Das Projekt "SUPPLy - SimUltane Produkt- und Prozessentwicklung eines automatisierungsgerechten Ladestation-Outlet-Moduls, Teilvorhaben: Ladestation-Outlet-Modul Für Automatisierte Produktion (LEAN-FAP)" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Compleo Charging Solutions AG.Im Rahmen des Verbundvorhabens wird die Entwicklung von automatisierungsgerechten Komponenten von Ladestationen kombiniert mit der Entwicklung flexibel skalierbarer Konzepte für die automatisierte Fertigung. Das Teilvorhaben zielt darauf ab, Hardware und Software für ein Ladestation-Outlet-Modul zu entwickeln, das einerseits die aktuellen Marktanforderungen erfüllt und andererseits für eine automatisierte (Serien-) Fertigung geeignet ist, insbesondere für die Automatisierung von Montage und Tests.
Das Projekt "Alternativmethoden - Einzelprojekt: Verhaltensdiagnostik - Künstliche Intelligenz zur Verhaltensdiagnostik" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Berlin (Humboldt-Univ.), Institut für Biologie, Arbeitsgruppe Kognitive Neurobiologie.Neuropsychiatrische Erkrankungen sind assoziiert mit Defiziten im Verhalten, in der Bewegung und in sozialen Interaktionen. In der aktuellen Forschung mit Mäusen werden Verhaltenstestbatterien angewendet, um die oft schwer detektierbaren Verhaltenssymptome über Serien von Tests zu diagnostizieren. Dafür werden Tiere sozial isoliert, und einzeln in Beobachtungsarenen überführt. Dadurch erleben diese teilweise geringes bis mittleres Leiden und unter Umständen geringe Schmerzen. Wir werden eine Technologie entwickeln und allgemein zur Verfügung stellen, mit welcher ein Großteil der Verhaltensdiagnostik durchgeführt werden kann, während die Mäuse ungestört in ihrem Haltungskäfig leben. Mäuse werden keinem Handhabungsstress ausgesetzt, die Datenerhebung nicht einmal bemerken (Refine). Eine Künstliche Intelligenz Software auf der Grundlage der Tensor Flow Plattform wird aus Videodaten natürliche Verhaltensaktionen erkennen und klassifizieren. Verhaltenssymptome, die neuropsychiatrischen Störungen zugrunde liegen, werden diagnostiziert. Die automatisierte 24-h Überwachung erhöht die diagnostische Sensitivität und kann mit kleineren Tierzahlen aussagekräftige Daten erhalten (Reduce). Die Verhaltens-diagnostik-Software wird als Open Source zur Verfügung gestellt werden und die notwendige Hardware als Standardkomponenten verfügbar sein. Zusammenfassend wird mit den Ergebnissen dieses Projekts Symptomdiagnostik an Mäusen für die neuropsychiatrische Forschung ermöglicht ohne Leiden, Schmerzen oder Schäden zu verursachen. Die zu entwickelnde Technologie wird sich grundsätzlich in Maustierhaltungen implementieren lassen. Die Offenlegung der Projektergebnisse als Open Source wird gewährleisten, dass dieses Künstliche Intelligenz Softwarepaket weit verbreitet benutzt und weiterentwickelt werden kann.
