Titelbild Unser Titelbild verbindet das Thema »Mobilität« mit dem 25. Geburtstag des Fraunhofer ITWM: Um auf das Jubiläum aufmerksam zu machen, fährt ein Stadtbus im Fraunhofer ITWM-Look durch Kaiserslautern.

Editorial Mobilität – ein Forschungsgebiet mit vielen Facetten »Wir tragen mit unserer Forschung an ganz unterschied lichen Stellen dazu bei, das Thema ›Mobilität‹ zukunftsgerichtet weiterzu entwickeln.« Prof. Dr. Anita Schöbel Leiterin des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschafts- mathematik ITWM Liebe Leserinnen und Leser, Mobilität ist eine zentrale Errungenschaft unserer Gesellschaft; sie garantiert uns Frei - heit und lässt uns in vielen Bereichen global näher zusammenrücken. Sie hat aber ihren Preis und benötigt viel Energie. Das macht sie auch zu einem bedeutenden Faktor bei einem herausragenden Thema unserer Zeit, dem Klima wandel. Themengebiet aufzeigen und die Forschungs- projekte präsentieren, die sich aus unterschied- lichen Perspektiven verschiedenen Aspekten annehmen. Für uns hat zudem das Thema für die Jahre 2021/2022 besondere Symbolkraft: Trotz andauernder Corona-Pandemie war wie- der deutlich mehr Bewegung möglich. Mobilität hat für uns daher nicht nur fachliche Relevanz, sondern steht in diesem Jahr auch ein Stück- weit für die Rückgewinnung des gewohnten Alltags. Unser Jahresbericht 2021/2022 stellt das Thema »Mobilität« in den Vordergrund. In erster Linie wollen wir damit unsere Expertise auf diesem Wir beim Fraunhofer ITWM beschäftigen uns mit vielen Facetten: Das betrifft zunächst 2

Inhalt 4 Editorial: Mobilität – ein Forschungsgebiet mit vielen Facetten . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Das Institut im Profil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Vernetzung in der Fraunhofer-Gesellschaft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 Leistungszentrum Simulations- und Software-basierte Innovation . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 Spin-Offs und weitere Kooperationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2021: Ein Vierteljahrhundert Fraunhofer ITWM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 Rückblick: Highlights 2021 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 New Work – so arbeiten wir am Fraunhofer ITWM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 Mathematik macht mobil – intelligent und nachhaltig . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Das Technikum: Bindeglied zwischen Realität und Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 Verkehrsströme planen – steuern – regeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Welche neuen Antriebskonzepte brauchen wir? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 Anwendungsbeispiel Radom: Sicherheit dank Terahertz-Technologie . . . . . . . . . . . . . . . 24 Bahn frei für die modulare Inspektionsplattform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Vielfältige Mobilitätsprojekte am Fraunhofer ITWM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 Europäische Daten-Cloud für die Mobilität der Zukunft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 Drei Fragen an Prof. Dr. Anita Schöbel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 Quantencomputing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 Rheinland-Pfalz fördert Kompetenzzentrum Quantencomputing . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 QCStack: Zwischen klassischen Clustern und Quantencomputing . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 Quantensprünge in Wissenschaft und Karriere . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 Mit Forschungsergebnissen die Welt verändern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 Gesundheit und Medizin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 Mathematik erhöht Überlebenschancen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 Software-optimierte Produktionsprozesse bei BioNTech . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 Corona-Pandemie: Fraunhofer ITWM berät Landesregierung Rheinland-Pfalz . . . . . . . . 42 Digitalisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 T-KOS: Terahertz-Technologie für verlässliche Kommunikation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 Enterprise Lab: Durch moderne Arbeitsweisen zum mathematischen Erfolg . . . . . . . . . . 46 Mathematik schafft Transparenz – sicher fürs Alter vorsorgen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 Bauhaus.MobilityLab – KI im großen Stadtexperiment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 Künstliche Intelligenz erkennt illegal eingeführtes Holz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 Energie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 Testphase gestartet: Ladestrukturen im Vergleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 District Heating – Mathematik heizt ein . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 Digitalisierung und Künstliche Intelligenz für ein Energiemanagement 2.0 . . . . . . . . . . . 56 Kleinstpartikel mit großer Wirkung: Aerosole in Klimamodellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

Das Institut im Profil Das Institut im Profil Computersimulationen sind unverzichtbar beim Gestalten und Optimieren von Pro- dukten und Prozessen. Reale Modelle werden durch virtuelle Modelle ersetzt. Der Mathematik kommt beim Entwickeln dieser digitalen Welt eine fundamentale Rolle zu. Denn sie ist die Technologie, mit der diese Abbilder erzeugt und effizient in Soft- ware umgesetzt werden, Rohstoff der Modelle und Kern jeder Computersimulation. Angewandte Mathematik als Schlüssel- technologie Unsere vielseitigen Kernkompetenzen Viele kleine und mittelständische Unternehmen nutzen die Simulation zur Kostenreduzierung. Gerade diese Firmen unterstützen wir mit Be- ratung und Rechenleistung. Sie profitieren am Markt durch den Einsatz von Simulation in punkto Innovation und Qualitätssicherung von Produkten. Natürlich arbeiten wir auch mit großen Konzernen zusammen, vor allem im Fahrzeugbereich, im Maschinenbau, der Textil- industrie, der Mikroelektronik, der Computer- industrie und im Finanzsektor. Integrale Bau- steine unserer Forschungs- und Entwicklungs- Projekte sind das Beraten, Umsetzen und Unterstützen bei der Anwendung von Hoch- leistungsrechnertechno logie und das Bereit- stellen maßgeschneiderter Software-Lösungen. Wir nutzen nicht nur Simulationssoftware, sondern entwickeln sie selbst. Verarbeiten der aus Experimenten und Beobachtungen gewonnenen Daten Aufsetzen der mathematischen Modelle Umsetzen der mathematischen Problem- lösungen in numerische Algorithmen Zusammenfassen von Daten, Modellen und Algorithmen in Simulationsprogrammen Optimieren von Lösungen in Interaktion mit der Simulation Visualisieren der Simulationen Wir am Fraunhofer ITWM wollen nicht nur selbst die Brücke zwischen realer und virtueller Welt bauen, sondern auch Bindeglied zwischen der Hochschulmathematik und ihrer praktischen Umsetzung sein. Deshalb spielt die enge An- bindung an den Fachbereich Mathematik der Technischen Universität Kaiserslautern eine besondere Rolle. 34 Millionen Euro Haushalt – Ver- netzung zahlt sich aus 31,4 31,1 28 % 32 % 25 % 27 % 27,9 26 % 26 % 34,0 21 % 37 % 48 % 47 % 41 % 42 % 2018 2019 2020 2021 Betriebshaushalt in Millionen Euro Grundfinanzierung und Fraunhofer-interne Programme Öffentliche Hand Industrie 35 30 25 20 15 10 5 6 500 400 300 200 100 162 4 58 19 35 180 64 3 20 45 170 165 3 55 19 49 1 53 21 50 199 199 226 236 2019 2020 2021 06/2022 Mitarbeitende Wiss. Hilfskräfte Promovierende Auszubildende Techn./administr. Personal Graduierte Wiss. Personal

Unser Netzwerk Vernetzung in der Fraunhofer-Gesellschaft Ein großes Netzwerk und kluge Köpfe sind entscheidend für den Erfolg von Projekten. Unsere spezifischen mathematischen Kompetenzen machen uns zu einem gefragten und geschätzten Kooperationspartner innerhalb der Fraunhofer-Gesellschaft. Fraunhofer-Verbünde Fachlich verwandte Institute organisieren sich in Forschungsverbünden und treten gemeinsam am FuE-Markt auf. Sie wirken in der Unterneh- menspolitik sowie bei der Umsetzung des Funk- tions- und Finanzierungsmodells der Fraunhofer- Gesellschaft mit. Das Fraunhofer ITWM ist Mit- glied im Verbund für Informations- und Kommu- nikationstechnologie IUK und hat Gaststatus beim Verbund MATERIALS. Fraunhofer Cluster of Excellence Diese Cluster fördern die kooperative Entwick- lung und Bearbeitung systemrelevanter Themen durch eine institutsübergreifende Forschungs- struktur – über mehrere Standorte verteilt. Wir engagieren uns in den folgenden Clustern: Fraunhofer Cluster of Excellence Advanced Photon Sources CAPS Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT Fraunhofer Cluster of Excellence Programmable Materials CPM Fraunhofer Strategische Forschungsfelder Sie bündeln die wesentlichen Zukunftsfelder der anwendungsorientierten Forschung. Instituts- leiterin Prof. Dr. Anita Schöbel ist Sprecherin des Fraunhofer Strategischen Forschungsfeldes »Next Generation Computing« und gemeinsam mit Prof. Dr. Manfred Hauswirth (Fraunhofer FOKUS) verantwortlich für das Thema »Quan- tencomputing« bei Fraunhofer. An unserem Institut ist das rheinland-pfälzische Kompe- tenzzentrum mit dem Schwerpunkt »Quanten High Performance Computing« angesiedelt. Leitmarktorientierte Allianzen Mit den definierten Leitmärkten verfolgt Fraunhofer das Ziel, Branchen mit hoher Relevanz für Innovationskraft anzusprechen und durch Angebote für Systemlösungen und institutsübergreifenden Transfer Mehrwert zu schaffen. Die wichtigsten für uns sind: Anlagen-, Maschinen- und Fahrzeugbau Gesundheitswirtschaft Chemische Industrie Mobilitätswirtschaft Digitalwirtschaft Energiewirtschaft Fraunhofer-Leitprojekte: Vorlaufforschung im Verbund Thematisch orientieren sie sich an aktuellen Bedarfsfeldern der Industrie und bündeln die Kompetenzen verschiedener Institute für eine effiziente Vorlaufforschung. Leitprojekte mit ITWM-Beteiligung sind aktuell: ML4P – Machine Learning for Production QUILT – Quantum Methods for Advanced Imaging Solutions COGNAC – Cognitive Agriculture ShaPID – Shaping the Future of Green Chemistry by Process Intensification and Digitalization SUBI²MA – Sustainable, Simulation-guided Biobased and Biohybrid Materials FCC – Starke Partnerschaft in Schweden Einer unserer wichtigsten internationalen Partner ist das 2001 von der Fraunhofer-Gesellschaft und der Chalmers-Universität in Göteborg gegründete »Fraunhofer-Chalmers Research Centre for Industrial Mathematics«, kurz FCC. 2021 arbeiteten 61 Beschäftigte an Themen wie Multiphysik Simulation, Geometry, Model- lierung biologischer Systeme und Data Mining. Der Haushalt betrug knapp 7 Millionen Euro. 109 Messeauftritte und Events 8

