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Teilprojekt A

Das Projekt "Teilprojekt A" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Physikalisches Institut durchgeführt. Eine der sichtbarsten Krisen unserer Zeit ist der Klimawandel und seine Auswirkungen auf Umwelt und Gesellschaft. Wege aus der Klimakrise erfordern ein komplexes Zusammenwirken unterschiedlichster Disziplinen einschließlich der Anwendung und Weiterentwicklung intelligenter Technologien. Mit den aktuellen Entwicklungen zu lernfähigen Systemen und deren erwarteten Verbreitung in allen Lebens- und Arbeitsbereichen erlangen flexible und agile Sensorsysteme enorme Bedeutung in Forschung und Entwicklung. Das angestrebte Zukunftscluster SENSORITHM Rhein-Main ist regional eingebettet in das Hessische Zentrum für Künstliche Intelligenz und adressiert die Erforschung und Erprobung vernetzter selbstlernender Sensortechnologien, um Anomalien in kontinuierlichen Sensordatenströmen mittels Algorithmen automatisch zu erkennen und zu klassifizieren. Gleichzeitig erfolgt eine soziologische Betrachtung der Vieldimensionalität von Innovationsnetzwerken im Spannungsfeld technologischer, ökologischer, wirtschaftlicher, politischer und sozialer Aspekte. Als praxisrelevante und prototypische Anwendungsfelder wird die Systemzuverlässigkeit von technischen Komponenten und Anlagen, sowie das Konfliktfeld zwischen Windenergie und Artenschutz betrachtet (insbesondere im Hinblick auf die Kollisionsvermeidung von Fledermäusen und Vögeln mit den Rotorblättern). Durch die enge Zusammenarbeit mit Partnern aus Industrie, Hochschulen, Instituten, Behörden und Zivilgesellschaft (Umweltschützer*innen, Verbände, NGOs, Schulklassen) entstehen nachhaltige und geschlossene Wertschöpfungsketten in der Region Rhein-Main.

Teilprojekt C

Das Projekt "Teilprojekt C" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Darmstadt, Fachbereich Informatik, Fachgebiet Maschinelles Lernen durchgeführt. Eine der sichtbarsten Krisen unserer Zeit ist der Klimawandel und seine Auswirkungen auf Umwelt und Gesellschaft. Wege aus der Klimakrise erfordern ein komplexes Zusammenwirken unterschiedlichster Disziplinen einschließlich der Anwendung und Weiterentwicklung intelligenter Technologien. Mit den aktuellen Entwicklungen zu lernfähigen Systemen und deren erwarteten Verbreitung in allen Lebens- und Arbeitsbereichen erlangen flexible und agile Sensorsysteme enorme Bedeutung in Forschung und Entwicklung. Das angestrebte Zukunftscluster SENSORITHM Rhein-Main ist regional eingebettet in das Hessische Zentrum für Künstliche Intelligenz und adressiert die Erforschung und Erprobung vernetzter selbstlernender Sensortechnologien, um Anomalien in kontinuierlichen Sensordatenströmen mittels Algorithmen automatisch zu erkennen und zu klassifizieren. Gleichzeitig erfolgt eine soziologische Betrachtung der Vieldimensionalität von Innovationsnetzwerken im Spannungsfeld technologischer, ökologischer, wirtschaftlicher, politischer und sozialer Aspekte. Als praxisrelevante und prototypische Anwendungsfelder wird die Systemzuverlässigkeit von technischen Komponenten und Anlagen, sowie das Konfliktfeld zwischen Windenergie und Artenschutz betrachtet (insbesondere im Hinblick auf die Kollisionsvermeidung von Fledermäusen und Vögeln mit den Rotorblättern). Durch die enge Zusammenarbeit mit Partnern aus Industrie, Hochschulen, Instituten, Behörden und Zivilgesellschaft (Umweltschützer*innen, Verbände, NGOs, Schulklassen) entstehen nachhaltige und geschlossene Wertschöpfungsketten in der Region Rhein-Main.

