Fraunhofer InnoVisions

Autonome Züge, fahrerlose Shuttles und Künstliche Intelligenz im Verkehr: Autonome Mobilität zählt zu den zentralen Zukunftsthemen im Verkehrsbereich. Doch welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit solche Systeme sicher und zuverlässig eingesetzt werden können?

In Folge 17 des InnoVisions Podcast »Nachgeforscht« sprechen Cansu Yapıcı vom Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO und Dr. Gereon Weiß vom Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS über aktuelle Entwicklungen und Herausforderungen autonomer Mobilität. Im Mittelpunkt stehen dabei Fragen der Sicherheit, der Regulierung sowie der praktischen Umsetzbarkeit.

Die Diskussion zeigt, dass autonome Systeme nicht nur technische Innovationen erfordern, sondern auch Vertrauen, Nachvollziehbarkeit und klare Rahmenbedingungen, um den Weg in den Alltag zu finden.

Zum Fraunhofer IKS: https://www.iks.fraunhofer.de/

Zum Fraunhofer IAO: https://www.iao.fraunhofer.de/

Zum Projekt Ameise: https://ameise.wandelgesellschaft.de/front/

Zum Projekt SafeTrAIn: https://safetrain-projekt.de/

KI im Unternehmen einführen - klingt nach dem perfekten Plan, führt in der Praxis aber oft zu Frust und abgebrochenen Experimenten. Warum ist das so und was braucht der deutsche Mittelstand im Jahr 2026 wirklich, um die digitale Transformation erfolgreich zu meistern?

In Folge #16 von »Nachgeforscht« spricht Moderatorin Chiara Deckers auf der Transformmesse in Berlin mit Dr. Daniela Vogel vom Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM. Dr. Vogel begreift die KI-Integration nicht als reines IT-Projekt, sondern als echten Change-Prozess, bei dem der Mensch im Mittelpunkt stehen muss.

Zum Fraunhofer IEM: https://www.iem.fraunhofer.de/

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Warum ist es so schwierig, Niederschläge lokal präzise zu erfassen? Weshalb liefern klassische Regenmessungen oft nur punktuelle Daten statt eines flächendeckenden Echtzeitbildes? Wie können Kommunen, Katastrophenschutz und Landwirtschaft verlässlich darüber informiert werden, wo wie viel Regen fällt - und das möglichst kostengünstig, robust und in Echtzeit? Und welche Rolle kann dabei Akustik spielen?

Diese und weitere Fragen klären wir in der neuen »Nachgeforscht«-Folge mit Kevin Hock, Forscher im Projekt »lokalRAIN« am FraunhoferIDMT. Im Podcast erläutert er, wie gemeinsam mit der Pan Acoustics GmbH ein neuartiger akustischer Regensensor entwickelt wird, der Regen nicht optisch, sondern über Schwingungen auf Oberflächen misst - ausgewertet mithilfe von Machine Learning und Deep Learning.

Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen in Zeiten globaler Krisen? Warum überdenken immer mehr Unternehmen ihre bisherigen Geschäftsmodelle und Prozesse? Wann ist der richtige Zeitpunkt für eine industrielle Transformation? Und nicht zuletzt: Wie wird sie erfolgreich durchgeführt?

Diese und weitere Fragen klären wir in der neuen »Nachgeforscht« - Folge mit Moritz Hämmerle, Leiter des Forschungsbereichs »Cognitive Engineering and Production« am Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO.

In diesem Podcast geht er auf die wesentlichen Erkenntnisse der Studie »Industrial Transformation«, die im Rahmen der Fraunhofer Heilbronn Forschungs- und Innovationszentren HNFIZ erstellt wurde und sich an Entscheidungsträger*innen in Industrieunternehmen, Transformationsverantwortliche und wirtschaftspolitische Akteur*innen richtet.

Wie wird im deutschen Fernsehen über das Thema Klimaschutz gesprochen? Welche Politiker*innen kamen dazu wiederholt zu Wort? Wurde bloß die Stimme eingespielt oder auch das Gesicht gezeigt?

Wer Medieninhalte quantitativ auswerten will, steht vor einer enormen Herausforderung: Bislang erfolgt die Codierung meist manuell auf Basis detaillierter Codebücher. Gerade im Bereich audiovisueller Formate bedeutet das, hunderte bis tausende Stunden Material sichten zu müssen – eine kaum zu bewältigende Sisyphosarbeit.

