Innovationswettbewerb NEXT.IN.NRW

Ziel ist die automatisierte morphologische Charakterisierung von halbfesten und pulverförmigen Formulierungen in der pharmazeutischen Industrie, wodurch reduzierter Aufwand und präzisere Analysen ermöglicht werden. Hierzu soll die Übertragung der Machine Learning- Objekterkennung auf den Bereich der Mikroskopie zur Automatisierung der Annotation von lichtmikroskopischen Daten als Software entwickelt werden.

Ziel des Vorhabens ist, den Unternehmen der Daseinsvorsorge datengetriebene Dienstleistungen für eine nachhaltige öffentliche Wertschöpfung zur Verfügung zu stellen. Dazu werden Anwendungsfälle analysiert, um anschließend KI-Artefakte zu entwickeln.

Ziel des Vorhabens ist es, zwei Prototypen zu entwickeln, die exemplarisch das Potenzial aufzeigen, die das Konzept der Augmented-Reality-Innenstadt-Zonen bietet. Diese sollen die physischen Innenstädte um digitale Inhalte und kulturelle Angebote erweitern und sie von Konsumräumen zu hybriden sozialen Begegnungsräumen machen.

Ziel des Projekts ist es, den sicheren Einsatz von Ethernet-basierter Kommunikation im Fahrzeug zu erleichtern; dazu sollen die Auswahl von verschiedenen Ethernet-Cybersicherheitsmaßnahmen und die Prüfung des Sicherheitsprotokolls MAC Security durch automatisierte Tool-unterstützung optimiert werden.
 

Ziel des Vorhabens ist es, die Nutzung und Integration von Künstlicher Intelligenz in bestehende Prozesse für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) unter der Berücksichtigung von ökologischen Aspekten zu vereinfachen, um sowohl die Effizienz steigern als auch die Ressourcen-nutzung zu optimieren. Hierzu werden automatisierte KI-Prozessschritte weiterentwickelt, digitale Zwillinge und 5G ermöglichen dabei reale Simulationen.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung einer Softwareanwendung zur intelligenten und ressourcenschonenden Konfiguration und Nutzung von Abfüllanlagen. Hierzu wird mithilfe generativer KI-Modelle ein Software-Demonstrator entwickelt, der es sowohl Anlagenbauern als auch Betreibern ermöglicht, durch Eingabe von Materialeigenschaften und Anforderungen Konfigurationen abzuleiten.

Ziel des Projekts ist es, eine Bauplanung für eine Veranstaltungsbühne zu entwickeln, die aus ausrangierten Rotorblättern einer Windkraftanlage bestehen soll. Die Bühne soll eine Überdachung, Technik, Licht und einen Lagerraum bieten und mithilfe eingebauter Lithium-Ionen-Batterien über eine autarke Energieversorgung verfügen.

Ziel des Vorhabens ist die Etablierung einer KI-basierten Prozesssteuerung an der Schnittstelle zwischen OP (Chirurgie und Anästhesie), OP-Management und der Aufbereitungseinheit für Medizinprodukte (AEMP). Diese soll die dynamischen Wechselwirkungen, die der OP-Alltag mit sich bringt, überbrücken und eine bedarfsgerechte Verfügbarkeit von Sterilgut in Echtzeit sicherstellen.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Real-World-Metaverse, das es Kreativschaffenden ermöglicht, ohne Programmierkenntnisse interaktive Points of Interest (iPoI) zu erstellen und diese in ihre physische Umgebung einzubetten. Dabei sollen verschiedene Medienformate wie Augmented Reality, 3-D-Audio, Chatbots und virtuelle Agenten integriert werden, um vielfältige und interaktive Nutzererfahrungen zu ermöglichen.

Ziel des Vorhabens ist die Konzeption und prototypische Entwicklung einer KI-basierten und XR-fähigen Softwareplattform für die Filmwirtschaft. Damit können während der Prävisualisierungsphase der Filmproduktion bereits KI-gestützte Visualisierungen von Drehbuchszenen unter Einsatz von Avataren erzeugt werden. Die Plattform soll darüber hinaus kollaborative Funktionen enthalten, die es den verschiedenen an der Filmproduktion beteiligten Akteuren ermöglicht, in Echtzeit zusammenzuarbeiten.

Ziel des Vorhabens ist es, Methoden zu identifizieren und zu implementieren, die eine genauere Rekonstruktion von 3D-Modellen aus zweidimensionalen Medien ermöglichen. Darüber hinaus wird die Erforschung und Entwicklung von MachineLearning-Methoden zur Erkennung von Anomalien und Fehlern in den rekonstruierten 3D-Objekten angestrebt.

