Das Projekt "KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von everwave GmbH durchgeführt. PlasticObs-plus zielt darauf ab, ein integriertes Messsystem zur routinemäßigen, quasi synoptischen Erfassung und Darstellung der Verteilung von Plastikmüll an der Wasseroberfläche und an Ufer- bzw. Küstenstreifen und Flussmündungen mittels innovativer KI-Technologien und moderner Fernerkundung zu entwickeln. Dadurch wird es erstmals möglich, das Aufgabenspektrum von Einsätzen wie Ölüberwachung, bzw. Umweltüberwachung, deutlich zu erweitern. Hierzu können bereits existierende Plattformen mit vorhandener Sensorik ihrer bereits vorhandenen Aufgabenstellung genutzt werden. Wesentlicher Bestandteil des Projektes ist es, basierend auf den bei Routineflüge gesammelten Daten und Erfahrungen, eine offen zugängliche KI-Bibliothek mit Methoden und Datensätzen zur automatisierten Erkennung und Klassifizierung von Plastik aus verschiedenen Sensordaten anzulegen. PlasticObs-plus wird damit einen weltweiten Modellcharakter haben, wie innovative KI-Technologien und intelligente Sensorik zum Umweltschutz beitragen. Ebenfalls Bestandteil des Projekts ist es daher ein zentrales Geo-Portal zu entwickeln und zu etablieren, in dem die Ergebnisse als Web-Map-Service zur Verfügung stehen. Das Vorhaben PlasticObs-plus leistet in seiner Umsetzung einen Beitrag zu den Nachhaltigkeitszielen der Bundesregierung mit internationaler Sichtbarkeit. PlasticObs-plus gliedert sich hier mit einer umwelt-, klima- und naturgerechten Digitalisierung, insbesondere im Bereich des breitenwirksamen Schutzes der Gewässer und der Nachhaltigkeit in Konsum und Produktion, ein. Die Vorhabensbeschreibung gliedert sich in die Ziele des Projekts, den Stand der Wissenschaft und Technik, der Ausführlichen Beschreibung des Arbeitsplans von PlasticObs-plus in dem die Arbeitspakete, Meilensteinplanung und Kostenplanung enthalten sind. Anschließend wird der der Verwertungsplan von PlasticObs-plus beschrieben.
Das Projekt "KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH durchgeführt. PlasticObs-plus zielt darauf ab, ein integriertes Messsystem zur routinemäßigen, quasi synoptischen Erfassung und Darstellung der Verteilung von Plastikmüll an der Wasseroberfläche und an Ufer- bzw. Küstenstreifen und Flussmündungen mittels innovativer KI-Technologien und moderner Fernerkundung zu entwickeln. Dadurch wird es erstmals möglich, das Aufgabenspektrum von Einsätzen wie Ölüberwachung, bzw. Umweltüberwachung, deutlich zu erweitern. Hierzu können bereits existierende Plattformen mit vorhandener Sensorik ihrer bereits vorhandenen Aufgabenstellung genutzt werden. Wesentlicher Bestandteil des Projektes ist es, basierend auf den bei Routineflüge gesammelten Daten und Erfahrungen, eine offen zugängliche KI-Bibliothek mit Methoden und Datensätzen zur automatisierten Erkennung und Klassifizierung von Plastik aus verschiedenen Sensordaten anzulegen. PlasticObs-plus wird damit einen weltweiten Modellcharakter haben, wie innovative KI-Technologien und intelligente Sensorik zum Umweltschutz beitragen. Ebenfalls Bestandteil des Projekts ist es daher ein zentrales Geo-Portal zu entwickeln und zu etablieren, in dem die Ergebnisse als Web-Map-Service zur Verfügung stehen. Das Vorhaben PlasticObs-plus leistet in seiner Umsetzung einen Beitrag zu den Nachhaltigkeitszielen der Bundesregierung mit internationaler Sichtbarkeit. PlasticObs-plus gliedert sich hier mit einer umwelt-, klima- und naturgerechten Digitalisierung, insbesondere im Bereich des breitenwirksamen Schutzes der Gewässer und der Nachhaltigkeit in Konsum und Produktion, ein. Die Vorhabensbeschreibung gliedert sich in die Ziele des Projekts, den Stand der Wissenschaft und Technik, der Ausführlichen Beschreibung des Arbeitsplans von PlasticObs-plus in dem die Arbeitspakete, Meilensteinplanung und Kostenplanung enthalten sind. Anschließend wird der der Verwertungsplan von PlasticObs-plus beschrieben.
