Presse

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  • In den nächsten Jahren wird mit einer weiteren Steigerung der Leistungsfähigkeit von Supercomputern gerechnet. Sogenannte Exascale-Computer können dann genauere Simulationsergebnisse liefern. Für die dabei entstehenden deutlich größeren Datenmengen entwickelt Fraunhofer SCAI effiziente Datenanalyse-Methoden, die dem Ingenieur zudem detaillierte Einblicke in die komplexen technischen Zusammenhänge gewähren.

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  • Eigentlich optimiert das Programmpaket AutoNester von Fraunhofer SCAI Schnittmuster für Textilien, Metall und Leder. Aber auch für Weihnachtsbäcker ist die Software interessant: Sie berechnet, wie man die ausgerollte Teigfläche optimal nutzen kann – also seltener Teig ausrollen muss und trotzdem viele Weihnachtskekse bekommt. Eine kleine Zeitersparnis in der stressigen Weihnachtszeit.

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  • Am 7. Dezember 2018 wurde das Fraunhofer FIT von I4KMU als offizielle Testumgebung für Industrie 4.0 klassifiziert. Das BMBF fördert durch die I4KMU-Fördermaßnahme die Zusammenarbeit zwischen kleinen und mittleren Unternehmen mit den spezialisierten Testumgebungen rund um Industrie 4.0 mit bis zu 50 Prozent der zuwendungsfähigen Kosten.

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  • Wie schnell, bequem und einfach das Online-Einkaufen von Lebensmitteln aktuell tatsächlich ist, hat Fraunhofer FIT in Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg in einer Studie ermittelt. Usability-Experten des Fraunhofer FIT haben die aktuell acht bekanntesten Online-Supermärkte unter die Lupe genommen. Bewertet wurde mit einem 100-Punkte-System, wie einfach sich typische Einkaufsvorgänge online erledigen lassen.

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  • Die Analyse der Sensordaten von Maschinen, Anlagen oder Bauwerken ermöglicht es, ungewöhnliche Zustände frühzeitig zu erkennen und so Schäden zu vermeiden. Dazu wird in den Daten nach Auffälligkeiten, sogenannten Anomalien, gesucht. Mittels maschinellen Lernens kann diese Anomalie-Erkennung bereits jetzt zum Teil automatisiert ablaufen.

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  • Sankt Augustin. Helena Balabin, studentische Mitarbeiterin bei Fraunhofer SCAI, hat für Ihre Bachelorarbeit einen Förderpreis erhalten. Die Hochschulgesellschaft der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (HBRS) honorierte die Abschlussarbeit der Informatikstudentin mit einem Preisgeld von 1000 Euro. Balabin beschäftigte sich in ihrer Arbeit mit dem Thema Generalisierbarkeit von Deep-Learning-Strategien in der Alzheimer-Diagnostik. Zweitgutachter der Arbeit war Prof. Dr. Martin Hofmann-Aptitius, Leiter der SCAI-Abteilung Bioinformatik.

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  • In Deutschland leiden mehr als sechs Millionen Menschen an Osteoporose. Ein chronischer Knochenabbau kennzeichnet die Erkrankung. Häufige Frakturen sind eine Folge des Knochenschwunds. Die medikamentöse Behandlung zeigt oftmals nicht den gewünschten Erfolg. Auch tritt Osteoporose oftmals zusammen mit Herz-Kreislauferkrankungen auf. Im Verbundprojekt OsteoSys erarbeiten die Partner eine maßgeschneiderte, personalisierte Therapie. Forscherinnen und Forscher des Fraunhofer-Instituts für Angewandte Informationstechnik FIT entwickeln unter anderem ein Probenmanagementsystem, das erstmals auf der Messe Medica 2018 in Düsseldorf präsentiert wird.

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  • Ausgezeichnete Ausbildung bei Fraunhofer SCAI

    Pressemitteilung SCAI / 5.11.2018

    Sankt Augustin. Die SCAI-Auszubildende Elisa Kagelmaker ist für ihre sehr gute Abschlussprüfung ausgezeichnet worden. Am 11. Oktober würdigte die Industrie- und Handelskammer (IHK) Bonn/Rhein-Sieg Kagelmakers Leistung mit einer Sachprämie und einer Urkunde. Auch das Fraunhofer-Instituts für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI wurde für seine hervorragende Ausbildungsleistung geehrt.

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Alex Deeg

Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik

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Dipl.-Journ. Michael Krapp

Marketing und Kommunikation

Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI

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Katrin Berkler

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M.A. Katrin Berkler

Leiterin Presse und Öffentlichkeitsarbeit

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

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Fax +49 2241 144-2252

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Mechthild Stöwer

Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie

Telefon 02241/14-3123

Fax 02241/14-3007