Ziel des Projekts ist es, digitale Tools für die Veranstaltungswirtschaft zu entwickeln, die verantwortliche Akteure anhand von intelligenten Algorithmen, Simulationsmöglichkeiten und Visualisierungen bei der Umsetzung einer geschlechter- und alternsgerechten Gestaltung der Branche unterstützen.

Ziel des Vorhabens ist, die Vertretungsdichte und -qualität in Einrichtungen der Jugend- und Sozialhilfe im Rahmen der Schulbegleitung zu maximieren, indem Schulbegleitungs-, Einsatz- und Vertretungspläne mittels KI täglich und vorausschauend planbar gemacht werden. Dazu wird ein automatisiertes und selbst optimierendes Vertretungsmanagement-System entwickelt, das unbegleitete Schülerinnen und Schüler verfügbaren Kräften zuordnet.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines KI-Prototypen, der es ermöglicht, ein innovatives, hochkomplexes Fertigungsverfahren einem breiten industriellen Nutzerkreis zugänglich zu machen. Neben der Prozessauslegung sollen neuartige KI-Methoden auch Anwenderinnen und Anwender in der computergestützten Fertigungsumgebung unterstützen, um bisherige Einschränkungen in der Andersartigkeit eines Strahl-werkzeugs zu umgehen und zu modernen Industriestandards aufzuschließen.

Ziel des Vorhabens ist die durchgängige und vereinheitlichte Digitalisierung von Baugenehmigungsverfahren. Mittels Künstlicher Intelligenz sollen Bauanträge vorgeprüft werden können und so das gesamte Genehmigungsverfahren beschleunigt werden. Hierzu sollen Prozessdia-gramme erarbeitet und durch KI-Werkzeuge verbessert werden. Die entstehenden Prozessdiagramme, Datenmodelle und Schnittstellen/-soft-ware sollen als Basis marktreifer Softwareentwicklungen dienen.

Ziel des Vorhabens ist die Bewältigung von infrastrukturellen Engpässen in Nordrhein-Westfalen durch Integration von KI, tiefem Lernen und populationsbasierten Optimierungsansätzen in eine automatisierte Drohnenairline in einem multimodalen Logistiknetzwerk. Hierzu sollen Methoden entwickelt werden, welche die Echtzeit-Platzierung von Übergabestationen in einem multimodalen Logistiknetzwerk mit Drohnen optimieren.

Ziel des Projekts ist es, die Entwicklung resilienter Softwareprodukte zu verbessern, indem Leitfäden zur Steigerung der Cybersicherheit erarbeitet und bestehende Security-Werkzeuge verbessert werden.

Ziel des Vorhabens ist die Übertragung des selbstüberwachten Lernens für Diagnose und Prognose bei der Überwachung von Zerspanungsprozessen auf Basis industrieller Sensordaten. Dazu stehen energieoptimierte, selbstüberwachte Verfahren für den universellen Einsatz in eingebetteten Systemen im Fokus. Zudem soll das Potenzial zur gesamtheitlichen Steigerung der Ressourceneffizienz in den Endanwendungen aufgezeigt werden.

Durch die Verknüpfung des Projekts METIS mit anderen chemischen KI-Modellen und smarten Algorithmen soll in diesem Projekt ein digitaler KI-Assistent entstehen. Dadurch können Nutzerinnen und Nutzer direkt mit der KI interagieren und in den Prozess einbezogen werden. Über Interfaces und Feedbackschleifen können vorhandenes Wissen und neue  Ideen in die Software und Auswertung einfließen.

Im Rahmen des Projekts sollen die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz über Szenarien erforscht werden sowie Softwaresysteme und sinnvolle Geschäftsmodelle entwickelt werden.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines KI-gestützten Feedback-Tools für die Sekundarstufe I, das personalisiertes Feedback bei der Bearbeitung von Mathematikaufgaben bietet. ASSIST-ME wird so gestaltet, dass Schülerinnen und Schüler es intuitiv und autonom nutzen können.

Zieldes Projekts ist die Konzeption und prototypische Entwicklung einer Webplattform, die als eine Art Schaufenster digitale, dreidimensionale Drehorte zur virtuellen Begehung oder zur Fertigstellung von Filmsequenzen zur Verfügung stellt. Mit Hilfe von KI soll untersucht werden, wie eine Vielzahl von Orten digital und effizient aufbereitet werden können, um Planungsprozesse zu erleichtern.