Das Projekt "Teilvorhaben: Logistik und Verkehr: technologische / digitale Innovationen für Logistiken (u. a. Beschaffungs-, Produktions-, Distributions-, und Absatzlogistik) und Verkehr" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, Institut für Verkehr und Infrastruktur durchgeführt. Zu Fuß gehen und Radfahren, als aktive Mobilität, ist für die nachhaltige Entwicklung der Städte in Subsahara-Afrika unerlässlich. Zahlreiche Universitäten in Subsahara-Afrika bieten Lehr- und Weiterbildungsangebote im Bereich der Verkehrsplanung an. Dennoch mangelt es noch immer an Verkehrsingenieuren, die für die Planung, Umsetzung und Instandhaltung der Infrastruktur für Fußgänger und Radfahrer benötigt werden. Die meisten bisherigen Verkehrsingenieure werden nach einem konventionellen Curriculum ausgebildet und verfügen nicht über die erforderlichen Kenntnisse, Fähigkeiten und Einstellung im Bereich des Fuß- und Radverkehrs. Folglich sind die geplanten Straßen vielfach noch auf die Belange des motorisierten Individualverkehrs ausgerichtet, und wird dem Fuß- und Radverkehr nur wenig Aufmerksamkeit geschenkt. Daher sind Kapazitäten zur Aus- und Weiterbildung der heutigen und zukünftigen Fachleute aufzubauen. Das Projekt bietet ein maßgeschneidertes Lern- und Trainingsprogramm mit dem Ziel, die Förderung der aktiven Mobilität in der Praxis zu institutionalisieren. Informelle Lernmöglichkeiten werden im Rahmen der lokalen Lernallianzen ermöglicht, die den Austausch zwischen den Beteiligten und das Lernen von den Erfahrungen vor Ort ermöglichen. Darüber hinaus wird die Lernallianz mit formellen Lehrangeboten wie projektbezogenen Kursen und Weiterbildungsangeboten ergänzt. Unterstützt wird dies durch die Qualifizierung von lokalen Lehrenden und die Bereitstellung einer virtuellen Bibliothek mit Lehrmaterialien.
Das Projekt "Assayentwicklung und Software" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Konstanz, Lehrstuhl für in vitro Toxikologie und Biomedizin durchgeführt. Das Hauptziel dieses Antrags ist die Etablierung einer robusten, direkt von Interessenten einsetzbaren Testmethode für neuro-modulatorische und funktionell neurotoxische Effekte. Zur Erreichung des Gesamtziels, wurden drei Unterziele definiert: Unterziel 1: Testmethodenentwicklung für gekoppelte Neuronennetzwerke Unterziel 2: Optimierung der Stimulations- und Expositionszeitfenster Unterziel 3: Modulare Erweiterung des Zellmodells, bzw. der Endpunkte Eine Verwertung im Sinne der 3R (Ersatz von Tierversuchen = Replacement) und im Sinne eines wirtschaftlichen Geschäftsmodells (Testservice) sind geplant. Als Zellmodelle werden LUHMES-Zellen, sowie Neuronen, die aus pluripotenten Stammzellen (hiPSC) erzeugt werden, verwendet. Die exprimierten neurofunktionellen Gene sollen gemessen werden. Aus den Zellen sollen dann selbstassemblierende gekoppelte neuronale Netzwerke hergestellt werden. Da Wirkstoffe teilweise hochspezifische Wirkmechanismen aufweisen, muss ein optimaler neurotoxikologischer Test das Spektrum an verschiedenen Neuronensubtypen die in vivo auftreten, möglichst gut abdecken. In Erweiterungsmodulen des Projekts sollen daher zusätzliche Zeltypen eingebracht werden, bzw. das Kultursystem dreidimensional erweitert werden. Genetisch modifizierte Gliazellen, in die zusätzlich dopaminsensitive Fluoreszenzproteine integriert werden, sollen es erlauben, die Dopaminfreisetzung in unserem zellulären Testsystem in Echtzeit zu quantifizieren und als relevanten Parameter, bzw. als Surrogat für die Auslösung von Krampfanfällen, Bewegungsstörungen und ähnlichem durch Substanzen einzusetzen. Gemeinsam mit dem Projektpartner wird die Leistungsfähigkeit der oben entwickelten Assays durch eine Bibliothek bekannter und durch Industriepartner verblindete Substanzen ermittelt, sowie die Intra- und Interlaborvariablitäten erfasst.
