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Mathematik

Symbolische Werkzeuge in der Mathematik und ihre Anwendung

Deutsche Forschungsgemeinschaft

SFB/TRR (GRK) 195

Projektleiter: Roland Speicher, Mathematik
Förderzeitraum: seit 2017
Sprecherhochschule: TU Kaiserslautern

Das Berechnen von Beispielen war immer schon zentraler Bestandteil mathematischer Forschung. Im Bereich der Algebra und ihrer Anwendungen, wo exakte Berechnungen unumgänglich sind, wird die nötige mathematische Software von der Computeralgebra bereitgestellt. Aktuelle Herausforderungen auf diesem Gebiet ergeben sich durch die zunehmende Komplexität der Beispiele, durch erhöhte Abstraktionsgrade und die Einführung interdisziplinärer Methoden. Der Sonderforschungsbereich bietet nicht nur die einmalige Gelegenheit, die weitere Pflege und Entwicklung einzelner Systeme sicherzustellen, sondern sie auch in ein System der nächsten Generation zu integrieren, das seinerseits wiederum die kombinierten mathematischen Fähigkeiten der einzelnen Systeme übersteigt.

Sonderforschungsbereich

Hilberträume mit reproduzierendem Kern und Dilatationstheorie

DFG | Emmy Noether Nachwuchsgruppe

Projektleiter: Dr. Michael Hartz, Funktionalanalysis
Förderzeitraum: seit 2021

Operatortheorie und komplexe Analysis sind Zweige der mathematischen Analysis, die sich seit langer Zeit gegenseitig befruchten. Dabei hat jedes Fach wichtige Einblicke in das jeweils andere geliefert. Die Emmy Noether-Gruppe behandelt Fragen an der Schnittstelle  dieser beiden Gebiete und greift dabei zusätzlich auf Operatoralgebren und harmonische Analysis zurück. Insbesondere geht es um Fragestellungen zu Hilberträumen mit reproduzierendem Kern und Dilatationstheorie. Reproduzierende Kerne spielen in der Analysis seit über 100 Jahren eine wichtige Rolle. Darüber hinaus haben sie in jüngerer Vergangenheit bedeutende Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens gefunden.

Juniorprofessur Hartz

Natural sciences

PUSH-IT: Charge Separation – A General Motif for the Activation and Catalytic Functionalization of Strong Bonds

EU | European Research Council | ERC Starting Grant

Project leader: Dominik Munz, Inorganic Chemistry
Funding period: 2021 – 2026

The rational design of molecules allows for the development of new solar-cells, batteries and pharmaceuticals. Challenging remain however so far the cleavage of so-called "strong bonds". However, these are crucial for energy conversion and -storage as required in electronic and optical devices. Thus, the EU-project PUSH-IT will develop a new and general approach to the sustainable valorization of these bonds and targets establishing charge separation as a universal principle in synthetic chemistry.

ERC Starting Grant

Ingenieurwissenschaften

KI-Predict - Elektronik für verteilte künstliche Intelligenz zur sensorbasierten Prozess- und Zustandskontrolle

BMBF | Verbundvorhaben

Projektleiter: Tizian Schneider, Systems Engineering
Förderzeitraum: März 2020 bis Februar 2023

Um die Effizienz von modernen Maschinen im Kontext von Industrie 4.0 zu steigern, müssen diese immer selbstständiger und “intelligenter” werden. In KI-Predict erforscht die UdS Algorithmen des maschinellen Lernens, die genau diese Form von Intelligenz ermöglichen. Sie analysieren Verschleißmuster in aufgezeichneten Maschinendaten und können anhand dieser Muster die Lebensdauer und die Prozessqualität vorhersagen. Projektziel ist die Integration dieser Algorithmen in einen Mikrochip, welcher sensornah die gelernten Verschleißmuster wiedererkennt und den Zustand von Maschine und Prozess bewertet.

KI-MUSIK-4.0 – Mikroelektronik-basierte universelle Sensor-Schnittstelle mit Künstlicher Intelligenz für Industrie 4.0

BMBF | Verbundvorhaben

Projektleiter: Tizian Schneider, Systems Engineering
Förderzeitraum: April 2020 bis März 2023

Schon in der 1986 stillgelegten und heute als Weltkulturerbe erhaltenen Völklinger Hütte gab es Experten, die darauf geschult waren, durch genaues Hinhören früh zu erkennen, ob die Maschinen der Hütte noch so arbeiten, wie sie sollen, oder ob sich Probleme anbahnen. In KI-MUSIK-4.0 geht es um intelligente Mikrophone, die genau das können. Die UdS erforscht dazu maschinelle Lernalgorithmen, die – in einen kleinen Chip integriert – Mikrophone in die Lage versetzen, nicht nur zu hören, sondern aus dem Gehörten auch auf den Verschleißzustand und die verbliebene Lebensdauer verschiedenster Maschinen zu schließen.

H2SkaProMo - Skalierbare cyber-physische Produktionssysteme zur Montage von Brennstoffzellen-Stacks | Systeme zur physisch-kognitiven Mitarbeiterassistenz und selbstoptimierenden Montagesteuerung mithilfe Künstlicher Intelligenz

BMWK | Verbundvorhaben

Projektleiter: Prof. Rainer Müller, Lehrstuhl für Montagesysteme
Förderzeitraum: 2021-2024

Im Rahmen des Forschungsprojekts H2SkaProMo soll ein Grundstein für die notwendig werdende flexible und skalierbare Produktion von Brennstoffzellen-Stacks gelegt werden.
Die Produktion von Brennstoffzellen-Stacks soll mit industrienahen und skalierbaren Produktionssystemen wirtschaftlich abgebildet werden.
Um den verschiedenen Anforderungen an Produktvariabilität, Produktionssystemflexibilität und –ausbringung gerecht zu werden, erfolgt im Rahmen des Forschungsprojekts die Entwicklung von drei cyber-physischen Produktionslinien in einer manuellen, einer teilautomatisierten und einer automatisierten Ausbaustufe, die in Form von prototypischen Demonstratoren aufgebaut werden.

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AM2SoftMag - Additive Manufacturing of Amorphous Metals for Soft Magnetics

EU Horizon Europe | Verbundprojekt

Projektleiter: Isabella Gallino, Lehrstuhl für Metallische Werkstoffe
Förderzeitraum: März 2022 bis Februar 2026

Additive Fertigung könnte sich bald als Standardverfahren für die Herstellung von weichmagnetischen Komponenten für hocheffiziente elektrische Maschinen sowie für passive elektrische Systeme etablieren. Aufgrund ihrer exzellenten mechanischen sowie magnetischen Eigenschaften eignen sich metallische Gläser für die Realisierung von hocheffizienten, 3D-gedruckten elektrischen Motoren. Das von der EU geförderte Projekt AM2SoftMag wird metallische Glass-Legierungen entwerfen und -Pulvern entwickeln für das auf selektives Lasersintern (SLM) basierte Verfahren zur additiven Fertigung von weichmagnetischen Komponenten für elektrische Maschinen. Vom Design amorpher weichmagnetischer Pulverlegierungen über die Optimierung SLM-Druckparameter bis hin zur Verifizierung der resultierenden elektromagnetischen Systeme, AM2SoftMag wird das technologische Potenzial elektrischer Motoren und ihre Anwendung in Assistenzgeräte sowie für e-Mobilität bedeutsam erhöhen.

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