Das Projekt erstellt ein Augmented Reality Tool, das Online-Communities die gemeinsame Erstellung digitaler Inhalte ermöglichen soll. Diese Inhalte können im Anschluss in Form von kollaborativen Kunstinstallationen öffentlich gemacht werden.  Die Ergebnisse des Projektes sollen 2027 auf der Internationalen Gartenausstellung IGA2027 vorgestellt werden. Das Projekt soll dazu beitragen, Bürgerinnen und Bürger stärker bei öffentlich relevanten Themen mit einzubeziehen.

Das Projekt verfolgt das Ziel, die Erstellung von animierten Avataren für 3D Anwendungen zu revolutionieren, indem es diesen Prozess durch Einsatz der Schlüsseltechnologie generative KI einfacher, effizienter und kostengünstiger macht. Mittels Textprompts, Skizzen und Videos können Animationssequenzen erzeugt und anschließend editiert werden, was diese Technologie einer breiteren Nutzerbasis öffnet und neue Marktchancen schafft.

In diesem Projekt soll Künstliche Intelligenz genutzt werden, um aufwendige Wartungsarbeiten zu beschleunigen und zu vereinfachen. Gemeinsam mit Partnern aus dem Maschinenbau und der Industrie wird ein spezielles System entwickelt, das Fachwissen rund um die Instandhaltung sammelt, ordnet und auf Knopfdruck verfügbar macht. An dem Vorhaben beteiligen sich insgesamt 16 Partner aus Wirtschaft, Wissenschaft und wichtigen Verbänden.

Cloud-Dienste spielen in einer digitalisierten Welt eine Schlüsselrolle und bieten Unternehmen die Möglichkeit, Daten flexibel zu speichern und effizient auf IT-Ressourcen zuzugreifen. Besonders für kleine und mittlere Unternehmen sind diese Lösungen jedoch oft schwer zugänglich: Zeitmangel und fehlendes technisches Wissen führen dazu, dass sie die Möglichkeiten der Cloud nur zögerlich nutzen. Das Projekt möchte hier Abhilfe schaffen und Unternehmen mit einem speziellen Rahmenwerk – einem sogenannten Cloud-Governance-Framework – unterstützen. Dieses soll dabei helfen, verschiedene Cloud-Dienste sicher und einfach miteinander zu kombinieren und optimal zu verwalten.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer innovativen Methode zur Früherkennung und Bekämpfung des Borkenkäferbefalls. Geplant ist der Einsatz von Multispektralkameras auf Drohnen, kombiniert mit 3D-Kartierung, Künstlicher Intelligenz sowie der Simulation von Ausbreitungsszenarien von Waldschäden. Dies ermöglicht die frühzeitige Identifikation von befallenen Bäumen und erlaubt eine kontinuierliche, präzise Überwachung und Analyse des Waldzustandes, wodurch proaktive Maßnahmen möglich werden. 

Das Projekt hat zum Ziel, eine virtuelle Umgebung zu schaffen, in der historische Kleidung lebensecht dargestellt und erlebbar gemacht wird – ohne die empfindlichen Originale zu gefährden. Mit Hilfe Künstlicher Intelligenz werden die Kleidungsstücke digitalisiert und so animiert, dass sie realistisch auf Bewegungen reagieren. Diese Technologie könnte in Filmen oder Videospielen eingesetzt werden, um die Kleidung detailgetreu und authentisch darzustellen.

Ziel des Projekts ist es, Objekte mit RFID (Radiofrequenz-Identifikation) zu kennzeichnen, um sie eindeutig zu identifizieren und präzise im dreidimensionalen Raum zu verorten. Diese Technologie könnte es ermöglichen, Objekte und ihre Informationen nahtlos in virtuelle Umgebungen wie das Metaverse zu integrieren, indem sie durch Extended Reality (XR)-Technologien erlebbar gemacht werden. Geplant sind vier Testszenarien in den Bereichen Bildung, Einzelhandel, Medizin und Gaming, die zeigen sollen, wie diese Technologie in der realen Welt eingesetzt werden kann.

In diesem Projekt sollen Methoden der künstlichen Intelligenz untersucht werden, die einzelne Entwicklungsprozesse unterstützen oder automatisieren sollen. So soll die Wirtschaftlichkeit und die Qualität der Entwicklung erhöht werden.