Das Projekt "Alternativmethoden: Übertragung der Cell Painting Methode auf den E-Morph Assay zur Anwendung im phänotypischen HT/HC Screening umfangreicher Chemikalienbibliotheken (MORPHEUS)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Leibniz-Forschungsinstitut für Molekulare Pharmakologie im Forschungsverbund Berlin e.V. (FMP) durchgeführt. Die Screening Unit (Leitung Dr. von Kries) am Leibniz-Forschungsinstitut für Molekulare Pharmakologie hat einen Test zur Profilierung von Substanzwirkungen und Genfunktionen in Zellkulturen im Hochdurchsatz mit automatisierten Mikroskopen entwickelt. Hierbei können für jede einzelne Zelle bis zu 1.000 morphologische Parameter von fluoreszenz-markierten Zellstrukturen vermessen und automatisch analysiert werden (Cell Painting). Hierfür wurden Referenzsubstanzen benutzt deren Wirkmechanismus bekannt und somit den komplexen Änderungen von morphologischen Mustern der Änderungen zugeordnet werden kann. Diese am FMP etablierte Technologie soll im MORPHEUS-Projekt mit dem am BfR etablierten Test zur hormonabhängigen Änderung der Morphologie von Zellen kombiniert werden und im Resultat Tierversuche reduzieren. Die Screening Unit wird Brustkrebszellen (MCF7) und Leberzellen nach Applikation von Substanzsammlungen mit annotierter und unbekannter Wirkung in diesem Vorhaben profilieren. Der kombinierte Assay wird genutzt um aus insgesamt ca. 3000 Substanzen hormonell aktive Moleküle herauszufiltern und diese weiter zu charakterisieren. Darüber hinaus werden im Rahmen eine proof-of-concept Studie in silico Modelle zur Vorhersage von Substanzwirkungen anhand von molekularen und morphologischen Fingerabdrücken entwickelt. Hierfür werden in einem iterativen Prozess weitere 450 Substanzen aus der FMP Library gescreent um die Vorhersagen zu einzelnen Substanzen experimentell zu überprüfen und die dadurch gewonnenen Erkenntnisse zur Modellverfeinerung verwendet. Die Erkennung von morphologischen Mustern (für spezifische Substanzwirkungen signifikante Änderungen von Messwerten für Zellstrukturen, wie z.B. Zellkern oder Mitochondrien und Membransysteme) soll der Zuordnung von Störungen von Zellfunktionen dienen, die eindeutig auf hormonartige Wirkungen von Substanzen dienen. Diese spezifischen Muster sind für die Diagnostik von Krankheiten und die Entwicklung von Wirkstoffen von Bedeutung.
