Forschungs- und Innovationscampus Zukunftsmeile 2; Foto: Matern Architekten

Projekte

Im folgenden finden Sie alle aktuell laufenden Projekte im SICP (alphabetisch sortiert).

Eine entsprechende Auflistung von bereits abgeschlossenen Projekten finden Sie hier.

5G4Industry

Das Projekt "5G4Industry" entwickelt ein Ressourcenmanagement- und ein Planungswerkzeug, die diese Entscheidungen kurz- bzw. langfristig unterstützen und auf industrielle Anforderungen und die Bedürfnisse von KMUs abgestimmt sind. Spezielle 5G-Basisstationen werden mit diesen Werkzeugen zusammenarbeiten; darauf baut eine AR-Anwendung auf, die in Fabrikanlagen getestet und demonstriert werden wird.

5G-Lernorte OWL

5G.NRW bietet Ihnen auf vielen Ebenen wichtige Impulse für die Konzeption und Umsetzung von 5G-Anwendungen – von Informationen über konkrete Handlungsanweisungen bis hin zur aktiven Projektbeteiligung. Sie sind herzlich eingeladen von diesem konzentrierten Leistungspool mit einem einfachen Zugang und schneller Nutzbarkeit von 5G zu profitieren

AI-DevAssist

Ziel von AI-DevAssist ist es, Methoden zu erforschen, die es der Künstlichen Intelligenz ermöglichen, Schwachstellen zu erkennen, um dadurch Angriffe auf die Software zu verhindern. Die Idee dabei ist, die bisherige Erforschung und Entwicklung von Methoden der Künstlichen Intelligenz um bestehende statische und Fuzzing-Analysewerkzeuge für die Erkennung von Schwachstellen zu erweitern.

AutoSCA

Im Projekt AutoSCA werden methodisch neue Techniken zur automatischen Erkennung von Schwachstellen erforscht und weiterentwickelt. Eine effektive und effiziente Automatisierung wird dabei durch die Verbindung von neuen Erkenntnissen in der IT-Sicherheit mit den Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglicht.

Climate bOWL

Ein verstärktes Nachhaltigkeitsempfinden in der Bevölkerung sowie steigende Energiekosten führen dazu, dass Unternehmen vermehrt das Ziel der Klimaneutralität in den Fokus nehmen. Der erste Schritt dabei ist die Verbesserung der Material- und Energieeffizienz von Unternehmen. Hier setzt das Projekt an. Ziel ist es, Treibhausgase in der Industrie zu verringern.

Arbeitswelt.Plus

Ziel des Forschungsprojekts Arbeitswelt.Plus ist der Aufbau eines regionalen Kompetenzzentrums. Es soll als Anlaufstelle für Unternehmen und alle weiteren Akteure der industriellen Arbeitswelt fungieren. Dabei wird eine ganzheitlich ausgerichtete KI-Arbeitsforschung etabliert, um den industriellen Mittelstand bei den komplexen Herausforderungen und Potenzialen von KI zu unterstützen.

DARE

Das übergeordnete Ziel des Projektvorhabens ist die Transformation des derzeitigen Energieversorgungssystems auf eine nachhaltige und durch erneuerbare Energie geprägte Struktur voranzutreiben. Im Projekt soll ein Open-Source Simulations- und Benchmarkframework aufgebaut werden, welches den Problemrahmen beim Betrieb dezentraler Energienetze abbildet.

BPM-I4.0

Übergeordnetes Ziel des Verbundforschungsprojekts BPM-I4.0 ist es, die Fähigkeit zur vorausschauenden (präskriptiven) Optimierung industrieller Geschäftsprozesse, insbesondere von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), substanziell zu verbessern.

EML4U

Das Projekt EML4U wird im Bereich der Erklärbarkeit und Transparenz des Maschinellen Lernens forschen. Ziel im Projekt ist es, den notwendigen Aufwand der manuellen Aufbereitung zu minimieren und durch Erklärbarkeit die Voraussetzung für interaktive Updates zu schaffen.