Unser Netzwerk Leistungszentrum Simulations- und Software-basierte Innovation LEISTUNGSZENTRUM SIMULATIONS- UND SOFTWARE-BASIERTE INNOVATION Digitale Lösungen treiben die energie-effiziente und ressourcenschonende Pro- duktion entscheidend voran. Dazu müssen neue Ergebnisse und Ideen möglichst schnell in die Praxis überführt werden. Dies ist eine der zentralen Aufgaben, der sich das Leistungszentrum Simulations- und Software-basierte Innovation widmet. In den sogenannten Transferzentren des Leistungszentrums werden die wissen- schaftlichen Ergebnisse der Forschung in Innovationen umgewandelt und Anforde- rungen aus Industrie und Gesellschaft unmittelbar adressiert. Im Leistungszentrum bündeln das Fraunhofer ITWM und das Fraunhofer IESE, die TU Kaisers- lautern und die Hochschule Kaiserslautern ihre Kompetenzen. Hinzu kommt die Zusammen- arbeit mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI und dem Leibniz- Institut für Verbundwerkstoffe IVW sowie weiteren Vereinen und Initiativen. Zu den Ko- operationsunternehmen aus der Wirtschaft zählen mehr als 30 regionale und mindestens genauso viele überregionale Firmen. Unter anderem sind die BASF, Daimler Trucks, BioN- Tech und John Deere in die Entwicklungsarbeit eingebunden. Zukunftsfähig mit neuer Struktur Gegliedert ist das Leistungszentrum in For- schungs- und Entwicklungs-Labs sowie in Transferzentren. Die FuE-Labs arbeiten metho- disch und entwickeln Konzepte und Algorith- men als Basistechnologien für die Transfer- zentren. Nach sechs Jahren erfolgreicher For- schungs- und Transferarbeit ist es im Jahr 2022 an der Zeit, neue Problemfelder anzugehen. Die bestehenden FuE-Labs sowie Transferzent- ren wurden erweitert und inhaltlich neu aus- gerichtet. Die drei neuen FuE-Labs »Digitale Zwillinge«, »Data Analysis und Künstliche Intelligenz« sowie »Next Generation Computing« widmen sich der Digitalisierung von Produkten, den Herausforderungen von KI in der Praxis sowie neuen Rechner- und Speicherarchitekturen für eingebettete Systeme sowie für das High Per- formance Computing. Die vier Transferzentren »Verfahrenstechnik/Chemie«, »Mobilität«, »Produktionsprozesse/Energieeffizienz« und »Biotechnologie/Gesundheit« legen den Fokus auf die Verwertung der Methoden in der Industrie. Forschung am Puls der Zeit »Mit der neuen Struktur des Leistungszentrums bleiben wir am Puls der Zeit«, so Dr. Konrad Steiner, Abteilungsleiter am Fraunhofer ITWM und Geschäftsführer des Leistungszentrums. »Die neue thematische Ausrichtung stellt sicher, dass wir die Zukunftsthemen anvisieren, die für Industrie und Gesellschaft jetzt und in den nächsten Jahren von höchster Relevanz sind.« Die Basisfinanzierung von jährlich einer Million Euro ist durch die Fraunhofer-Gesellschaft ge- sichert. Das jährliche Gesamtbudget von über 10 Millionen Euro ist durch Förderprojekte des Landes Rheinland-Pfalz und vornehmlich durch Industrieprojekte getragen. www.leistungszentrum-simulation-software.de Kontakt Dr. Konrad Steiner Geschäftsführer »Leistungs- zentrum Simulations- und Soft- ware-basierte Innovation« Telefon +49 631 31600-4342 konrad.steiner@itwm.fraunhofer.de 10

Aus dem Institutsleben Aus dem Institutsleben 2021: Ein Vierteljahrhundert Fraunhofer ITWM Seit 25 Jahren nutzen wir die Mathematik als Schlüsseltechnologie, um Produkte und Prozesse zu optimieren. Im Januar 1996 gegründet als Landesinstitut, hat sich das Fraunhofer ITWM als Ort der Innovation bewährt und wurde 2001 in die Fraunhofer- Gesellschaft aufgenommen. Inzwischen gehört es zu den größten mathematischen Forschungsinstituten weltweit, auch dank der intensiven Vernetzung, regional wie international. Das Jubiläumsjahr stand unter der Überschrift #ZusammenWachsen. Das Motto ist auf unterschiedliche Art zu lesen und verweist so- wohl auf das gemeinsame Wachstum, das Grö- ßerwerden unseres Instituts sowie auf das Zu- sammenfinden und Zusammenwachsen mit Partnern wie der TU Kaiserslautern, der Stadt selbst und vielen Forschungseinrichtungen vor Ort. Darauf sind wir stolz und freuen uns auf die Herausforderungen der kommenden Jahre. Mathematische Vielfalt auch nach außen sichtbar Besonders den Passant:innen der Trippstadter Straße in Kaiserslautern dürften sie aufgefallen sein: Bunte Fensterbilder mit Sprüchen wie »Mathe macht reich«, »Mathe ist heiß« und »Mathe füllt ab« schmücken seit März 2021 die Fassade des Fraunhofer ITWM. Hinter diesen insgesamt 25 Postern verstecken sich digitale »Türchen«, die zu Projekt-Webseiten unserer Abteilungen führen. Ein spannender Einblick in unser Institut, der die thematische Bandbreite unserer neun Abteilungen illustriert. Unser Jubiläum war nicht nur direkt vor unserer eigenen Haustür bemerkbar, sondern in der gan- zen Stadt! Auf den Straßen Kaiserslauterns fährt bis heute ein Bus, der – ganz in das Fraunho- fer-Design gehüllt – neben der großen Zahl 25 in dicken Lettern auch unser Motto für das Jahr 2021 verkündete: #ZusammenWachsen. Wissenschaft und Kunst verbinden Ein besonders anschaulicher Beitrag zum Jubi- läumsjahr war die Licht- und Klanginstallation »Brainpatterns« im Atrium, die wissenschaft- lich Interessierte und Kunstliebhaber:innen nach Einbruch der Dunkelheit im September erleben konnten. 12

Aus dem Institutsleben Rückblick: Highlights 2021 ECMI: Machine Learning und Big Data für die Kabelsimulation Unser Bereich »Mathematik für die Fahrzeugent- wicklung« engagiert sich bei ECMI – dem Euro- pean Consortium for Mathematics in Industry – 2021 u. a. mit dem Webinar »Math for Industry 4.0 – Models, Methods and Big Data«. Der Fokus lag auf »Kabelsimulation« und »digitaler Menschmodellierung«. Mit dem Soft- warepaket IPS Cable Simulation, einem etab- lierten Werkzeug zur Simulation von Kabeln und Schläuchen, sind wir hier gut aufgestellt. www.itwm.fraunhofer.de/ecmi_webseminar Humboldt-Preisträger Prof. Ivan Oseledets am Fraunhofer ITWM Die Humboldt-Gesellschaft für Wissenschaft, Kunst und Bildung fördert den weltweiten wissenschaftlichen Austausch, auch mit For- schungsaufenthalten in Deutschland. Ivan Oseledets, Professor am Skolkowo-Institut für Technologie in Moskau, erhielt eines der be- gehrten Stipendien für einen Aufenthalt an unserem Institut. Hier ist er kein Unbekannter: Oseledets arbeitet mit dem Bereich »Optimie- rung« sowie der Abteilung »Strömungs- und Materialsimulation« zusammen. Seine Interes- sensgebiete sind »Big Data und Künstliche In- telligenz (KI)«, weshalb er am Institut in Indus- trieprojekten zur Modellierung verschiedener physikalischer Prozesse mithilfe von KI-Techno- logien und Maschinellem Lernen (ML) arbeitet. © Ivan Oseledets Zu Gast am Fraunhofer ITWM: Prof. Ivan Oseledets www.itwm.fraunhofer.de/Oseledets Auszeichungen für herausragende Forschung in der Finanzmathematik Zwei Ehrungen gingen 2021 an die »Finanz- mathematik«: Prof. Dr. Ralf Korn, ITWM-Berater und Mitglied unseres Scientific Advisory Boards, wurde zum Vorsitzenden der Deutschen Gesell- schaft für Versicherungs- und Finanzmathema- tik e.V. (DGVFM) gewählt und unsere Kollegin Franziska Diez erhielt den GAUSS-Nachwuchs- preis. Alljährlich verleihen die DGVFM und die Deutsche Aktuarvereinigung e. V. (DAV) drei GAUSS-Nachwuchspreise für herausragende wissenschaftliche Arbeiten. Ausgezeichnet wurde Franziska Diez, die in der Abteilung »Finanzmathematik« forscht, für ihre Disser- tation. Besonders gelobt wurde die Arbeit mit dem Thema »Yield Curves and Chance- Risk Classification: Modeling, Forecasting, and Pension Product Portfolios« für die be- eindruckende Verbindung von Theorie und Anwendung im Bereich der Altersvorsorge- produkte. www.itwm.fraunhofer.de/gauss-preis Dr. Franziska Diez erhält GAUSS-Nachwuchspreis für herausragende Doktorarbeit. 14