Teilprojekt B

Das Projekt "Teilprojekt B" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF, Standort Kranichstein durchgeführt. Eine der sichtbarsten Krisen unserer Zeit ist der Klimawandel und seine Auswirkungen auf Umwelt und Gesellschaft. Wege aus der Klimakrise erfordern ein komplexes Zusammenwirken unterschiedlichster Disziplinen einschließlich der Anwendung und Weiterentwicklung intelligenter Technologien. Mit den aktuellen Entwicklungen zu lernfähigen Systemen und deren erwarteten Verbreitung in allen Lebens- und Arbeitsbereichen erlangen flexible und agile Sensorsysteme enorme Bedeutung in Forschung und Entwicklung. Das angestrebte Zukunftscluster SENSORITHM Rhein-Main ist regional eingebettet in das Hessische Zentrum für Künstliche Intelligenz und adressiert die Erforschung und Erprobung vernetzter selbstlernender Sensortechnologien, um Anomalien in kontinuierlichen Sensordatenströmen mittels Algorithmen automatisch zu erkennen und zu klassifizieren. Gleichzeitig erfolgt eine soziologische Betrachtung der Vieldimensionalität von Innovationsnetzwerken im Spannungsfeld technologischer, ökologischer, wirtschaftlicher, politischer und sozialer Aspekte. Als praxisrelevante und prototypische Anwendungsfelder wird die Systemzuverlässigkeit von technischen Komponenten und Anlagen, sowie das Konfliktfeld zwischen Windenergie und Artenschutz betrachtet (insbesondere im Hinblick auf die Kollisionsvermeidung von Fledermäusen und Vögeln mit den Rotorblättern). Durch die enge Zusammenarbeit mit Partnern aus Industrie, Hochschulen, Instituten, Behörden und Zivilgesellschaft (Umweltschützer*innen, Verbände, NGOs, Schulklassen) entstehen nachhaltige und geschlossene Wertschöpfungsketten in der Region Rhein-Main.

Teilprojekt E

Das Projekt "Teilprojekt E" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Institut für Soziologie, Technik- und Innovationssoziologie und Simulationsmethoden durchgeführt. Eine der sichtbarsten Krisen unserer Zeit ist der Klimawandel und seine Auswirkungen auf Umwelt und Gesellschaft. Wege aus der Klimakrise erfordern ein komplexes Zusammenwirken unterschiedlichster Disziplinen einschließlich der Anwendung und Weiterentwicklung intelligenter Technologien. Mit den aktuellen Entwicklungen zu lernfähigen Systemen und deren erwarteten Verbreitung in allen Lebens- und Arbeitsbereichen erlangen flexible und agile Sensorsysteme enorme Bedeutung in Forschung und Entwicklung. Das angestrebte Zukunftscluster SENSORITHM Rhein-Main ist regional eingebettet in das Hessische Zentrum für Künstliche Intelligenz und adressiert die Erforschung und Erprobung vernetzter selbstlernender Sensortechnologien, um Anomalien in kontinuierlichen Sensordatenströmen mittels Algorithmen automatisch zu erkennen und zu klassifizieren. Gleichzeitig erfolgt eine soziologische Betrachtung der Vieldimensionalität von Innovationsnetzwerken im Spannungsfeld technologischer, ökologischer, wirtschaftlicher, politischer und sozialer Aspekte. Als praxisrelevante und prototypische Anwendungsfelder wird die Systemzuverlässigkeit von technischen Komponenten und Anlagen, sowie das Konfliktfeld zwischen Windenergie und Artenschutz betrachtet (insbesondere im Hinblick auf die Kollisionsvermeidung von Fledermäusen und Vögeln mit den Rotorblättern). Durch die enge Zusammenarbeit mit Partnern aus Industrie, Hochschulen, Instituten, Behörden und Zivilgesellschaft (Umweltschützer*innen, Verbände, NGOs, Schulklassen) entstehen nachhaltige und geschlossene Wertschöpfungsketten in der Region Rhein-Main.

