Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion gleicht heute oft einer Einbahnstraße: Zwar können maschinelles Lernen und intelligente Algorithmen Fertigungsprozesse bereits deutlich verbessern, doch fehlt es meist an einer Rückkopplung zwischen dem lernenden KI-System und den Nutzenden, die über die reine Bewertung der errechneten Lösungen hinausgeht.

Musikproduzentinnen und -produzenten besitzen häufig eine große Menge an Soundbausteinen, die auf dem eigenen Computer-Laufwerk gespeichert sind.

Das Batteriesystem ist die zentrale Komponente eines E-Autos. Partner aus Forschung und Industrie demonstrieren nun im Projekt ›CoolBat‹, wie innovative Konstruktionsprinzipien, Materialien und Produktionsverfahren dazu beitragen, Gehäuse für diese Batteriesysteme klimafreundlich herzustellen und zugleich bessere Gebrauchseigenschaften zu integrieren.

In der Waschmaschine wird nicht nur die Wäsche sauber. Durch den Abrieb von Synthetikfasern gelangen mit dem Abwasser auch winzige Kunststoffpartikel in die Umwelt. Biologinnen und Biologen der Universität Bonn wollen zusammen mit dem Fraunhofer UMSICHT und der Firma Hengst nach dem Vorbild von Fischkiemen einen effizienten, nachhaltigen und haltbaren Waschmaschinenfilter entwickeln.

Rund 700 000 Tonnen Schmierstoffe wurden in den vergangenen Jahren alleine in Deutschland eingesetzt. Um die hochspezialisierten Hilfsmittel nachhaltiger zu machen, hat das Fraunhofer UMSICHT gemeinsam mit weiteren Partnern im Projekt »PHAt« an einem Verdickungs- und Bindemittel auf Basis von Polyhydroxyalkanoate geforscht.

Durch die Metallbearbeitung mit Laser und Plasma gelangen viele verschiedene Schadstoffe in die Umgebungsluft. Das Fraunhofer-Institut für Werkstoff- und Strahltechnik IWS hat jetzt zusammen mit Partnern eine Filteranlage entwickelt, die sehr effizient die verschiedenen Substanzen aus der Luft entfernt.

Wie können mittelständische Unternehmen ihre Innovationskraft steigern? Bei immer kürzeren Innovationszyklen und wachsender Komplexität von Technologien?

Künstliche Intelligenz (KI) spielt in immer mehr Bereichen unserer Lebenswelt eine wichtige Rolle. Derzeit ist ein Wandel der Infrastruktur für KI-Anwendungen zu beobachten: von zentralisierten Lösungen in leistungsstarken Datenservern hin zu KI in Endgeräten.

Lernfähige Roboter mit Fingerspitzengefühl für die flexible Automatisierung? Montieren, Prüfen und Verpacken von komplexen Bauteilen mit elastischen Eigenschaften ohne aufwändige Programmierung? Durch Fortschritte in taktiler und visueller Sensorik, der Verfügbarkeit kraftgeregelter Robotermanipulatoren und sensitiven Greifwerkzeugen lassen sich viele Anwendungsfälle mit vergleichbaren Fragestellungen umsetzen.