Das Projekt "OPTIMice: Optimierte Kombination von polarimetrischen und Dreifrequenzradarmethoden zum verbesserten Verständnis der mikrophysikalischen Prozesse in kalten Wolken" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Köln, Institut für Geophysik und Meteorologie durchgeführt. Wolken und Niederschlag gehören zu den größten Herausforderungen für derzeitige Wetter- und Klimamodelle. Der letzte IPCC Bericht stellt heraus, dass insbesondere die mikrophysikalischen Prozesse in Mischphasenwolken bestehend aus Eis und flüssigen Wasser bislang nur unzureichend verstanden sind was wiederum eine bessere Modellierung dieser Wolken erschwert. Mischphasenwolken kommen besonders häufig in den höheren Breiten vor, aber auch die meisten Wolken und Niederschlagprozesse in mittleren Breiten sind eng mit den Eis- und Schneepartikeln im Oberteil der Wolke verknüpft. Um unser Verständnis von diesen zentralen Prozessen zu verbessern, wie etwa die Frage wie Eisteilchen entstehen oder wie sie zu Schnee- oder Graupelpartikel anwachsen, benötigen wir umfangreiche Beobachtungsdatensätze als Basis um Modellparametrisierungen weiter zu verbessern. Daher möchten wir in diesem Projekt neueste Fernerkundungsverfahren, wie etwa Radarpolarimetrie, Dreifrequenzradar und die Radardopplerspektren, optimal mit passiven Beobachtungen und neuartigen in-situ Sensoren kombinieren. Nur durch die Kombination verschiedener Beobachtungstechniken, hat man die Möglichkeit die verschiedenen Einflussgrößen der zugrunde liegenden Prozesse zu unterscheiden. Dazu werden wir die Beobachtungsmöglichkeiten bestehender Infrastruktur mit neuen Messgeräten grundlegend erweitern, um die beschriebenen Prozesse in bislang unerreichter Genauigkeit zu beobachten. Da Fernerkundungsmessungen (z.B. Radarreflektivität) immer eine indirekte Messung der eigentlichen Modellgröße (etwa Eiswassergehalt) sind, werden wir einen Forwärtsoperator entwickeln, mit dem man aus den Modellsimulationen synthetische Beobachtungen erzeugen kann. Damit lassen sich reale und synthetische Messgrößen direkt vergleichen. Ein zentraler neuer Bestandteil des Forwärtsoperators wird dabei eine Datenbank der Streueigenschaften von Schnee- und Eispartikel sein. Um einen frei-zugänglichen Streudatensatz zu erzeugen, werden wir bereits zur Verfügung stehende Datensätze mit eigenen Streurechnungen kombinieren. Schließlich werden die Kombination aus neuen Beobachtungsverfahren und Forwärtsoperator nutzen, um die Parametrisierungen im Wettervorhersagemodell des Deutschen Wetterdienstes zu untersuchen. Des Weiteren werden wir für spezielle Fallstudien, bei denen sich ein bestimmter Prozess über längere Zeit erkennen lässt, Simulationen mit einem 1D Modell durchführen. Das 1D Modell erlaubt eine Vielzahl an detaillierten Parametrisierungen zu testen und Lücken im generellen Prozessverständnis zu identifizieren. Diese Erkenntnisse können dann wiederum zu Verbesserungen vereinfachter Parametrisierungen in Wetter- und Klimamodellen genutzt werden. Am Ende des Projektes wollen wir nicht nur einen neuartigen Daten und Methoden zur Verfügung stellen, sondern auch neue Wege aufzeigen, wie die Informationen der Beobachtungen für die Verbesserung von Modellparametrisierungen am besten nutzbar gemacht werden können.
