Digitale Transformation der Materialwissenschaften

In den Materialwissenschaften existieren komplexe Zusammenhänge zwischen den Eigenschaften der Materialien und ihrer Zusammensetzung und Prozessierung. Aus diesem Grund stellt die Digitale Transformation in dieser Domäne eine besonders große Herausforderung dar.
 

Am Fraunhofer ISC begegnen wir dieser Herausforderung mit einer breit angelegten Strategie, welche die Arbeiten auf allen relevanten Ebenen eng miteinander verknüpft. Dabei haben wir die Entwicklung hin zum Labor 4.0, die maschinenlesbare Dokumentation wissenschaftlicher Abläufe in einem zentralen Informationssystem und die Vereinheitlichung von Datenstrukturen nach internationalen Standards als Ziel gesetzt.

 

 

 

Schneller bessere Materialien entwickeln:
Materials Acceleration Platforms (MAPs)

Am ISC gibt es bereits mehrere MAPs-Projekte zu verschiedenen Werkstoffen und betreffenden Prozessen. Wir entwickeln dabei nicht nur die passende IT-Infrastruktur sondern entwickeln auch die robotergestützte Hardware. Gerne beraten wir Firmen bei den ersten Schritten auf diesem neuen innovativen Gebiet.
 

Mehr Informationen zu MAPs

 

 

LAB 4.0

APRONA Case Study
© Fraunhofer ISC

Das Labor ist die wichtigste Quelle für neue Daten aus Experimenten und Messungen. Viele Verfahren sind mit hohem Arbeitsaufwand verbunden und erfordern exakte Wiederholungen. Wir arbeiten daher an vernetzten Laborgeräten und Anlagen, um Arbeitsschritte soweit möglich automatisieren zu können. Arbeiten, die auf Grund ihrer Komplexität nur von Mitarbeitenden durchgeführt werden können, werden durch eine teilautomatisierte Dokumentation unterstützt. Dabei steht nach wie vor der Mensch beim Orchestrieren des komplexen Gesamtablaufes im Mittelpunkt.

PDF-Broschüre AI driven LAB 4.0

Hybride Informationssysteme und Datenräume

Schnittstelle Labor 4.0
© AdobeStock

Egal aus welcher Quelle Daten stammen oder wo sie weiterverarbeitet werden: Für einen effizienten und reibungslosen Ablauf müssen alle Beteiligten mit einem gemeinsamen Informationssystem vernetzt sein.

Mit Open Semantic Lab (OSL) bieten wir eine offene, hybride Wissens- und Datenplattform. Sie verbindet Informationen aus verschiedenen Quellen zu einem intelligenten Gesamtsystem und ist für Mensch und Maschine gleichermaßen nutzbar.

Das zugrunde liegende semantische Konzept Object Oriented Linked Data (OO-LD) vereinfacht den Umgang mit komplexen Datenmodellen und ermöglicht es, Informationen kontextbezogen zu verknüpfen und als vernetzten Wissensraum abzubilden. Ontologien und Wissensgraphen stehen dabei direkt zur Verfügung, ohne dass Nutzerinnen und Nutzer tief in IT-Strukturen oder Datenformate wie JSON eintauchen müssen.

Dank ihres modularen Aufbaus lässt sich die Plattform flexibel an unterschiedliche Anwendungen anpassen – von Forschungsprojekten bis hin zu industriellen Datenräumen. Als Open-Source-Lösung (AGPL-3.0) fördert OSL die kollaborative Weiterentwicklung und unterstützt die Umsetzung der FAIR Data-Prinzipien in der Wissenschaft.

Künstliche Intelligenz

Datenschutz und Datenverarbeitung

Wir setzen zum Einbinden von Videos den Anbieter YouTube ein. Wie die meisten Websites verwendet YouTube Cookies, um Informationen über die Besucher ihrer Internetseite zu sammeln. Wenn Sie das Video starten, könnte dies Datenverarbeitungsvorgänge auslösen. Darauf haben wir keinen Einfluss. Weitere Informationen über Datenschutz bei YouTube finden Sie in deren Datenschutzerklärung unter: https://policies.google.com/privacy

Mit OpenSemanticLab haben wir eine leistungsfähige Plattform zur Erfassung und Verknüpfung von Information. Manuelles Eingeben und Auswerten von Daten ist jedoch arbeitsintensiv und stellt oft eine Hürde in der Adaption der. Wir entwickeln daher agentische KI Lösungen, die automatisch Daten aus verschiedenen Dokumenten strukturieren und im OpenSemanticLab Wissensgraphen ablegen.

Weitere Agenten ermöglichen die autonome Suche und Analyse von vorhandenen Daten, bis hin zur Erstellung von Berichten und Diagrammen. Verwendung finden diese Technologien zum Beispiel im Bereich einer effizienten Materialsubstitution.

Ontologien

Digitalisierung Ontologien
© AdobeStock

Ontologien sind formale Beschreibungen von Begriffen ähnlich wie Vokabulare. Sie können komplexe maschinenlesbare Beziehungen definieren und stellen somit die Basis für eine enge und einheitliche Verknüpfung von Informationen im Datenraum dar. Ontologien werden auf internationaler Ebene abgestimmt und beständig weiterentwickelt.

Wir sind insbesondere bei der Ontologie-Entwicklung im Bereich Batterien (BattINFO – Battery Interface Ontology, BVCO – Battery Value Chain Ontology) aktiv, treiben jedoch auch die Entwicklung allgemeiner, auf die Prozesse der Materialentwicklung abgestimmter Ontologien voran (GPO – General Process Ontology).

Aktivitäten und Projekte

 

Projekt DiMaWert

Digitaler Baustein für die Energiewende

 

Projekt KIProBatt

Intelligente Batteriezellenfertigung mit KI-gestützter Prozessüberwachung auf Basis einer generischen Systemarchitektur

 

Projekt BIG-MAP

Invent how to invent:
BIG-MAP for accelerated battery development