Das Projekt setzt sich dafür ein, dass Sprachmodelle (Large Language Models) zuverlässig, umweltfreundlich und gesetzeskonform in der Industrie eingesetzt werden. Diese Modelle sind eine Form der Künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, Texte zu verstehen und zu generieren. Das Projekt konzentriert sich besonders auf Plattformen, die in Bereichen wie Service und Unterstützung von Arbeiterinnen und Arbeitern in der Industrie verwendet werden.

Das Projekt KoWima soll untersuchen, wie Unternehmensdaten aus multimedialen Quellen durchsucht und bei Bedarf zur Verfügung gestellt werden können. KoWima entwickelt ein auf künstlicher Intelligenz basiertes System, das eine teilautomatisierte Klassifizierung vorhandener Konversationen ermöglicht, wodurch Mitarbeitende keinen zusätzlichen Aufwand für die Datenpflege des Wissensmanagements investieren müssen.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer neuartigen Architektur für Roboter Vision und KI-Cyber Security zur Digitalisierung und nachhaltigen Transformation von Fertigungs- und Produktionsprozessen in der Umform- und Stanzindustrie am Beispiel der Herstellung von Autositzschienen. Ziel ist die Schaffung einer ressourceneffizienten und nachhaltigen Produktionskette mit minimalem Ausschuss und Verschleiß.

Mithilfe von KI-gestützten Verfahren und Sprachmodellen soll ein System entwickelt werden, das automatisch Schutzrechtsverletzungen identifiziert. Das Modell unterstützt Unternehmen auch dabei, unbeabsichtigte Rechtsverletzungen zu vermeiden. Gesellschaftlich trägt das Projekt dazu bei, den wirtschaftlichen Schaden durch Produktpiraterie zu reduzieren, Lizenzeinnahmen zu generieren und die Patentanmeldungen deutscher KMU zu fördern, indem der Schutzeffekt sichtbarer wird.

Das Projekt verfolgt zwei Ansätze. Der erste Ansatz, die Elektrolyttechnik, konzentriert sich auf die Entwicklung optimaler Elektrolytformulierungen, die zu einer verbesserten Batterieleistung führen. Der zweite Ansatz, das Elektrolytdesign, zielt darauf ab, neue Elektrolytkomponenten mit innovativer Chemie zu entwickeln, um die relevanten physikalisch-chemischen Eigenschaften zu verbessern.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines von KI unterstützen Verfahrens zur Identifizierung von Wisenten mittels visueller, natürlicher Unterschiede. Dafür soll das Neuronale Netzwerk individualspezifischen Gesichtsmerkmale und andere Merkmale lernen, um somit einzelne Individuen voneinander unterscheiden zu können.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer innovativen, mobilen Anwendung, die Künstliche Intelligenz und Augmented Reality nutzt, um Besucherinnen und Besuchern ein personalisiertes und interaktives Erlebnis in Museen und anderen Kultureinrichtungen zu bieten. Die App wird es ermöglichen, individuelle Interessen und Vorlieben der Nutzenden zu erkennen und darauf basierend einzigartige, maßgeschneiderte Museumstouren zu erstellen. Museen können ihre Inhalte selbst in die App einpflegen und an KI anbinden, um die Besucherführung dynamisch zu gestalten. Darüber hinaus wird den Nutzenden die Möglichkeit gegeben, einen eigenen, virtuellen Museums-Guide für die Auswahl der Präferenzen zu nutzen.

Das Projekt unterstützt kleine und mittlere Unternehmen dabei, wettbewerbsfähig zu bleiben, indem sie KI, insbesondere Open Source Language Models, für die Produktentwicklung und -vermarktung nutzen. Eine Experimentierplattform hilft, die optimale Modellarchitektur für spezifische Anwendungsbereiche zu ermitteln. Zusätzlich werden Best Practices entwickelt, um effizientere, kostengünstigere Modelle zu trainieren, sie flexibel anzupassen und ihre Zuverlässigkeit zu verbessern. So erhalten KMUs Zugang zu fortschrittlicher KI, sparen Kosten und können individuellere Lösungen umsetzen.

Ziel von MDQS ist es, ein standardisiertes, sicheres und KI-gestütztes Transaktionssystem zu entwickeln, das Kreativschaffenden mehr Verlässlichkeit und Transparenz bei der Übermittlung lizenzrelevanter Daten bietet. Die Übermittlung und Abrechnung von Lizenzgebühren, etwa durch Streaming-Dienste, soll dadurch nachvollziehbarer werden. Der Prototyp des Transaktionssystems soll anhand von Daten der Musikindustrie entwickelt werden.