Aus dem Institutsleben New Work – so arbeiten wir am Fraunhofer ITWM Hybride Konferenzen gehören zu unserem neuen Arbeitsall- tag. Das Buchen eines geteil- ten Büroplatzes praktizieren einige Mitarbeitende bereits. Die Forschung des Fraunhofer ITWM gestaltet in vielen Bereichen die Zukunft. Das Arbeitsumfeld muss stimmen, damit unsere Mitarbeitenden gemeinsam mit ihren Forschungspartnern Spitzenergebnisse erzielen. Den Weg dazu ebnet unser »New Work«-Team, das sich mit modernem Arbeiten beschäftigt. Die Corona-Pandemie hat die Arbeitswelt von heute auf morgen verändert und wurde so zum Härtetest, was Themen wie mobiles Arbeiten, Online-Meetings und Führen auf Distanz angeht. Das »New Work«-Team beschäftigt sich damit, die Gegebenheiten am Fraunhofer ITWM dauer- haft so zu gestalten, dass viel Raum für Forschungsaktivitäten und kreatives Denken bleibt und sich gleichzeitig die Bedürfnisse des einzelnen Mitarbeitenden bestmöglich mit den Anforderungen der Teams vereinbaren lassen. Zurück am Institut – aber flexibler »Unsere Mitarbeitenden haben in den vergangenen beiden Jahren gezeigt, dass sie ihr Arbeits- umfeld individuell gestalten können, ohne dass das Teamwork intern oder die Zusammenarbeit mit Externen auf der Strecke bleiben«, blickt Institutsleiterin Prof. Dr. Anita Schöbel auf die Erfah- rungen der Corona-Pandemie zurück. »Auch wenn wir über die Rückkehr ans Institut und in die gewohntere Arbeitswelt mit vielen persönlichen Begegnungen sehr froh sind, wollen wir eine gewisse Flexibilität beibehalten, die wir erprobt haben. Wir bieten daher am Institut ein agiles, modernes Arbeitsumfeld.« Das »New Normal« wird am Fraunhofer ITWM mit einer Betriebsvereinbarung getestet, welche die Vorteile gewohnter und neuer Arbeitsformen kombiniert. Diese entstand auf Basis einer Online- Befragung des »New-Work«-Teams und brachte hervor: Die Mehrheit der Mitarbeitenden am Fraunhofer ITWM möchte gerne an mindestens zwei Tage pro Woche mobil arbeiten. Dies wurde vor allem durch die Vorteile Zeitersparnis, Flexibilität und konzentriertes Arbeiten begründet. Nachteile im mobilen Arbeiten sah man vor allem im Kontaktverlust zu den Kolleginnen und Kollegen, der Entgrenzung der Work-Life-Balance und darin, dass zu viele Online-Meetings stattfänden. 16

Titelthema »Mobilität« 18

Titelthema »Mobilität« Das Technikum: Bindeglied zwischen Realität und Simulation Simulationen spielen in der Mobilitätsforschung und -praxis seit langem eine große Rolle und werden immer wichtiger bei der virtuellen Produktentwicklung im Fahr- zeugsektor. Um neue Methoden zu entwickeln, abzusichern und zu verbessern, haben wir spezielle Versuchsanlagen vor Ort: Im Technikum des Bereichs »Mathematik für die Fahrzeugentwicklung« entstehen eigene Mess- und Prüfanlagen, Hand in Hand mit unseren Modellierungs- und Simulationsmethoden. Im Technikum entwickeln wir, bauen auf und betreiben z.B. unseren Roboter-basierten Fahr- simulator RODOS®, unsere neuartige Messan- lage für hochflexible Bauteile (MeSOMICS®), das 3D-Laserscanner Messfahrzeug REDAR sowie verschiedene Prüfstände zur Kabel- und Schlauchvermessung. Der Fahrsimulator RODOS® (Robot based Driving and Operation Simulator) erlaubt es, Verkehrs- situationen bis unmittelbar vor einem Crash detailliert, perfekt reproduzierbar und risikolos mithilfe interaktiver Simulation zu untersuchen. Auf 1.000 Kilogramm Nutzlast ausgelegt, trägt das Bewegungssystem (ein Industrieroboter) Nutzfahrzeugkabinen und PKW-Karosserien. Innerhalb eines Projektionsdomes mit zehn Me- tern Durchmesser erzeugen 18 Projektoren die nahtlose Projektion einer interaktiven Szene. Wir untersuchen beispielsweise die Interaktionen zwischen Fahrenden, dem Fahrzeug und der Um- welt und validieren moderne Fahrassistenzsys- teme zusammen mit Industriepartnern. RODOS® ist derzeit der leistungs fähigste Fahrsimulator der Fraunhofer-Gesellschaft. Zur Modellent- wicklung, zur kooperativen Fahrsimulation und zum Abbilden komplexer Mischverkehrssitua- tionen verwenden wir zusätzlich einen statischen Fahrsimulator. Dieses System ist besonders für die interaktive Simulation von PKW optimiert. 18 Projektoren sorgen für Rundumsicht 20

Titelthema »Mobilität« Der Opelkreisel in Kaiserslau- tern ist ein Verkehrsknoten- punkt, der oftmals den Ver- kehrsfluss behindert. Das Fraunhofer ITWM liefert Vor- schläge zur Optimierung. 22 Verkehrsströme planen – steuern – regeln © GeoBasis-DE/LVermGeoRP2022 Was macht den Öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) attraktiv? Angesichts gestiegener Benzinkosten und der angestrebten Energiewende sind kreative und nachhaltige Antworten auf diese Frage essenziell. Wie sich der ÖPNV für Betriebe und Fahrgäste rechnet, untersucht eine Forschungsgruppe unseres Bereichs »Mathematik für die Fahrzeugentwicklung«. Sie hat aber auch den Individualver- kehr im Blick: Fließen statt Stillstehen ist hier das Ziel. Bus- und Bahnreisende wollen verlässliche Verbindungen, hohe Taktraten und niedrige Fahrpreise. Verkehrsbetriebe müssen wirt- schaftlich und nachhaltig arbeiten: Außer der Attraktivität für ihre Kundinnen und Kunden haben sie auch die Betriebskosten und ent- stehende Umweltbelastungen im Fokus. LinTim erweitert die VMC-Familie Fahrzeuge bewerten und optimieren. Alle Ver- fahren sind in eine Bibliothek integriert und können in den verschiedenen Planungsstufen miteinander interagieren. VMC® LinTim findet darum auch Lösungen, die mit klassischen An- sätzen nicht sichtbar werden. »Damit unter- stützen wir Verkehrsplanende, die bisher meist ihr Erfahrungswissen als Planungsgrundlage nutzen«, so Michael Burger. »Ein optimales Verkehrssystem verbraucht so wenig Energie wie möglich, deckt gleichzeitig alle Bedürfnisse ab und lässt zudem den Verkehr fließen«, beschreibt Projektleiter Dr. Michael Burger das hehre Ziel. »Mit unseren Methoden und Werkzeugen aus der Software-Familie »Virtual Measurement Campaign« (VMC®) können wir den individuellen Straßenverkehr gut simulieren und modellieren, jetzt nehmen wir den ÖPNV auch dazu. Deshalb haben wir die Software LinTim in unsere VMC®-Familie integriert.« LinTim steht für »Lineplanning and Timetabeling«, kann aber viel mehr als Linien- und Fahrplanung. VMC® LinTim umfasst Algo- rithmen für die Haltestellen-, Linien-, Umlauf- und Fahrplanung sowie das Verspätungsma- nagement. Außerdem kann es umgebungsab- hängig die Energiebedarfe eingesetzter Simulationen reduzieren Stillstand In einer Simulationsstudie untersucht das Team um Burger darüber hinaus die Verkehrs- flüsse und Ampelsteuerung am Opelkreisel in Kaiserslautern – einem Verkehrsknotenpunkt im Westen der Stadt, der Gewerbegebiet, Autobahn und Umgehungsstraße miteinander verbindet. Die neuralgische Stelle vereint einen Kreisverkehr mit einer Ampelanlage und pro- duziert regelmäßig Stau. Unsere Forschenden konnten zeigen, dass eine angepasste Ampel- schaltung – basierend auf Verkehrsdaten, Mo- dellen und modernen mathematischen Ver- fahren – großes Potenzial für deutlich mehr Durchfluss bietet. Entstanden ist das Tool in der Arbeitsgruppe unserer Institutsleiterin Prof. Dr. Anita Schöbel.