Vortrocknung von Nadelrundholz im Wald - WinterQualitätsHolz (WQH)

Das Projekt "Vortrocknung von Nadelrundholz im Wald - WinterQualitätsHolz (WQH)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Freiburg, Institut für Forstbenutzung und forstliche Arbeitswissenschaft durchgeführt. (...) Wegen fehlender eigener Kapazitäten zur technischen Trocknung und aufgrund des Termindrucks wird daher das Konstruktionsholz zumeist notgedrungen in deutlich zu nassem Zustand geliefert und eingebaut, was häufig genug zu Bauschäden führt. Kurzfristige Folgen sind Reklamationen und mangelhafte Kundenzufriedenheit. Langfristig drohen Imageverluste und ein Abwenden der Architekten und Bauherren vom Bau- und Werkstoff Holz. Es erscheint also aus technischen und wirtschaftlichen Gründen wie auch zur Pflege und Nutzung des positiven Produktimages des Baustoffes Holz in traditioneller Verwendung zielführend, die herkömmliche und vielerorts noch im Bewusstsein der Kunden verankerte Vorstellung vom sorgfältig im Wald ausgewählten, schonend zur Zeit der Saftruhe im Winter geschlagenen und langsam natürlich getrocknetem Stammholz aus heimischer Forstwirtschaft als spezifisches Produktkonzept aktiv und gezielt weiterzuentwickeln. Übergeordnete Fragestellung des Gesamtprojektes ist es, wie zukünftig anstelle von nassem und zum Teil auch imprägniertem Bauholz qualitativ hochwertiges, natürlich vorgetrocknetes und damit maßhaltiges und energiesparend bearbeitetes Holz in marktkonformer Sortierung bereitgestellt werden kann. Eine exakte wissenschaftliche Analyse, ob auf diesem Wege tatsächlich hinsichtlich der verwendungsrelevanten Parameter Trockenheit und Formstabilität Konstruktionsholz hinreichender Qualität erzeugt werden kann, ob die ins Auge gefassten ökologischen Vorteile durch Verzicht auf oder mindestens deutliche Abkürzung der energieintensiven technischen Trocknung tatsächlich realisiert werden können, wie die organisatorische Gestaltung der optimierten Produktionskette vorzunehmen ist, und schließlich wie die Kostenbelastung des Produkts einzuschätzen ist, fehlt bisher vollständig. Die genaue Kenntnis dieser Zusammenhänge erlaubt eine Abschätzung, ob das ins Auge gefasste Konzept der Erzeugung von qualitativ höherwertigerem Konstruktionsholz aus natürlich vorgetrocknetem Rundholz zu technisch akzeptablen Ergebnissen führt und eine optimierte Wertschöpfung für Waldbesitzer und Sägewerke zur Folge hat. In einem zur Zeit laufenden Forschungsprojekt in Zusammenarbeit mit dem Forstamt Schmallenberg und dem Sägerwerk Hegener-Hachmann, Hanxleden, Nordrhein-Westfalen, und unter der wissenschaftlichen Leitung des Instituts für Forstbenutzung und Forstliche Arbeitswissenschaft der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg wird geprüft, ob alle biologischen und technologischen Möglichkeiten zur Trocknung von Fichtenholz ausgenutzt und in eine Produktionskette integriert werden können, so dass die für qualitativ hochwertiges, formstabiles Konstruktionsholz notwendige Holzfeuchte von u = 15 + 3 Prozent gänzlich ohne, oder aber mit deutlich verkürzter technischer Schnittholztrocknung erreicht werden kann.

Zuchtfortschritt bei Sommergerste und genetische Ressourcen bei Gerste

Das Projekt "Zuchtfortschritt bei Sommergerste und genetische Ressourcen bei Gerste" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität für Bodenkultur Wien, Institut für Pflanzenbau und Pflanzenzüchtung durchgeführt. Die Demonstration und wissenschaftliche Auswertung des Zuchtfortschritts wird am Beispiel Sommergerste durchgeführt. Alte Landsorten aus der Zeit von 1830 bis 1940, Reselektionen aus diesen sowie erste Kreuzungssorten aus der Zeit von 1920 bis 1960 werden neben seit 1960 bedeutenden Sorten auf agronomische und qualitative Merkmale geprüft. Neben dem Ertragsfortschritt wird ein Hauptaugenmerk auf den Fortschritt in der Braueignung gelegt. Das alte Landsortenmaterial wird vor allem auf sein Potential im Hinblick auf neue Züchtungskriterien (Züchtung auf low-input bzw. für den biologischen Landbau) beobachtet. Weiters wird dieses Material - ergänzt um weitere genetische Ressourcen von Gerste, vor allem Nacktgersten - auf ihren Gehalt hinsichtlich ernährungsphysiologisch interessanter Inhaltsstoffe geprüft.