Optische Sensoren sollen helfen, KI-Methoden in drei verschiedenen Anwendungsfällen verschiedener Domänen zu ermöglichen – etwa in der Medizin, aber auch im Kfz- und Baugewerbe. Die trainierten Modelle sollen die diagnostizierbaren Zustände in den jeweiligen Anwendungsfällen erkennen, wie beispielsweise Kratzer im Lack, Unregelmäßigkeiten eines Muttermals auf der Haut oder poröses Gemäuer.

Die Projektbeteiligten entwickeln gemeinsam mit Kreativwirtschaft, Wissenschaft, Tourismusbranche, Gesellschaft und interdisziplinären Expertinnen und Experten den Prototyp eines webbasierten Spiels, der Aspekte der Stadtentwicklung, Kultur und Nachhaltigkeit auf neue Weise miteinander verknüpfen soll.

Im Vorhaben sollen mit KI-Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens Schnittflächen von Stammholz analysiert und dabei verschiedene Merkmale erkannt werden, die einen direkten Einfluss auf die Qualitätseinstufung des Holzes haben. Im Projekt geht es insbesondere um Buchen-Holz.

Das Forschungsvorhaben zielt darauf ab, eine KI-gestützte Planungslösung zu entwickeln, die speziell auf die Bedürfnisse kleiner und mittlerer Unternehmen zugeschnitten ist. Dafür werden Vorhersagemodelle auf Basis von Wahrscheinlichkeiten mit einer Software kombiniert, die flexibel auf individuelle Prioritäten eingehen kann. Die Lösung soll dazu beitragen, Lagerbestände zu verringern und gleichzeitig die Zuverlässigkeit von Lieferungen zu verbessern.

Das Projekt entwickelt ein Echtzeitlokalisierungssystem, das Ultra-Wideband-Technologie (UWB, dt. Ultra-Breitband) mit neuartiger Ultraschallsensorik verbindet. Diese Kombination ermöglicht die millimetergenaue, automatisierte Kalibrierung stationärer UWB-Satelliten – ganz ohne Betriebsunterbrechung oder aufwendige Messungen. Damit leistet das System, das in Aachen umgesetzt wird, einen Beitrag zur sicheren und effizienten Automatisierung in der Industrie.

Um KI effizient und sicher in industrielle Anwendungen zu bringen, entsteht in Aachen eine Softwareplattform mit hybridem digitalem Zwilling. Sie kombiniert Simulation mit flexibler, compilerbasierter Implementierung, sodass Unternehmen KI-Modelle frühzeitig testen, funktionale Sicherheit prüfen und die Leistung auf Edge-Hardware – also auf Hardware, die Daten dezentral an der Schnittstelle zwischen Netzwerken verarbeitet, – optimieren können. 

Es entsteht eine Extended-Reality-basierte Schulungsplattform (XR, dt. erweiterte Realität), die gezielt für die Windenergie- und Pharmabranche entwickelt wird. Durch realitätsnahe, personalisierte Simulationen soll eine inklusive und praxisnahe Ausbildung ermöglicht werden, die die Sicherheit am Arbeitsplatz erhöht und die Integration von Fachkräften in den Arbeitsmarkt erleichtert.

Im Rahmen von Zukunftsbühne soll in Wuppertal die Entwicklung innovativer Anwendungen gefördert werden, die 3D-Druck, KI und digitale Modellentwicklung (Augmented Reality (AR), dt. erweiterte Realität sowie Virtual Reality (VR), dt. virtuelle Realität) in der Bühnengestaltung verbinden. Ziel ist eine kreislauffähige Theaterlandschaft. Dafür wird eine zentrale Anlaufstelle für Kulturinstitutionen in Nordrhein-Westfalen und darüber hinaus geschaffen, die den Einsatz moderner Produktionsverfahren im Bühnenbild unterstützt.

Ziel des Vorhabens ist es, die Teilhabe von Menschen mit Behinderungen am Arbeitsmarkt zu fördern. Dafür werden innovative, adaptive Onboarding-Lösungen auf KI-Basis entwickelt. So sollen Inklusion gestärkt, Personaleinführungsprozesse in Verwaltungen effizienter gestaltet und neue Fachkräftepotenziale erschlossen werden. 