Das Projekt "Anthelmintikum PF1022- Festphasensynthese und Strukturmodifikationen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Wuppertal, Fachgruppe Chemie und Biologie, Arbeitsgruppe Organische Chemie durchgeführt. Parasitäre Wurminfektionen gehören auch heute noch zu den am weitesten verbreiteten Infektionskrankheiten in Ländern der Dritten Welt. Die Zahl der durch Wurminfektionen verursachten Todesfälle ist der Malaria vergleichbar. Die Behandlung von Wurminfektionen beim Mensch wie auch beim Tier ist zur Zeit durch massive Resistenzen erheblich erschwert. Der einzige neue Wirkstoff, der in den vergangenen 30 Jahren gefunden wurde und über eine ausreichende Wirksamkeit bei gleichzeitig guter Verträglichkeit verfügt, ist das Cyclooctadepsipeptid PF1022. Im Rahmen eines industriellen Kooperationsprojektes wurden zunächst enantioselektive Verfahren für die Herstellung von substituierten Phenylmilchsäuren entwickelt. Diese Verfahren beruhen auf der Übergangsmetall- oder Enzym-katalysierten Hydrierung von ?-Oxophenylmilchsäuren. In einem weiteren Schritt wurden mehrere zum Teil hocheffiziente Synthesen für PF1022 an der festen Phase entwickelt. Diese Verfahren erlauben die automatisierte Herstellung kleinerer Bibliotheken von PF1022 Analoga innerhalb kurzer Zeit. Ziel der Arbeiten ist, eine PF1022 ähnliche Verbindung mit optimierter Wirkung gegen humanparasitäre Wurminfektionen zu finden.
Das Projekt "Dynamisch erweiterbare Simulationsumgebung für regenerative Energiesysteme (DESIRE)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin, Fachbereich 1 Ingenieurwissenschaften - Energie und Information durchgeführt. DESIRE ist eine an der HTW Berlin entwickelte Simulationsumgebung für regenerative Energiesysteme. Obwohl diese Simulationsumgebung extrem viele Freiheitsgrade bietet, ist ein Erlernen auch für Personen mit geringeren Computerkenntnissen in kürzester Zeit möglich. Um dies zu erreichen, baut DESIRE auf MS Excel als Entwicklungsumgebung auf, wobei Geschwindigkeitsnachteile von MS Excel bei komplexen Simulationsrechnungen durch die Entwicklung höherer Funktionsbibliotheken in einer höheren Programmiersprache wie C++ in Form von Dynamic Link Libraries (DLL) kompensiert werden. DESIRE enthält verschiedene Funktionsbibliotheken aus unterschiedlichen Bereichen regenerativer Energien, die sich dynamisch zu Werkzeugen oder komplexen Simulationsmodulen kombinieren lassen. Zahlreiche Analyse- und Simulationswerkzeuge (Tools) bieten auch dem Laien die Möglichkeiten der Analyse regenerativer Energiesysteme mit DESIRE. Eine Online-Version von DESIRE ermöglicht zusätzlich das Ausführen von DESIRE-Tools auch direkt über das Internet und erweitert so das eLearning-Angebot der HTW Berlin. Die Tools wurden in JAVA implementiert und erfordern zum Ausführen lediglich einen Webbrowser und ein aktuelles JAVA-Plugin. Hier können Anwender spielerisch komplexe funktionale Zusammenhänge verinnerlichen. DESIRE ist ein internes Projekt der HTW Berlin. Die Simulationsumgebung wird inzwischen in der Lehre und in weiteren Drittmittelprojekten wie dem Solar Decathlon Europe (SDE) eingesetzt.