FLEMING

Ziel des Projektes "FLEMING" ist es, die Art und Weise des heutigen Sensoreinsatzes in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) gepaart mit einer Verbesserung der zugehörigen Sensortechnik zu revolutionieren und somit wesentlich zum Erfolg der Energie- und Mobilitätswende in Deutschland beizutragen.

FlexiEnergy

Im Projekt "FlexiEnergy" soll eine sektorübergreifende Entscheidungsunterstützung zur flexiblen Gestaltung des Energiesystems unter Unsicherheit erforscht und entwickelt werden. Hierzu soll neben Empfehlungen zur Netzgestaltung auch Empfehlungen zur Gestaltung von Geschäfts- und Tarifmodelle sowie ordnungspolitische Handlungsempfehlungen abgeleitet werden.

ITS.ML

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, maschinelles Lernen (ML) für Intelligente Technische Systeme (ITS) entlang der gesamten Wertschöpfungskette nachhaltig verfügbar zu machen und ML als Service insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) zu etablieren.

KMU. Einfach Sicher.

Um  insbesondere kleinen Unternehmen eine einfache Möglichkeit zu geben, mit geringem Aufwand ihre IT-Sicherheit signifikant zu verbessern, wird im Rahmen des Projeskte "KMU. Einfach Sicher" eine Vorgehensweise entwickelt, die speziell an die Bedarfe und Rahmenbedingungen kleiner Firmen angepasst ist.

KoTeBi – Kombinatorisches Testen von TLS-Bibliotheken auf allen Ebenen

Ziel des Vorhabens „Kombinatorisches Testen von TLS-Bibliotheken auf allen Ebenen (KoTeBi)“ ist es, Schwachstellen und Kompatibilitätsprobleme schon während der Programmierung zu erkennen und zu vermeiden. Um dies zu erreichen, werden die Forschenden ein System entwickeln, das ein durchgängiges Testen von Programmbibliotheken, den Implementierungen eines spezifischen Protokolls, ermöglicht.

KOVAS

Das Projekt „KOVAS“ verfolgt das Ziel, Drittentwickler in Software-Ökosystemen bei der Serviceentwicklung zu unterstützen, indem diese möglichst frühzeitig Zugriff auf die Nutzerbasis des Ökosystems zu erhalten.

OWL Live

Die interaktive, multimodale OWL•Kultur-Plattform soll das kulturelle Angebot der Region OWL bündeln und künftig besser sicht- und nutzbar machen sowie möglichst viele Schnittstellen zu bereits bestehenden Systemen und anderen Diensten einrichten. Sie richtet sich an Kulturanbieter, Kulturvermittler sowie Nutzer der Kulturangebote.

Smart-GM

Das Projektziel von "Smart-GM" ist es, die Fähigkeit zur Innovation von Geschäftsmodellen bei den beteiligten Unternehmen und einer möglichst großen Anzahl weiterer Unternehmen in NRW und darüber hinaus substanziell zu verbessern.

PredicTeams

Das Projekt PredicTeams hat das Ziel, ein praxisorientiertes Framework für ein prädiktives Kompetenzmanagement für agile Teams zu entwickeln, das Unternehmen in die Lage versetzt, den Übergang zu agiler Teamarbeit in digitalen Arbeitswelten zu bewältigen.

TheaterLytics

In dem Projekt "TheaterLytics" soll erstmals ein Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) für das datenbasierte Erlösmanagement und die Angebotsgestaltung von Kulturveranstaltungen konzipiert und prototypisch in Software umgesetzt werden.

Pro-LowCode

Low-Code-Plattformen bieten großes Potenzial. Durch sie ist es möglich, Softwareanwendungen ohne erweiterte Programmierkenntnisse mithilfe einer grafischen Benutzeroberfläche zu erstellen. Dazu müssen vorgefertigte Softwarebausteine zusammengestellt werden.