Unter anderem wird in Köln wird eine KI-basierte Software entwickelt, die den Drehbuch-Breakdown in der Animationsfilmbranche automatisiert. Der Drehbuch-Breakdown ist das Zerlegen eines Drehbuchs in einzelne Bestandteile zur Produktionsplanung. Mit modernen KI-Sprachmodellen wie Llama, Bert oder Mistral macht sie den Prozess effizienter, schneller und kreativer. 

Mit ProSys OSVP entsteht ein Prototyp zur einfachen Erstellung und Nutzung digitaler Zwillinge von LED-Stages (deutsch: großflächige Leuchtdioden-Wände), der die virtuelle Produktion unterstützt. Die Software ermöglicht die interaktive Planung von Einstellungen und Ausstattung – von der Gestaltung des Sets mit realen und virtuellen Requisiten bis hin zur Positionierung von Kamera und Licht sowie der Einstellung relevanter Parameter.

Im Zuge von PalliCare.Ai wird ein KI-gestütztes Assistenzsystem für die Palliativversorgung entworfen. In Krefeld unterstützt ein Large Language Model (LLM, dt. großes Sprachmodell) Pflegekräfte und Patient:innen bei einer effizienten, empathischen und kulturell sensiblen Kommunikation. Vorhandene Pflegedokumentationen werden gezielt ergänzt und können so die Entscheidungsfindung verbessern.

Die Entwicklung einer digitalen Assistenzsuite steht im Mittelpunkt des Projekts iustitiAI. Es kombiniert Large Language Models (LLM; dt. große Sprachmodelle), semantische Wissensgraphen und KI-gestützte Analysen. In Wuppertal soll das System digitale Straftaten effizienter erkennen, rechtlich bewerten und gegebenenfalls eine juristische Verfolgung einleiten. So ermöglicht es eine semi-automatisierte, nachvollziehbare Rechtsbewertung, die bislang manuell erfolgte und mit großem Aufwand verbunden war.

Das Projekt ITT entwickelt eine Open-Source-Virtual-Reality-Anwendung zur praxisnahen Schulung von Soft Skills, Technik- und Führungskompetenzen. In Bonn entstehen realistische Trainingsszenarien für Aus- und Weiterbildung, die in der klassischen Ausbildung aus Zeit-, Kosten- oder Sicherheitsgründen kaum umsetzbar sind. Die in Bonn entwickelte interaktive Technologie ermöglicht gefahrlose Simulationen alltäglicher bis kritischer Situationen.

Mit der zunehmenden Digitalisierung steigt die Komplexität industrieller Produktionsprozesse – eine Herausforderung für das Bedienpersonal. Ziel des Projekts, das in Bad Berleburg umgesetzt wird, ist die Entwicklung eines Assistenzsystems, das verschiedenartige Produktionsdaten in Echtzeit auswertet und integriert. Die adaptive Lösung unterstützt die Anwendenden bei Fehlerdiagnose, Prozessbewertung und Entscheidungsfindung im laufenden Betrieb.

In KIRaPol.NEXT entsteht ein mobiles Überwachungssystem, das Radar- und Kamerasensorik kombiniert, um Gefahren frühzeitig zu erkennen und an die Polizei zu melden. In Kamp-Lintfort wird die Lösung so entwickelt, dass sie auch für nicht-polizeiliche Einsätze geeignet ist. Nicht-polizeiliche Einsätze bzw. Einsatzkräfte sind Organisationen und Behörden, die im Bereich der Gefahrenabwehr und des Katastrophenschutzes tätig sind, aber nicht zur Polizei gehören. Ziel des Projekts ist es, breite wirtschaftliche Einsatzmöglichkeiten zu schaffen und hohe Stückzahlen zu realisieren.

Im Projekt entsteht in Münster ein KI-basiertes Feedback-System zur Sicherstellung von Compliance-Anforderungen im Bereich erneuerbare Energien. Die Lösung automatisiert die Regelerfüllung, reduziert Fehlerquellen, senkt Markteintrittsbarrieren und arbeitet entlang der vollständigen Wertschöpfungskette – insbesondere im Bereich Bioenergie.

In Dortmund wird ein adaptives Planungstool für 5G/6G-Campusnetze entwickelt, das auf die dynamischen Anforderungen von Produktion und Intralogistik zugeschnitten ist. Mithilfe hybrider digitaler Zwillinge, leistungsstarker Simulationen, KI-gestützter Netzoptimierung und flexibler Infrastruktur ermöglicht das Tool eine automatisierte, resiliente und sichere Kommunikation.