Mit »InsightPersona« hat das Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT eine leistungsfähige Media Intelligence-Plattform vorgestellt, die automatisierte Medienanalysen möglich macht. Die Software nutzt KI-basierte Technologien zur Analyse von Audio- und Videodateien. Ihre Analysekomponenten können Gesichter und Stimmen erkennen, Personen zuordnen sowie Themen und Inhalte von Gesprächen erkennen. Alle Ergebnisse werden über ein benutzerfreundliches User-Interface dargestellt. So lassen sich Trends, Aussagen und Medienpräsenzen effizient und nachvollziehbar erfassen.

Für unsere neue Folge von »Fraunhofer Innovisions: Nachgeforscht«, dem Wissenschaftspodcast von Fraunhofer InnoVisions, haben wir mit Uwe Kühhirt und Christian Rollwage vom Fraunhofer IDMT gesprochen.

Wie »InsightPersona« entstanden ist, wie die KI-basierte Technologie dahinter funktioniert und welchen Mehrwert automatisiert arbeitende Media Intelligence-Lösungen für Journalist*innen, Unternehmen und Forschung bieten, das erfahrt ihr hier im Podcast.

Am 1. August 2024 trat in der Europäischen Union der weltweit erste Gesetzesrahmen zur Regulierung Künstlicher Intelligenz in Kraft: der AI-Act. Er soll für EU-Bürgerinnen und Bürger einen vertrauensvollen Umgang mit KI-Anwendungen gewährleisten sowie vor möglichen Gefahren im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz schützen.

Für Unternehmen bedeutet dies nun, dass sie teils erhebliche Prüfverfahren durchlaufen müssen, um sicherzustellen, dass alle Vorschriften aus dem AI-Act sachgemäß erfüllt werden. Fabian Malms vom Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS spricht im »Nachgeforscht« Podcast über die Chancen und Herausforderungen des AI-Acts und erklärt die Schritte, die Unternehmen heute gehen können, um die Anforderungen des AI-Acts umzusetzen, ohne dabei an Innovationskraft zu verlieren.

Eine wesentliche Hürde der angewandten Wissenschaft ist die initiale Verknüpfung von konkreten unternehmerischen Forschungsbedarfen mit geeigneten wissenschaftlichen Expert*innen. Wer verfügt über die nötige Fachexpertise, eine betriebliche Problemstellung wissenschaftlich zu bearbeiten? Schon diese anfängliche Recherche ist aus unternehmerischer Sicht meist zeitintensiv, aufwendig und komplex.

Unternehmen bei einer solchen Suche nach wissenschaftlichen Lösungen für betriebliche Forschungsanliegen zu unterstützen, das ist die Motivation hinter »Fraunhofer Match«. Die Fraunhofer eigene Matchmaking-Plattform ermöglicht in nur wenigen Schritten, zu beforschende Anliegen an zentraler Stelle zu äußern und anschließend in den Gesamtkosmos der Fraunhofer-Institute zu streuen, wo sie dann mit geeigneten Wissenschaftler*innen verknüpft werden. Für unsere neue Folge von »Fraunhofer Innovisions: Nachgeforscht«, dem Wissenschaftspodcast von Fraunhofer InnoVisions, haben wir mit Carl Heinze, dem Projektleiter von »Fraunhofer Match« gesprochen.

Wie es zu der Fraunhofer eigenen Plattform kam, wie das Matchmaking funktioniert und welche Mehrwerte plattformbasierte Lösungen wie »Fraunhofer Match« für die angewandte Forschung generieren, das erfahrt ihr hier im Podcast.

Chat GPT, Midjourney oder DALL-E – mit Künstlicher Intelligenz verbinden wir derzeit meist vor allem Large Language Models und deren alltäglichen Gebrauch. Sie können Texte schreiben, die kaum mehr von menschlich produzierten zu unterscheiden sind oder detailgetreue, realistische Bilder und Videos erzeugen. KI-Algorithmen können aber auch für die Gesichtserkennung und Biometrie nutzbar gemacht werden. Gesichtsrepräsentationen, harte und weiche biometrische Daten, all das sind Schlagwörter, die hierbei eine wichtige Rolle einnehmen. Doch auch in diesem Anwendungsbereich von Verfahren Künstlicher Intelligenz müssen ihre Voreingenommenheit sowie Datenschutz- und Privatsphärebelange in den Blick genommen werden.