Materialcharakterisierung und -prüfung Anwendungsbeispiel Radom: Sicherheit dank Terahertz-Technologie In modernen Fahrzeugen sind hochsensible Instrumente verbaut, die gegen Strah- lung abgesichert werden müssen. Eine Frage ist dabei besonders wichtig: Welches Material wird für das Schutzgehäuse verwendet? 5G arbeitet mit Frequenzen bis 40 GHz. Die Terahertz- Prüfung nutzt Frequenzen ab 100 GHz. Meistens sind es Glasfaserverbund-Werkstoffe (GFK), die als Mehrschicht-Komposite zum Ein- satz kommen. Da GFKs durchlässig für Hoch- frequenzstrahlung sind, werden sie besonders dort eingesetzt, wo es hochempfindliche Kom- ponenten zu schützen gilt, aber der Einfluss der Gehäusematerialien auf die Strahlen mög- lichst gering bleiben muss. Speziell im Mobili- tätssektor handelt es sich meist um klassische Radar- und Kommunikationsanwendungen, wie Abstandssensoren in Automobilen, die Mobilfunkstandards 4G und 5G sowie Naviga- tionsinstrumente, die etwa in Flugzeugnasen verbaut sind. Daher spricht man bei GFK-Ge- häusen für diese Einsatzgebiete auch von »Radomen«. Radom-Mehrschichtkompositen prüfen Die österreichische Firma 4a manufacturing GmbH stellt Kompositmaterialien für Radome her (CIMERA Radome), die unter anderem in der 5G mm-Wave und der Satcom-Industrie eingesetzt werden. Unsere Abteilung »Material- charakterisierung und -prüfung« untersucht für das Unternehmen deren Komposite für Hochfrequenz-Anwendungen, speziell im Be- reich zwischen vier und 40 GHz. Der Aufbau der komplexen Mehrschicht-Komposite ist hierbei entscheidend für die Funktionalität der Materialien und die Frage: Bei welchen Fre- quenzen erscheinen die Radome möglichst »elektromagnetisch transparent« für die ge- wünschte Zielanwendung? Bisher lieferte 4a manufacturing GmbH Ergebnisse von Mate- rialsimulationen, die Aussagen über dieses Frequenzverhalten erlauben. Diese Simulatio- nen werden nun zusätzlich durch Hochfre- quenzmessungen abgesichert. »Dank unserer abgeschirmten Messkammer konnten wir uns hier ins Spiel bringen«, sagt Projektleiter Dr. Maris Bauer. Transmissions- und Reflexionsmessungen an Testradomen verifizie- ren die Simulationsergebnisse. Endkund:innen haben so die zusätzliche Sicherheit, dass die Materialien von 4a manufacturing GmbH für ihre Anwendungszwecke geeignet sind. Zu- dem erlauben unsere Terahertz-Prüfsysteme, die innere Struktur fertiger Radome zu unter- suchen, um beispielsweise mögliche Risse oder ähnliche Produktionsfehler frühzeitig zu erkennen. Kontakt Dr. Maris Bauer Abteilung »Materialcharakterisie- rung und -prüfung« Telefon +49 631 31600-4940 maris.bauer@itwm.fraunhofer.de 24 © istockphoto/Dragunov1981 www.itwm.fraunhofer.de/pruefung-terahertz

Vielfältige Mobilitätsprojekte am Fraunhofer ITWM Titelthema »Mobilität« | News Vielfältige Mobilitätsprojekte am Fraunhofer ITWM Elektromobilität, Wassermanagement, Filterstoffe – wir am Fraunhofer ITWM er- forschen viele Facetten der »Mobilität«. An dieser Stelle haben wir einige Projekte zusammengetragen, in die wir kurze Einblicke geben. »CDTire«: Realitätsnahe Simulation von Reifen Mit dem Tool »CDTire« bilden unsere Forschenden Reifenprofile und komplette Räder virtuell ab. Die Software ist bei zahlreichen Reifenproduzenten im Einsatz und trifft beispielsweise Aus- sagen über die Wärme, die beim Fahren entsteht oder die Reaktion auf verschiedene Fahrunter- gründe. Die Aussagen über mit diesen einhergehenden Eigenschaftsveränderungen werden dann für die weitere Entwicklung der Reifen genutzt. www.itwm.fraunhofer.de/cdtire ALMA: Leichtbau und ökologisches Design bei Elektrofahrzeugen E-Mobilität und Leichtbau sind zwei Bausteine der modernen Fahrzeugentwicklung, um die Energiewende voranzutreiben. Auf sie konzentriert sich das ALMA-Projekt. Neun europäische Organisationen arbeiten daran, energieeffizientere und nachhaltigere Fahrzeuge zu entwickeln. Unternehmen aus Forschung und Industrie optimieren die Reichweite von Elektrofahrzeugen, in- dem unter anderem das Gewicht des Gesamtfahrzeugs reduziert wird. Unser Team unterstützt mit mathematischer Simulationsexpertise. Mehr dazu im Video online. © ALMA www.itwm.fraunhofer.de/alma Batteriezellen für E-Mobilität Batteriezellen virtuell entwickeln? Die bei uns am Institut entwickelte Simulationssoftware BEST (Battery and Electrochemistry Simulation Tool) nutzen aktuell besonders Expert:innen in der Auto- mobilindustrie bei der Batteriezellentwicklung von Lithium-Ionen-Batterien. Im Projekt ABBA-VEEB entsteht basierend auf BEST eine deutlich breiter einsetzbare Auslegungsplattform – sowohl für das virtuelle Design als auch für die virtuelle Erprobung von aktuellen Hochleistungsbatterien für die E-Mobilität von morgen. www.itwm.fraunhofer.de/ABBA-VEEB 26

High Performance Computing Kontakt Dr. Dominik Straßel Bereich »High Performance Computing« Telefon +49 631 31600-4896 dominik.strassel@itwm.fraunhofer.de 28 © istockphoto/WangAnQi Europäische Daten-Cloud für die Mobilität der Zukunft Einen Blick in die Zukunft erlaubt das Projekt »GAIA-X 4KI«, Teil des europäischen Projekts »GAIA-X«. Ein Konsortium aus Wirtschaft und Forschung mit 16 Partnern entwickelt konkrete Dienste für die Automobilindustrie in der europäischen Com- putingwolke mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI). Das vernetzte und automati- sierte Fahren soll sicherer werden. Beim Planen, Bauen und Betreiben von Fahr- zeugen fallen riesige Datenmengen an. Das Team in GAIA-X 4 KI setzt KI-Methoden ein, um diese effizient und sicher zu nutzen. Dafür bringen unsere Forschenden aus dem »High Performance Computing« Daten und Infra- struktur, Hard- und Software zusammen. Sie nutzen dafür »Container«, in die sie die An- wendungen verpacken und wie in einem Ran- gierbahnhof zwischen den jeweiligen Umge- bungen verschieben. Die Herausforderung: die Container so auf die Strecke zu bringen, dass die vorhandenen Rechen-Ressourcen optimal genutzt werden. Daraus ergeben sich komple- xe mathematische Optimierungsaufgaben, die nur unter Berücksichtigung des gesamten Sys- tems aus Hardware, Software und Anwen- dungsalgorithmen effizient gelöst werden können. Zudem sollen die Nutzenden ihre Container ohne größeren Aufwand nicht nur bei sich, sondern auch auf einer für alle zu- gänglichen Plattform einsetzen können. Teststrecke für Mobilität von morgen Im Projekt GAIA-X 4 KI bauen die Hochschule Offenburg, das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und das ITWM-Team je- weils einen Demonstrator. Deren Besonderheit laut Projektleiter Dr. Dominik Straßel: »Norma- lerweise werden Daten in eine Cloud hochge- laden und dort verarbeitet; das Ergebnis her- unterzuladen ist aber teuer. Darum gehen wir einen anderen Weg: Wir rechnen direkt dort, wo die Daten sind, also an den Standorten der Projektpartner. Das spart nicht nur Geld, sondern auch Energie.« Die Forschenden konzentrieren sich auf An- wendungsfälle aus der Automobilindustrie und zielen dabei darauf ab, das automatisierte und vernetzte Fahren in die Praxis zu überfüh- ren. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) unterstützt das Vorhaben finanziell. www.itwm.fraunhofer.de/GAIA-X4KI-PM

Quantencomputing Quantencomputing Das Fraunhofer-Kompetenznetzwerk Quantencomputing ist die erste Anlaufstelle für alle, die am und mit dem Quanten- computer forschen wollen. In diesem Netzwerk haben sich regionale Kompetenzzentren in sieben Bundesländern mit jeweils eigenen Forschungsschwerpunkten, die sich wieder- um aus Fraunhofer-Instituten zusammensetzen, zusammen- geschlossen. Das gemeinsame Ziel: Die Erforschung und Ent- wicklung von neuen technologischen Lösungen auf dem Gebiet des Quantencomputings. 30 © IBM

Quantencomputing | Interview QCStack: Zwischen klassischen Clustern und Quantencomputing Quantencomputing ist noch immer ein großes Versprechen, aber spätestens seit im Juni 2021 der erste Quantencomputer in Deutschland seinen Betrieb aufnahm, ist die Zukunftstechnologie ein Stückchen in die Gegenwart gerückt. Dr. Valeria Bartsch leitet das Team »Next Generation Computing – Quantencomputing« und spricht im Interview über den aktuellen Forschungsstand. Wie ist der Stand der Forschung beim Quantencomputing? Im Vergleich zum klassischen Computing steht das Quantencomputing noch am Anfang der Entwicklung. Im Prinzip sind wir auf demsel- ben Stand wie die ersten klassischen Compu- ter in den 50er Jahren. Es fehlt uns eine ähnli- che Erfindung wie die des Transistors, die Computer revolutioniert und eine Hardware- plattform zur Verfügung gestellt hat, auf der alle weiteren Entwicklungen basieren. Wir ste- cken viel Arbeit in Forschung und Erprobung. Daher erwarten wir eine schnelle Verbesse- rung der Hardware, der Algorithmen und des Softwarestacks, um die Versprechen des Quantencomputings einzulösen. Wir wollen, dass die deutsche Industrie bereit ist, sobald sich die Vorteile des Quantencomputings in der Realität umsetzen lassen. 32