Ziel des Vorhabens Heart-VR, welches in Duisburg umgesetzt wird, ist die Entwicklung einer Virtual-Reality-Trainingslösung (VR, dt. virtuelle Realität) für Rettungskräfte, die emotionale und soziale Interaktionskompetenzen in realistischen Szenarien vermittelt. Heart-VR fördert gezielt die Resilienz, unterstützt Einsatzkräfte beim Umgang mit stressintensiven Situationen und stärkt deren psychische Widerstandsfähigkeit.

In Aachen wird eine KI-gestützte Plattform zur automatisierten, patientenspezifischen chirurgischen Planung entwickelt. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, moderner Bildverarbeitung und additiver Fertigung entsteht eine Lösung, die den gesamten Prozess von Bildgebung bis zur Operation abdeckt. Die Plattform verbessert die Planungsgenauigkeit, reduziert manuellen Aufwand und setzt neue Maßstäbe in der digitalisierten Chirurgie.

Das Projekt entwickelt in Düsseldorf innovative digitale Technologien und Veranstaltungsformate, die immersive Erlebnisse schaffen. Großformatige audiovisuelle Präsentationen ermöglichen ein intensives Gemeinschaftserlebnis für viele Besucher:innen und verbinden auf neuartige Weise Kunst, Kultur, Technik und Wissenschaft.

Das Projekt entwickelt einen offenen Standard für ein inklusives, interoperables und skalierbares Assistenzsystem. Darauf aufbauend entsteht der „Concierge“ – ein individualisierbarer, natürlich wirkender „Embodied Agent“ (dt. verkörperter Charakter, der in einer virtuellen Welt grafisch repräsentiert wird), der multimodal zwischen Nutzer:innen und technischen, virtuellen sowie analogen Umgebungen vermittelt. Das System kann bspw. eingesetzt werden, um barrierefreie Kommunikation für autonome Mobilitätsangebote anzubieten, um so Sicherheit und Akzeptanz zu steigern. Der Umsetzungsort ist Lemgo.

In Düsseldorf entsteht eine KI-gestützte Lösung zur Erkennung von Vegetation und zur Vorhersage von Ökosystemleistungen. Durch die Auswertung von Satellitenbildern, LiDAR-Daten (Light Detection and Ranging, dt. Lichterkennung und Entfernungsmessung) und bodengestützten Beobachtungen wird ein umfassendes Instrument entwickelt, das eine naturbasierte Stadt- und Umweltplanung in Nordrhein-Westfalen unterstützt und Investitionen in grüne Infrastruktur gezielt optimiert.

In Nutri4Media werden in Henningsdort pädagogische Konzepte und technologische Tools für einen achtsamen Medienkonsum entwickelt – unterstützt durch Workshops, Schulungen und spielerische Formate (Gamification). Begleitend entsteht eine App, die mithilfe von KI einen „Nutri-Score“ für Social-Media-Inhalte berechnet und Nutzer:innen hilft, ihren Medienkonsum bewuss-ter zu steuern.

Ziel des Bochumer Vorhabens ist die Entwicklung von Cybersecurity-Lösungen für Neurotechnologien. Da diese Systeme zunehmend mit digitalen Netzwerken und KI interagieren, entstehen neue Risiken durch Cyberangriffe und Manipulation. Das Projekt begegnet diesen Herausforderungen mit innovativen Verschlüsselungstechniken, hardwarebasierten Sicherheitsmechanismen und forensischen Analyseverfahren.

Die Membran-Elektroden-Einheit ist das elektrochemische Herz der Wasserstoffproduktion und Brennstoffzellen. Ziel des Projekts, welches in Aachen umgesetzt wird, ist die Entwicklung einer integrierten Qualitätssicherung in der Fertigung (Inline-Qualitätssicherung). Mithilfe geeigneter Sensorik sowie Prozess- und Maschinendaten soll eine KI die elektrochemische Leistungsfähigkeit vorhersagen, um Ausschuss frühzeitig zu erkennen und auszusortieren.

Inhalt des Projekts LEIA ist die Erforschung einer innovativen Depositionsmethode für integrierte Wellenleiter, die die Verschmelzung von CMOS-Elektronik (CMOS = Complementary metal-oxide-semiconductor, dt. Halbleiterelement für elektronische Bauteile) und Photonik (Wissenschaftszweig, der Wechselwirkung von Licht und Materie erforscht) ermöglicht. Dadurch sollen Datenraten und Energieeffizienz von Transceivern (Kombination aus Transmitter (Sender) und Receiver (Empfänger)) in der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) deutlich verbessert und ein großer Markt erschlossen werden. Das Vorhaben wird in Aachen umgesetzt.