Für unsere neue Folge von »Fraunhofer Innovisions: Nachgeforscht«, dem Wissenschaftspodcast von Fraunhofer InnoVisions, haben wir mit Philipp Terhörst gesprochen. Philipp ist aktuell Forschungsgruppenleiter im Bereich "Responsible AI for Biometrics" und forscht zu Biometrie und Gesichtserkennungsverfahren auf Basis von Künstlicher Intelligenz. Zuvor war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD in Darmstadt, wo er auch seine Dissertation mit dem Titel "Mitigating Soft-Biometric Driven Bias and Privacy Concerns in Face Recognition“ vorgelegt hat, die den 2. Platz beim Fraunhofer ICT-Dissertation Award 2022 belegte.

Wie Gesichtserkennung auf Basis von Künstlicher Intelligenz funktioniert, was eine Gesichtsrepräsentation ist und wie ein KI-Bias mitunter abgeschwächt werden kann, das erfahrt ihr hier im Podcast.

Warum unterliegt der Strompreis so starken Schwankungen? Und warum steigen die Energiepreise gefühlt nur an? Können Unternehmen, aber auch wir als Verbraucher Stromkosten sparen, indem wir den Strom dann kaufen, wenn durch erneuerbare Energien wie Solar- und Windenergie gerade ein hohes Angebot existiert und welche Möglichkeiten gibt es große Strommengen für eine spätere Nutzung zu speichern?

In unserer aktuellen Folge unseres Podcasts »Nachgeforscht« sprechen wir mit Ria Grindel, Wissenschaftlerin am Fraunhofer ITWM über das vom BMWI geförderte Projekt »FlexEuro« und wie Flexibilität beim Einkauf von Strom und Energie Unternehmen und der Industrie dabei hilft Kosten zu sparen.

Dazu versuchen wir den Handel mit Strom an den Börsen zu verstehen und betrachten u. a. den Regelenergiemarkt, den Day-Ahead-Markt (z.B. an den Börsen EPEX Spot, EXAA und über außerbörslich gehandelte Verträge [OTC]) und den Intra-Day-Markt.

Mit Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) verbinden wir vor allem Funktionalität und Progressivität. Smartphones erleichtern die Kommunikation mit anderen Menschen, Künstliche Intelligenz nimmt uns unliebsame Tätigkeiten ab, das Internet der Dinge führt zu reibungsloseren Abläufen im Alltag und im Cloud-Speicher liegen all unsere wichtigen Erinnerungen in Form von Fotos und Videos dezentral und ohne Risiko des physischen Verlusts ab. Das klingt erst einmal durchweg positiv und nach brauchbaren technischen Gefälligkeiten für unser Leben. Doch die Tech-Branche führt auch zu einer erheblichen Belastung unseres Klimas durch enormen Energie- und Ressourcenverbrauch. Mit dem Projekt »Green ICT @ FMD«, einem Verbund aus verschiedenen Fraunhofer-Instituten und Leibniz-Instituten vereint als Forschungsfabrik Mikroelektronik Deutschland (FMD), sollen deshalb Wege gefunden werden, die Verringerung des CO2-Fußabdrucks und des Ressourcenverbrauchs digitaler Technologien voranzubringen. Insbesondere die emissionslastigen Herstellungsprozesse mikroelektronischer Bauteile, die essenzielle Komponenten nahezu aller IKT darstellen, werden dabei genauer betrachtet und optimiert. Aber auch Datenverarbeitungs- und Übertragungsprozesse von Cloud-Systemen oder die Entwicklung von leistungsfähigen Netzwerken wie 5G und 6G können ihren Teil zur Ressourcenschonung und Nachhaltigkeit der High-Tech Branche beitragen. Methoden wie die antizipierende Ökobilanzierung, mit der Umwelteinflüsse von Produkten und Dienstleistungen ermittelt und quantifiziert werden können, oder das sogenannte Ökodesign stellen dabei brauchbare Ansätze dar. Mehr dazu erklärt Tugana Ceren Aslan, Expertin für Umweltbewertung, in der neuen Folge von »Fraunhofer Innovisions: Nachgeforscht«, dem Wissenschaftspodcast von Fraunhofer InnoVisions.