Quantencomputing | Portrait Quantensprünge in Wissenschaft und Karriere Dr. Jonas Koppe ist Forschungskoordinator zum Thema »Quantencomputing« in der Abteilung »Finanzmathematik«. Mit einem siebenköpfigen Team bearbeitet er in dieser Position die unterschiedlichsten Projekte der neuen Technologie. Was das in der Praxis und für ihn als Person heißt, verrät er im Porträt. Seit September 2021 ist Jonas Koppe als Mit- arbeiter am Institut und seit Februar 2022 besetzt er die neue Position des Forschungs- koordinators »Quantencomputing« (QC). Er ist extra in die Pfalz gezogen, denn seine Karriere hat sich bisher im Münsterland abgespielt: Er hat an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster den Bachelor, dann den Master in Chemie abgeschlossen und dort im Anschluss am Institut für Physikalische Chemie promo- viert. Dabei lag sein Schwerpunkt auf einem völlig anderen Gebiet: neue Methoden, um Festkörper mittels Kernspinresonanzspektro- skopie zu untersuchen. Neben dem Chemie- studium hat Koppe zudem einen Bachelor in Betriebswirtschaftslehre erworben. Eine breit gefächerte akademische Kombination also, die ihn ans Institut geführt hat. »Ich würde mich selbst eher als Physiker und nicht als Chemiker bezeichnen«, bemerkt Koppe. Und jetzt Finanzmathematik? Wie passt das zusam- men? Sehr gut, denn der Forschungsschwer- punkt Quantencomputing ist eine Mischung aus Physik, Informatik und Mathematik, so auch die Stelle als Forschungskoordinator. Koordinator Quantencomputing am Puls der Forschung »In unserer Abteilung gilt es in der Position des Forschungskoordinators vor allem wissen- schaftliche Grundlagen zu schaffen. Ich beo- bachte die laufende Forschung aus der Anwen- dungsperspektive«, so Koppe. »Das heißt viel lesen, schreiben, koordinieren und dafür sor- gen, dass wir als Expertinnen und Experten sichtbar sind in der Forschungscommunity und am Puls der Zeit. Wir wollen auf die aktuellen Entwicklungen nicht nur vorbereitet sein, son- dern State-of-the-Art-Forschung aktiv mitge- stalten.« Dafür laufen schon einige QC-Projekte, haupt- sächlich mit rein öffentlicher Förderung. Ab- kürzungen wie EniQmA, QuSAA, AnQuC oder EnerQuant geben den Forschungsvorhaben Namen und Richtung. EnerQuant hat sich bei- spielsweise das Ziel gesetzt, das Potenzial neuer Computing-Technologien für die Ener- giewirtschaft zu nutzen. QuSAA hat Asset- Allokation im Blick und will dabei möglichst effizient die Hardware nutzen, die zur Verfü- gung steht. Unter Asset-Allokation versteht man die Aufteilung eines Vermögens auf ver- schiedene Anlageklassen wie Anleihen, Aktien oder Immobilien – bekanntes Terrain für die Abteilung. Vielfalt der Projekte und Vernetzung »Bei den Projekten können wir als Team meist auf unsere Expertise in der Finanzmathematik aufbauen. Sie bildet die Grundlage, die techni- sche Arbeit ist ähnlich. Die neue Technologie ist die eigentliche Challenge.« Dann gilt es gemeinsam zu analysieren, wie viel Potenzial in Quantencomputing wirklich steckt – im direkten Vergleich zu klassischer Hardware und Ansätzen. Am Übersetzen in die Quanten- welt sind teilweise auch Unternehmen be- teiligt, mit denen die Abteilung bereits in an- deren Projekten arbeitet, zum Beispiel die R+V Versicherung. 34

Quantencomputing | Interview Mit Forschungsergebnissen die Welt verändern Ein Wissenschaftler sitzt in seinem stillen Kämmerlein und forscht … und dann? Im Interview spricht Dr. Jens Krüger darüber, wie Forschungsergebnisse den Weg in die Unternehmen und von dort aus in den Alltag der Menschen finden. Er ist Fraunhofer-Referent für das Strategische Forschungsfeld »Next Generation Com- puting«. Das steht auf drei Säulen: die erste Säule basiert auf klassischen Architek- turen. Die zweite Säule sind neuromorphe Computer, die in etwa so funktionieren wie unser Gehirn und die dritte Säule sind Quantencomputer. Fassen Sie bitte kurz zusammen, was Sie als Forscher antreibt? Ich bin ein neugieriger Mensch. Ich möchte neue Ideen ausprobieren und diese weiterent- wickeln bis hin zu Produkten, die dann unserer Gesellschaft und Wirtschaft nutzen. Das geht von der Entwicklung von hocheffizienten Pro- zessoren bis hin zur Optimierung von künstli- chen Neuronalen Netzen für mobile Geräte. Ein Beispiel sind Uhren, die ein EKG aufneh- men. Auf diese Weise kann das Gerät einen nahenden Herzinfarkt detektieren und früh- zeitig Alarm schlagen. Diese Technologie hat das Potenzial, Menschen das Leben zu retten. Oft geben Wettbewerbe der Forschung Impulse. Im März 2021 haben Sie einen Preis im Pilotinnovationswettbewerb »Energieeffiziente KI-Systeme« des Bundesforschungsministeriums (BMBF) gewonnen. Worum ging es da? Aufgabe war es, eine möglichst energieeffizi- ente Hardware für den Einsatz in KI-Systemen zu entwickeln, die in EKG-Daten Herzrhyth- musstörungen und Vorhofflimmern mit min- destens 90 Prozent Genauigkeit erkennt. Das Projekt, mit dem wir am Wettbewerb teilge- nommen haben, hieß HALF, das steht für »Ho- listischer Ansatz zur Optimierung von FPGA- Architekturen für tiefe neuronale Netze via AutoML – Automatisches Maschinenlernen«. Wir haben dabei die gegenseitige Abhängig- keit des Energieverbrauchs der Hardware und der neuronalen Netzwerktopologie unter- sucht. Die Wahl des Netzes hat erheblichen Einfluss auf die Hardwarekomplexität – und damit auf die benötigte Energie und umgekehrt. Diese Abhängigkeiten haben wir optimiert und eine neue Methodik entwickelt, die nicht nur ener- gieeffizienter ist, sondern auch die Entwick- lungszeit für optimale neuronale Netzwerkto- pologien reduziert. 36 NASE – Neural Architecture Search Engine

Gesundheit und Medizin Gesundheit und Medizin Gesundheitsversorgung verbessern, Heilungschancen erhö- hen, Diagnosen unterstützen – das sind die Ziele, welche die Fraunhofer-Gesellschaft mit Ergebnissen in der Medizin-, Umwelt- und Ernährungsforschung erreichen will. Dabei hel- fen sollen intelligente, assistierende Systeme, die bei der Gesundheitsvorsorge, Diagnostik, Therapie und Pflege unterstützen. Wir fokussieren uns besonders auf Tools zur Entscheidungsunterstützung in der Therapieplanung und zur Stärkung der Resilienz, aber auch zur politischen Ent- scheidungsfindung, um die Corona-Pandemie einzudämmen. 38 © istockphoto/Artem_Egorov

Gesundheit und Medizin Software-optimierte Produktionsprozesse bei BioNTech Seit das Mainzer Unternehmen den ersten breit zugelassenen Impfstoff gegen COVID-19 entwickelt hat, ist der Name BioNTech allgemein bekannt. Das eigent- liche Anliegen der BioNTech SE ist die Entwicklung einer individualisierten Thera- pie für Krebspatientinnen und -patienten. Für beide Anwendungsfälle – der Her- stellung der individuellen Krebsmedikamente sowie des Corona-Impfstoffs – haben Forschende des Fraunhofer ITWM eine Software-Plattform entwickelt, mit der man den Produktionsprozess effektiver steuern kann. Die Produktion individualisierter Medikamente ist aus technischer sowie organisatorischer Sicht komplex und unterscheidet sich grundlegend von etablierten Prozessen in der Pharmaindustrie. Die Individualisierung wirft vielfältige, neuartige Fragestellungen auf und erfordert neue Ansätze der Produktionsorganisation und -planung. So müssen alle Schritte für jeden Patienten und jede Patientin einzeln durchgeführt werden. Das stand viele Jahre nicht im Fokus etablierter Lösungen für die Produktionsplanung. werden. »Eine gemeinsame Sprache, ein ge- meinsames Prozessverständnis zu finden, war ein wesentlicher Teil unserer Arbeit«, so Acker- mann. Es folgten das Modellieren, Strukturie- ren und die Analyse von Daten und Prozessen. Am Ende stand eine Software, mit der man die Herstellungsprozesse der einzelnen Medi- kamente planen und organisieren kann und die eine Fertigstellungsprognose für die jewei- ligen Patientinnen und Patienten liefert. Individuell zugeschnittene Lösung Automatisierte Prozesse für steigende Produktionszahlen Eine Plattform zu entwickeln, die diese Prozes- se plant und koordiniert, ist die Aufgabe des Teams um Dr. Heiner Ackermann, stellvertre- tender Leiter der Abteilung »Optimierung – Operations Research«. Zunächst mussten dazu die Vorkenntnisse der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bei BioNTech mit denen der ITWM-Forschenden zusammengeführt Die Forschenden des Fraunhofer ITWM passen die Software kon- tinuierlich an die sich wandeln- den Anforderungen bei der Impfstoffproduktion an. 40 © BioNTech SE 2021, all rights reserved Einige onkologische Produktkandidaten von BioNTech befinden sich bereits in fortgeschrit- tenen Entwicklungsphasen und werden bald in zulassungsrelevante Studien überführt. Die Produktion für den kommerziellen Vertrieb wird bereits heute vorbereitet. Dies hat auch Einfluss auf die Planungsprozesse: Sie müssen mitunter angepasst und erweitert werden, ins- besondere in Hinblick auf eine stärkere Auto- matisierung. Die Vorbereitungen dafür laufen bereits. »Bei ein paar Hundert Patientinnen und Patienten ist manuelles Eingreifen in den Prozess noch möglich. Dies wird bei mehreren 10 000 Personen nicht mehr möglich sein. Auto- matisierte Prozesse und zusätzliche Möglich- keiten der Entscheidungsunterstützung können da erforderlich sein«, beschreibt Ackermann die Vorteile eines automatisierten Planungsab- laufs.

