpartner an auf Künstlicher Intelligenz basierenden Verfahren für das vollautomatisierte Fahren.

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. Über Schnittstellen zu Smart Meter Gateways und einem Energiemanagementsystem sollen nachgeschaltete Anlagen gesteuert und der tatsächliche Stromfluss überprüft und automatisiert abgerechnet werden.

Täglich reisen Millionen Passagiere in Flugzeugen. Ihre Unterhaltung an Bord ist ein wesentlicher Bestandteil des modernen Flugverkehrs. Vom ersten an Bord gezeigten Film im Jahre 1921, bis hin zu Fernsehsystemen im Stil eines Reisebusses in den späten 1970er Jahren, bietet das heutige »in-flight entertainment« (IFE) jedem Passagier sein individuelles Unterhaltungssystem. Das vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) geförderte Verbundforschungsprojekt CANARIA (Cloud-enabled Aircraft Network and Artificial Intelligence-based data Analysis) zielt darauf ab, ein solches innovatives IFE-System auf der Grundlage einer föderierten Kommunikations- und Edge-Computing-Netzwerkarchitektur zu entwickeln. CANARIA vereint modernste Technologien für vernetzte Flugzeuge der Zukunft, Cloud Computing und innovative Methoden der Datenverarbeitung durch Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML).

Das Projekt SchleusenNOK40 will ein verbessertes Schleusenmanagement durch datenbasierte Verkehrsprognosen sowie darauf aufbauende wissensbasierte Planungs- und Optimierungsverfahren ermöglichen

Das Qurator-Projekt will dazu beitragen, Kuratierungstätigkeiten und die Generierung digitaler Inhalte in verschiedenen Branchen durch Automatisierung hochwertiger, effizienter und kostengünstiger zu gestalten.

In dem vom Deutschen Zentrum für Schienenverkehrsforschung (DZSF) beauftragten Projekt Pilotstudie für ein »KI-gestütztes Einwendungsmanagement« wurde untersucht, inwieweit künstliche Intelligenz dabei helfen kann, die manuelle Bearbeitung von Einwendungen, Stellungnahmen und Erwiderungen in Teilbereichen des Planfeststellungsverfahrens assistiv zu unterstützen. Die vom Eisenbahn-Bundesamt ausgeschriebene Studie entstand in Zusammenarbeit mit unserem eGovernment-Labor-Partner Sopra Steria SE.

Obwohl Starkregenereignisse bisher selten sind, können sie städtische Abwassersysteme überlasten und so zu einer Herausforderung für den Umweltschutz werden. Durch den Klimawandel werden solche Ereignisse voraussichtlich häufiger auftreten. Im Projekt OPTIMA wird daher ein Prototyp einer »Intelligenten Pumpstation« entwickelt, um die Entwässerung in der Abwasserversorgung in Berlin und darüber hinaus zu verbessern.