Im Projekt wird in Köln eine innovative, kontextbewusste Synchronisationstechnologie entwickelt, die Emotionen und Sprachnuancen präzise erkennt und authentisch ins Deutsche überträgt. Die hochentwickelte Lippensynchronisation sorgt für eine natürliche, realistische Lokalisierung. Ein wichtiger Vorteil ist der direkte Zugriff auf lizenzierte Bild- und Audiodaten durch den Projektverbund.

Im Rahmen von AI Trash Formers wird in Dortmund eine digitale Plattform entwickelt, die Kunstschaffenden den einfachen Zugriff auf wiederverwendbare Materialien aus der Entsorgungswirtschaft ermöglicht. Mithilfe von KI werden Wertstoffe wie Holz, Metall oder Möbel erkannt, klassifiziert und auf der Plattform bereitgestellt. Im Zentrum der Plattform stehen eine neutrale Vermittlung und die Gewährleistung eines fairen, gleichberechtigten Zugangs für alle Beteiligten.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines adaptiven, energieeffizienten und selbstlernenden Kühl- und Wärmemanagementsystems für Gesenkschmiedewerkzeuge. Das System passt sich dynamisch an die variierenden Anforderungen des Schmiedeprozesses an, reduziert den Energieverbrauch und verlängert die Werkzeugstandzeit – also die Zeitspanne, in der das Werkzeug genutzt werden kann, bevor es ausgetauscht oder nachgeschliffen werden muss. Dabei stehen die Minimierung von CO₂-Emissionen und die Senkung finanzieller Belastungen durch CO₂-Abgaben im Fokus.

Im Zuge des Vorhabens wird ein innovativer Rahmen für ein Authoring-Tool (dt. Autorentool) entwickelt, das die teilautomatisierte Erstellung von Narrationen mit (Charakter-)animationen ermöglicht. Ein Autorentool ist eine Software, mit der interaktive Lerninhalte oder multimediale Inhalte erstellt werden können. Dabei werden emotionale Zustände und der narrative Kontext berücksichtigt und dynamisch auf Nutzendeneingaben reagiert. KIMO vereinfacht die Animationserstellung, fördert digitale Erlebnisse und lässt Raum für kreative Gestaltung.

Im Projekt wird ein umfassendes KI-Assistenzsystem entwickelt, das Patienten und medizinisches Personal im prä-, peri- und postoperativen Kontext unterstützt. Kern sind ein empathisches, Generative Pre-Trained Transformer-basiertes Dialogmodul (GPT), dt. generativer vortrainierter Transformer) und ein immersives, generatives Visualisierungsmodul, die organisatorische, medizinisch-edukative sowie emotionale Hilfestellungen bieten. Das Projekt wird in Düsseldorf umgesetzt. 

Das Projekt aus Essen verbindet modernste Gewebekulturtechnologie mit KI-gestützter Robotik, um Effizienz und Nachhaltigkeit in der Pflanzenvermehrung zu steigern. Sterile Produktionsbedingungen gewährleisten krankheitsfreies Pflanzenmaterial, wodurch der Einsatz chemischer Pflanzenschutzmittel stark reduziert wird. Dies verbessert die Umweltverträglichkeit und erhöht Qualität sowie Widerstandsfähigkeit der Pflanzen.

Im Rahmen von INKLUBOT werden in Lemgo KI-Technologien weiterentwickelt, um die Arbeit von Menschen mit Behinderungen in Werkstätten zu unterstützen. Dabei stehen Large-Language-Model-Agenten (LLM; dt. große Sprachmodelle) für die Robotersteuerung sowie Chain-of-Thought-Methoden (dt. Gedankenkette, die die systematische Problemlösung durch eine kohärente Reihe logischer Schlussfolgerungen bei KI optimiert) im Fokus, um die Kommunikation zu verbessern und verständliches Feedback zu gewährleisten.

Ziel des Projekts in Essen ist die Entwicklung einer Trainingsinfrastruktur, die Hausärzten den Zugriff auf deskriptive Statistiken zu definierten Patientengruppen sowie einen Vergleich (Benchmarking) zwischen teilnehmenden Praxen ermöglicht. In diesem Rahmen soll ein KI-Risikomodell zur Früherkennung der chronischen Niereninsuffizienz entwickelt werden. Die gewonnenen Daten werden den teilnehmenden Praxen über lokale Übersichten (Dashboards)  bereitgestellt.