Gesundheit und Medizin Corona-Pandemie: Fraunhofer ITWM berät Landesregierung Rheinland-Pfalz Während der Corona-Pandemie sind die wöchentlichen Prognosen für die zu erwar- tenden Infektionszahlen durch das Fraunhofer ITWM wichtige Indikatoren für die Landesregierung Rheinland-Pfalz, um politische Entscheidungen zu treffen. Unsere Forschenden haben dazu beigetragen, dass das Land im Vergleich zu anderen Bundes- ländern gut durch die Pandemie gekommen ist. »Die Vorhersage für die kommenden Tage« – eine Floskel, die man eigentlich eher vom Wet- terbericht kennt und nicht von Krankenhaus- belastungen, Intensivbettenbelegungen und Sterberaten. Die Prognose der Infektionszahlen ist in der Corona-Pandemie eine maßgebliche Größe, die über Verschärfungen oder Locke- rungen der Schutzmaßnahmen entscheidet. anzufertigen. Zunächst, um Krankenhäuser, Kommunen und Gesundheitsämter besser auf das kommende Geschehen einzustellen. »Uns war klar: Wir können berechnen, was auf uns zukommt. Dann haben wir die Landräte und Bürgermeister:innen in Rheinland-Pfalz gefragt, ob sie Hilfe brauchen. Für die politischen Akteure waren unsere Berechnungen maßgebliche Entscheidungskriterien.« Entscheidungstragenden solide Grundlagen liefern Um die aktuelle Gesamtsituation einordnen zu können, brauche es »die Verwegenheit der angewandten Mathematik«, sagte Prof. Dr. Karl-Heinz Küfer, Bereichsleiter »Optimierung«, bereits in einer sehr frühen Phase der Pandemie. Im April 2020 begann das Fraunhofer ITWM Pro- gnosen über die pandemischen Entwicklungen Hinter den Prognosen steckt ein engagiertes Team, das abteilungsübergreifend unterschied- liche Expertise und Erfahrungen zusammen- bringt, um gemeinsam einen Beitrag zur Pande- miebekämpfung zu leisten. Die Treffergenauig- keit der Vorhersagen ist bemerkenswert. Das nimmt auch die rheinland-pfälzische Landesre- gierung wahr, sodass ab August 2021 ein wö- chentlicher Termin mit Vertreterinnen und Ver- tretern des Ministeriums für Wissenschaft und Kontakt Prof. Dr. Karl-Heinz Küfer Bereichsleiter »Optimierung« und Abteilungsleiter »Optimierung – Operations Research« Telefon +49 631 31600-4491 karl-heinz.kuefer@itwm.fraunhofer.de 42

Digitalisierung Digitalisierung Jeden Tag entstehen überall auf der Welt große Mengen unter- schiedlichster Daten in hoher Geschwindigkeit – in Unternehmen, urbanen Infrastrukturen und privaten Haushalten. Dabei wächst das Volumen stetig und die Verar beitung und Analyse dieser riesi- gen Datenmengen wird zur Schlüsselkompetenz für Hochtechno- logieländer. Mit Rat und Tat stehen wir Unternehmen beim Auf- bau von Know-how sowie bei der Entwicklung von Lösungen in Geschäftsprozessen wie der Produktion und Logistik zur Seite. Gleichermaßen legen wir Wert auf Machbarkeit, Wirt schaftlichkeit sowie auf Datenschutz und Sicherheit. 44 © freepik/Starline

Digitalisierung Enterprise Lab: Durch moderne Arbeits- weisen zum mathematischen Erfolg In der kooperativen Arbeitsweise »Fraunhofer Enterprise Labs« arbeiten mehrere Expert:innen aus Unternehmen und ITWM-Forschende aktiv gemeinsam in einem Team an Themen und Lösungen. Unsere Abteilung »Finanzmathematik« setzt so in direkter Kollaboration Innovationen mit einem Automobilherstellenden um. 8 Teilprojekte in drei Jahren Im Fokus des »Enterprise Labs« geht alles Hand in Hand – von der Themenfindung bis zur markt- reifen Lösung. Die Symbiose von Forschung und Unter neh mens praxis ermöglicht die Um- setzung von kreativen Ideen, die unmittelbar auf die Geschäftsprozesse ausgerichtet sind. »Mit dem Enterprise Lab haben wir eine agile Methode geschaffen, in der die Unternehmen mit uns Forschenden interdisziplinäre Zusam- menarbeit leben und kollegial mit Kund:innen arbeiten«, so Dr. Stefanie Schwaar, Geschäfts- feldentwicklerin »Abrechnungsprüfung«. »Sie geben nicht einfach Technologien klassisch bei uns in Auftrag und wir arbeiten ab, sondern wir entwickeln zusammen die Aufgabenstellung, Strategie und Lösungen.« Agile Projektstruktur (Scrum-basierte Entwicklung) Kooperative Zusammenarbeit (Kombination von Kompetenzen) Angepasste Methoden (KI und Statistik) Unser Erfolg basiert auf drei Komponenten. 46

Digitalisierung Mathematik schafft Transparenz – sicher fürs Alter vorsorgen die Riester-Produkte. Um gefördert zu werden, müssen sie gesetzlichen Vorgaben entsprechen und klassifiziert werden. Die Basis dazu schafft Mathematik aus dem Fraunhofer ITWM. Seit 2017 weist die PIA jedem staatlich geförderte Altersvorsorgepro- dukt eine Chance-Risiko-Klassifizierung für das standardisierte Informationsblatt zu. Ihr Standard umfasst fünf Klassen – von Eins wie stark sicherheitsorientiert bis Fünf wie rendite- orientiert. Dabei ist in der Regel ein steigendes Risikoniveau mit zunehmenden Renditemög- lichkeiten verknüpft. Interessierten wird damit ein standardisierter Beurteilungsrahmen für Produkte geboten, der die wesentlichen Cha- rakteristika der Policen erfasst und es erlaubt Tarife zu vergleichen. Seit 2016 führt ein Team der Abteilung »Finanzmathematik« im Auftrag der Produktinformationsstelle Altersvor- sorge gGmbH (PIA) Klassifizierungsrech- nungen für staatlich geförderte Alters- vorsorgeprodukte durch. Ein Modell, das Standards gesetzt hat und nun an- gepasst auch Verträge der betrieblichen Altersvorsorge objektiv vergleichbar machen soll. Die Altersvorsorge in Deutschland basiert auf drei Säulen: öffentlich-rechtliche Pflichtsysteme (u. a. gesetzliche Rentenversicherung), betrieb- liche Altersvorsorge und private Rentenverträge. Zu letzteren gehören Produkte, die zum Beispiel über die sogenannte Riester-Rente staatlich gefördert werden. Inzwischen ist das Angebot an Produkten sehr vielschichtig und einen Überblick zu behalten für Verbraucher:innen schwierig. Um die Verunsicherung zu mildern und mehr Transparenz zu schaffen, hat das Bundesfinanzministerium bereits 2015 eine Klassifizierung für staatlich geförderte Verträ- ge eingeführt, darunter fallen beispielsweise PIA verschafft Durchblick mithilfe von Mathematik Dazu wurde eigens die PIA als gemeinnützige Gesellschaft gegründet. Ein ITWM-Team aus der Abteilung »Finanzmathematik« arbeitet der PIA seit gut sechs Jahren zu und evaluiert die Versicherungstarife. Beide sind unterneh- merisch getrennt. Die Vertragssimulationen für die Einstufung in Chance-Risiko-Klassen werden im Fraunhofer ITWM durchgeführt. »Wir haben bereits mehrere Tausend Verträge bewertet und die PIA diese klassifiziert. Das PIA-Basismodell wurde von unserem Institut entwickelt und gilt inzwischen als der Bran- chenstandard«, so Dr. Roman Horsky. »So sorgen wir für mehr Transparenz für die Ver- sicherten. Langfristige wirtschaftliche Entwick- lungen können wir natürlich nicht vorhersagen, aber Modelle simulieren unterschiedliche Ent- wicklungsszenarien auf Grundlage der aktuellen wirtschaftlichen Lage. Dies ändert sich immer wieder, deshalb werden auch die Para meter 48