Das Projekt "KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Optimare Systems GmbH durchgeführt. PlasticObs-plus zielt darauf ab, ein integriertes Messsystem zur routinemäßigen, quasi synoptischen Erfassung und Darstellung der Verteilung von Plastikmüll an der Wasseroberfläche und an Ufer- bzw. Küstenstreifen und Flussmündungen mittels innovativer KI-Technologien und moderner Fernerkundung zu entwickeln. Dadurch wird es erstmals möglich, das Aufgabenspektrum von Einsätzen wie Ölüberwachung, bzw. Umweltüberwachung, deutlich zu erweitern. Hierzu können bereits existierende Plattformen mit vorhandener Sensorik ihrer bereits vorhandenen Aufgabenstellung genutzt werden. Wesentlicher Bestandteil des Projektes ist es, basierend auf den bei Routineflüge gesammelten Daten und Erfahrungen, eine offen zugängliche KI-Bibliothek mit Methoden und Datensätzen zur automatisierten Erkennung und Klassifizierung von Plastik aus verschiedenen Sensordaten anzulegen. PlasticObs-plus wird damit einen weltweiten Modellcharakter haben, wie innovative KI-Technologien und intelligente Sensorik zum Umweltschutz beitragen. Ebenfalls Bestandteil des Projekts ist es daher ein zentrales Geo-Portal zu entwickeln und zu etablieren, in dem die Ergebnisse als Web-Map-Service zur Verfügung stehen. Das Vorhaben PlasticObs-plus leistet in seiner Umsetzung einen Beitrag zu den Nachhaltigkeitszielen der Bundesregierung mit internationaler Sichtbarkeit. PlasticObs-plus gliedert sich hier mit einer umwelt-, klima- und naturgerechten Digitalisierung, insbesondere im Bereich des breitenwirksamen Schutzes der Gewässer und der Nachhaltigkeit in Konsum und Produktion, ein. Die Vorhabensbeschreibung gliedert sich in die Ziele des Projekts, den Stand der Wissenschaft und Technik, der ausführlichen Beschreibung des Arbeitsplans von PlasticObs-plus in dem die Arbeitspakete, Meilensteinplanung und Kostenplanung enthalten sind. Anschließend wird der der Verwertungsplan von PlasticObs-plus beschrieben.
Das Projekt "KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Jade Hochschule Wilhelmshaven/Oldenburg/Elsfleth, Standort Wilhelmshaven, Fachbereich Ingenieurwissenschaften durchgeführt. PlasticObs-plus zielt darauf ab, ein integriertes Messsystem zur routinemäßigen, quasi synoptischen Erfassung und Darstellung der Verteilung von Plastikmüll an der Wasseroberfläche und an Ufer- bzw. Küstenstreifen und Flussmündungen mittels innovativer KI-Technologien und moderner Fernerkundung zu entwickeln. Dadurch wird es erstmals möglich, das Aufgabenspektrum von Einsätzen wie Ölüberwachung, bzw. Umweltüberwachung, deutlich zu erweitern. Hierzu können bereits existierende Plattformen mit vorhandener Sensorik ihrer bereits vorhandenen Aufgabenstellung genutzt werden. Wesentlicher Bestandteil des Projektes ist es, basierend auf den bei Routineflüge gesammelten Daten und Erfahrungen, eine offen zugängliche KI-Bibliothek mit Methoden und Datensätzen zur automatisierten Erkennung und Klassifizierung von Plastik aus verschiedenen Sensordaten anzulegen. PlasticObs-plus wird damit einen weltweiten Modellcharakter haben, wie innovative KI-Technologien und intelligente Sensorik zum Umweltschutz beitragen. Ebenfalls Bestandteil des Projekts ist es daher ein zentrales Geo-Portal zu entwickeln und zu etablieren, in dem die Ergebnisse als Web-Map-Service zur Verfügung stehen. Das Vorhaben PlasticObs-plus leistet in seiner Umsetzung einen Beitrag zu den Nachhaltigkeitszielen der Bundesregierung mit internationaler Sichtbarkeit. PlasticObs-plus gliedert sich hier mit einer umwelt-, klima- und naturgerechten Digitalisierung, insbesondere im Bereich des breitenwirksamen Schutzes der Gewässer und der Nachhaltigkeit in Konsum und Produktion, ein. Die Vorhabensbeschreibung gliedert sich in die Ziele des Projekts, den Stand der Wissenschaft und Technik, der Ausführlichen Beschreibung des Arbeitsplans von PlasticObs-plus in dem die Arbeitspakete, Meilensteinplanung und Kostenplanung enthalten sind. Anschließend wird der der Verwertungsplan von PlasticObs-plus beschrieben.
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