Finanzmathematik Bauhaus.MobilityLab – KI im großen Stadtexperiment In Erfurt wird im Bauhaus.MobilityLab interdisziplinäre Innovation Wirklichkeit: Eine digitale Laborplattform und Experimente im Reallabor tragen zur Entwicklung KI-basierter Lösungen bei. Mobilität, Logistik und Energie werden für die Stadtpla- nung neu gedacht. Unser Institut unterstützt mit Expertise und KI-Methoden. Das Projekt »Bauhaus.MobilityLab – Innovation by Experiment« entwickelt und realisiert im Real- labor in Erfurt, genauer im Stadtquartier Brühl, nachhaltige und intelligente Lösungen. Die ex- perimentelle Ideenwerkstatt steht im Geiste der offenen Weimarer Bauhaus Tradition, daher auch der Name. Das Konsortium setzt sich aus einem domänenübergreifenden Verbund von For- schungsinstituten, großen, kleinen und mittle- ren Unternehmen sowie Hochschulen und der Landeshauptstadt Erfurt zusammen. Im Rahmen des Projektes betrachten die For- schenden verschiedenste Herausforderungen im urbanen Raum. In Kooperation mit der TU Kaiserslautern modellieren die ITWM-Forschen- den Problemstellungen mathematisch und ent- wickeln neue Lösungsansätze, die sowohl auf KI als auch Data Science zurückgreifen. Das be- deutet an vielen Stellen neues Optimierungs- potenzial im Stadtleben. Mit KI und Mathematik neue Innova- tionen erproben »Unser Team wirkt in verschiedenen Arbeits- paketen im Lab mit – natürlich überall mit Mathematik und Algorithmen«, so Stefanie Grimm, verantwortlich für das Projekt am Fraunhofer ITWM. »Unsere Hauptaufgabe: Wir leiten das Arbeitspaket ‚KI-Methoden‘ und entwickeln so den Machine-Learning- Kern der Plattform. In der Anwendungspraxis heißt das auch, wir unterstützen konkret mit Vorhersagemethoden. Ein aktueller Use-Case ist die Prognose von Stickstoffdioxid-Werten, die viel über die Luftqualität der Stadt aussa- gen.« Ein weiteres Beispiel ist die kombinierte Tourenplanung für Lieferwagen und Lastenrad in der letzten Meile der Paketzustellung. Im Resultat heißt da mathematisches Optimieren: geringere Verkehrsbelastung und höhere Um- weltfreundlichkeit. Aber auch die Vorhersage der Parkraumauslas- tung unterstützt die Städteplanung im Real- labor. »Unsere Ergebnisse tragen zum Ausbau einer lebenswerten Innenstadt bei. Derzeit arbeiten wir im Konsortium zudem an einer Bauhaus.MobilityLab-App, welche die Teilnahme an unserem Experiment erleichtert«, so Grimm. Ein großer Projektbestandteil ist auch das soge- nannte »Federated Learning« – eine neuartige Methode des Maschinellen Lernens. Hier werden alle Trainingsdaten ausschließlich auf lokalen Geräten oder Clients gespeichert und das Modelltraining dezentralisiert. Data Science für die smarte Stadt der Zukunft Entwickelt und bereitgestellt werden die An- wendungen bisher auf einer Cloud-Plattform, die Daten aus unterschiedlichen Bereichen wie Verkehr, Logistik und Energie zusammenführt. Das Projekt läuft drei Jahre und wird vom Bun- desministerium für Wirtschaft und Klimaschutz BMWK gefördert. www.itwm.fraunhofer.de/bauhausmobilitylab © Bauhaus.MobilityLab Mithilfe von KI werden inno- vative Lösungen in den Berei- chen Mobilität, Logistik und Energie entwickelt und unter realen Bedingungen im Stadt- quartier Brühl in Erfurt erprobt. Kontakt Dr. Stefanie Grimm Forschungskoordinatorin »Data Science« Abteilung »Finanz mathematik« Telefon +49 631 31600-4040 stefanie.grimm@itwm.fraunhofer.de 50

Energie 52 Energie Unser Schwerpunkt liegt auf erneuerbaren Energien, Effizienztechnologien, intelligenten Netzen sowie auf der Digitalisierung der Energiewirtschaft. Zugang zu einem großen Spektrum an Forschungs- und Entwicklungsange- boten erhalten dabei kleine und mittelständische Unternehmen. Immer steht dabei eine sichere, nachhaltige, wirtschaftliche sowie sozial gerechte Versorgung im Zentrum. © Wolfram Scheible

Energie District Heating – Mathematik heizt ein Im Projekt »District Heating« arbeitet ein Team unserer Abteilung »Systemanalyse, Prognose und Regelung« daran, mit moderner Mathematik digitale Zwillinge von Gebäuden zu modellieren. Gemeinsam mit dem schwedischen Institut Fraunhofer- Chalmers Centre for Industrial Mathematics FCC soll so mit Hilfe von Simulationen die Beheizung mit Fernwärme optimiert werden. 73 Prozent der EU-Einwoh- ner:innen leben in urbanen Gebieten. Aktuell ist gerade in punkto Energiewende das Heizen ein großes Diskussionsthema. Um un- abhängiger vom Gas zu sein, hört man immer häufiger Fernwärme und Wärmepumpen soll- ten Gasheizungen ersetzen oder ergänzen. Fernwärme (District Heating) ist ein zentrali- siertes Heizsystem. Dabei gelangt die Wärme über Rohrleitungen von einem Kraftwerk in das Gebäude. Eine eigene Heizanlage braucht es nicht. Die Zentralisierung ermöglicht den Einsatz verschiedener Energiequellen, noch ist das meist ein Mix aus Erdgas, Müllverbrennung sowie Steinkohle. In Zukunft sollen überwie- gend erneuerbare Energien vertreten sein. Fernwärme hat Potenzial Besonders geeignet ist die Heiztechnik für städtische Gebiete und Gebäudekomplexe, denn die Verlegung der Netze und der Bau der Erzeugungsanlagen rechnet sich dann, wenn möglichst viele an das Fernwärmenetz angeschlossen sind. Im Jahr 2010 lebten be- reits etwa 73 Prozent aller 502 Millionen EU- Einwohner:innen in urbanen Gebieten. Das Potenzial ist demnach groß, dennoch spielt Fernwärme noch eine relativ kleine Rolle. Be- sonders in Deutschland wird im europäischen Vergleich noch nicht viel Gebrauch von der Simulationsergebnisse auf drei Ebenen: Simulierte Temperatur-Verläufe von drei Räumen und Außentemperatur (oben), Raumbelegung in Personen (mitte), Energie- gewinn und -verlust der Räume unter der Fernwärme- Berücksichtigung (unten) 54

High Performance Computing Optimierung Digitalisierung und Künstliche Intelligenz für ein Energiemanagement 2.0 Sei es als Maßnahme gegen die Klimakrise, zur Einsparung von Energieimporten oder ganz einfach, um den eigenen Geldbeutel zu schonen: Energiesparen ist heute notwendiger denn je. Forschende des Fraunhofer ITWM arbeiten mithilfe von Digita- lisierung und Künstlicher Intelligenz (KI) an einem ganzheitlichen Energiemanage- ment, das den Energieverbrauch reduziert und den Anteil erneuerbarer Energie erhöht – sowohl in der Industrie als auch in Privathaushalten. Ein Energiemanagement 2.0, das ist das Ziel des Projekts ENERDIG. Dazu bringen Forschende aus den Bereichen »Optimierung« und »High Per- formance Computing« sowie den Abteilungen »Transportvorgänge« und »Systemanalyse, Pro- gnose und Regelung« ihre Expertise ein und erarbeiten gemeinsam neue Digitalisierungs- und KI-basierte Strategien. Angesiedelt ist das Projekt im Leistungszentrum »Simulations- und Software-basierte Innovation«. »Die Forschungsarbeiten des Teams befassen sich mit vier Themengebieten«, erklärt Projekt- leiter Dr. Dietmar Hietel. »Dem Energiemanage- ment in Wohngebäuden und der Industrie, in der Kunststoffherstellung, der chemischen Produktion und in der Vliesproduktion.« Strom, Wärme und Mobilität in Wohngebäuden und Industrie Ein wichtiger Weg, um im privaten Umfeld und im Gewerbe den Ausstoß von Treibhausgasen zu verringern, ist die Nutzung von regenerativem Strom in Verbindung mit Wärmepumpen und Solarthermie. »Dabei fragen sich die Menschen zum Beispiel, welchen Verbrauch sie morgen haben und was ihre Photovoltaik- und Solarther- mieanlagen dann leisten. Und welche Rolle das Wetter dabei spielt.«, so Hietel. »Um das zu be- antworten, entwickeln wir neue Methoden der KI, um anhand von Prognosen Stromspeicher zu laden, die dann wiederum Wärmepumpen und Elektroautos zu einem möglichst großen Anteil mit erneuerbarer Energie versorgen.« Im Rahmen von ENERDIG entwickelt das Fraunhofer ITWM neue KI-Methoden und Verfahren, um die Kopplung von Strom und Wärme in Gebäuden und Industrie prognosebasiert zu managen. © freepik/megafilm 56

Energie Energie Kleinstpartikel mit großer Wirkung: Aerosole in Klimamodellen Festpartikel in unserer Atmosphäre spielen eine wichtige Rolle in unserem Klima- system und folglich auch für den Klimawandel. Ihre Berücksichtigung in mikrophysi- kalischen Klimamodellen ist eine zentrale Herausforderung beim Erstellen von glo- balen Langzeitprognosen. Wie Machine Learning hier helfen kann, untersucht eine Arbeit aus unserem Bereich »High Performance Computing«. Die physikalischen Kräfte, die aus der Bewe- gung und Transformation von Aerosolmassen in der Atmosphäre entstehen, sind heute die größten Unsicherheitsquellen beim Messen menschengemachter Klima-Effekte. Aerosole entstehen beispielsweise durch die Verbren- nung fossiler Energieträger oder vulkanische Eruptionen. Sie streuen oder absorbieren je nach Typus atmosphärische Strahlung und be- wirken dadurch entweder Abkühlungs- oder Erwärmungs-Effekte. Sogenannte »Kondensa- tionskerne« bewirken zudem durch die Refle- xion von Sonnenlicht eine Verlängerung der Lebensdauer von Wolken. Das Problem liegt im Aerosol-Detail Das rechnerische Erfassen und Berücksichtigen von Aerosol-Effekten in Klimamodellen stellt für die Forschung eine große Herausforderung dar. Es handelt sich hierbei um sehr marginale, mikrophysikalische Veränderungen und Ten- denzen, deren Berechnung äußerst zeit- und kostenintensiv ist. Daher betrachten viele Mo- delle Aerosole lediglich als konstante, externe Parameter und verzeichnen diese im Prozess der Datenerhebung nur einmal. Zudem wird oft nicht zwischen verschiedenen Aerosol-Typen unterschieden und lediglich von einer hetero- genen, aber in Bezug auf den Klima-Effekt ein- dimensionalen Partikelmasse ausgegangen. Eines der Modelle, das verschiedene Aerosole zwar genau, aber nur sehr zeit- und kosten- intensiv erfasst, ist das vom Hamburger Max- Planck-Institut für Meteorologie entwickelte Aerosol-Mikrophysik-Modell. Dieses unter- scheidet verschiedene Aerosoltypen wie Meersalz, Sulfate und schwarzen Kohlenstoff. Es erfasst zudem verschiedene physikalische Prozesse wie die Nukleation (Entstehung von Kondensationskernen), Kondensation und Wasseraufnahme. Machine Learning als Schlüssel zur Optimierung Unsere Doktorandin Paula Harder aus dem Be- reich »High Performance Computing« beschäf- tigt sich schwerpunktmäßig mit den Themen »Deep Learning« und »Klimamodellierung« in Kooperation mit der Universität Oxford. In ihrer Forschungsarbeit entwickelt sie unter anderem einen Emulator auf Basis Künstlicher Intelligenz, 58

Maschinenbau und Verfahrenstechnik Maschinenbau und Verfahrenstechnik Weltweit und am Standort Deutschland stehen Anlagen- und Maschinenbau vor einer großen Bewährungsprobe: neben Lösungen für CO2-neutrale und digitale Technologien müssen auch resiliente Wertschöpfungsstrukturen entwi- ckelt und eingesetzt werden. Wir stellen uns diesen Heraus- forderungen und bringen unsere technologische Kompe- tenz ein, zum Beispiel durch die Simulation von Anlagen oder die Erstellung digitaler Zwillinge. 60 © freepik/Goinyk © iStockphoto

Maschinenbau und Verfahrenstechnik Recycling leicht gemacht – mit ASKIVIT mehr Holz aus Sperrmüll retten In unserem Sperrmüll verstecken sich einige wertvolle Rohstoffe: Buntmetalle, Holz und Holzwerkstoffe lassen sich in Bergen von alten Schränken und kaputten Fahrrädern finden. Die Wiederverwertung dieser Rohstoffe ist sowohl aus ökono- mischer als auch ökologischer Sicht sinnvoll. Im Projekt »ASKIVIT« setzen unsere Forschenden automatisierte Verfahren auf Basis verschiedener Bildaufnahme- und Bildverarbeitungsverfahren sowie Künstlicher Intelligenz (KI) ein, um eine effizien- te Sortierung des Sperrmülls zu ermöglichen. Allein in Deutschland fallen jährlich zwei Mil- lionen Tonnen Sperrmüll an. Doch nicht alles davon ist Abfall: Je nach regionalem Entsor- gungskonzept besteht bis zu fünfzig Prozent des Sperrmülls aus Holz. Dieser Rohstoff wird immer stärker nachgefragt; um die ökologisch wertvollen Wälder vor übermäßiger Abhol- zung zu schützen, wird die Nutzung von Alt- holz immer wichtiger. Die händische Auslese der holzhaltigen Teile aus dem Sperrmüll ist sowohl kostenintensiv als auch fehlerbehaftet. Unsere Forschenden der Abteilung »Materialcharakterisierung und -prüfung« können helfen – und verfolgen mit ASKIVIT ein deutliches Ziel: Ein intelligentes System, das Sperrmüll treffsicher und ermü- dungsfrei sortiert – auch ohne die vorherige Zerkleinerung. Beim Messaufbau kommen nacheinander vier verschiede- ne Bildgebungsverfahren zum Einsatz. Die aufgenommen Bilder werden durch KI-Algo- rithmen analysiert. Farbkamera Nahinfrarot-Kamera Wärmebildkamera Terahertz-Scanner Heizstrahler Mit Terahertz-Technik sieht man mehr Nicht immer sind wertvolle Rohstoffe direkt sichtbar: Die zu recycelnden Materialien wer- den häufig durch Stoffe, beispielsweise Polster, verdeckt. Techniken, die nur die sichtbare Oberfläche betrachten, reichen daher bei der Untersuchung des Sperrmülls nicht aus. »Wir setzen deshalb einen Terahertz-Sensor ein, der auch tieferliegende Objekte erkennt«, erläu- tert Dr. Dovile Cibiraite-Lukenskiene aus dem Projektteam. Der Terahertz-Sensor, der als Li- niensensor aufgebaut ist, ermöglicht es, durch nichtmetallische Abdeckungen hindurch zu scannen und dadurch eine Art 3D-Bild des Objekts zu erstellen. Ein wichtiger Teil der Forschungsarbeit unserer Wissenschaftler:innen besteht darin, die Sen- sorgeometrie sowie die Rekonstruktionsalgo- rithmen an die unregelmäßige Oberfläche des Sperrmülls anzupassen. Zu Beginn des Projekts wird der Terahertz-Sensor deshalb an gut defi- nierten Proben, später dann an tatsächlichem Sperrmüll in einem Sortierbetrieb getestet. Ein gemeinsames System Um den Sperrmüll zuverlässig zu untersuchen, vereint ASKIVIT gleich mehrere Techniken – und dabei auch mehrere Forschungsinstitute. 62

Maschinenbau und Verfahrenstechnik Programmierbare Materialien revolutionieren Produktdesign Forschung verleiht Werkstoffen neue außergewöhnliche Fähigkeiten. Dafür sorgt seit 2018 das Fraunhofer Cluster of Excellence Programmable Materials CPM. Ein siebenköpfiges Team um PD Dr. Heiko Andrä, stellvertretender Abteilungsleiter »Strömungs- und Materialsimulation«, liefert die passende Mathematik und stellt Simulationsexpertise aus dem Fraunhofer ITWM. Sportschuhe mit einer eingebauten Dämpfung, die sich je nach Belag automatisch an den Untergrund anpasst – ob Waldboden oder As- phalt. Autositze, die sich an die Körperspan- nung anschmiegen oder Außenbauteile, die schnell beim Crash auf Fußgänger weich wer- den. Klingt nach Zukunftsmusik? Um nichts Geringeres als die Zukunft neuer Materialien geht es im Cluster. Im Fraunhofer CPM werden die Kompetenzen verschiedener Fraunhofer-Institute gebündelt und an verschiedenen Projekten zum Thema »Programmierbare Materialien« gearbeitet. Nach vier Jahren ist die erste Förderphase be- endet. Seitdem ist viel passiert, auch beim ITWM-Team. Die inneren Werte zählen Neue Fertigungsverfahren wie der 3D-Druck machen es möglich, gezielt programmierbare Strukturen im Mikrometerbereich herzustellen, die vorher am Computer entwickelt wurden. Bei »Programmierbaren Materialien« kommt es auf die innere Struktur an, durch sie können Eigenschaften gezielt kontrolliert werden und der Werkstoff sich reversibel ändern. Im Inneren bestehen sie aus einer dreidimensionalen An- ordnung von vielen kleinen Einzelzellen. Diese dienen als Basiselemente, werden auch Einheits- zellen genannt und fügen sich zu Gittern zu- sammen. Bei der Entwicklung orientieren sich die Forschenden an der Natur. Denn genau Die Zukunft der Werkstoffe: Produktdesign einer Kunst- stoffsohle aus Programmier- barem Material 64 © Fraunhofer ICT

Transportvorgänge Wie in »ViDestoP« Lösungen unserer Abteilungen »zusammenvliesen« Vliesstoffe sind vielfältig und in den unterschiedlichsten Bereichen einsetzbar – etwa in der Medizin als Schutzkleidung oder im Autoinnenraum. Die Nachfrage nach den Stoffen wächst und mit ihr auch die Anforderungen an die Produkteigen- schaften. In der immer komplexer werdenden Industrie ist das Optimieren der Her- stellungsprozesse eine Schlüsselkompetenz, mit der sich unsere Forschenden abtei- lungsübergreifend im Projekt »ViDestoP« (Virtuelles Design und stochastisches Prototyping) beschäftigten. 3 Abteilungen, ein Projekt und eine ganze Kette im Blick Die Prozess- und Produktoptimierung erfolgt heute in der Regel durch Versuche nach dem Trial-and-Error-Prinzip direkt an den Produktions- anlagen. Dies ist aufgrund der notwendigen Produktionsunterbrechungen ein kosten- und zeitaufwändiger Prozess. In Teilbereichen der Vliesstoffproduktion ermöglichten digitale Zwil- linge und Softwarelösungen unseres Instituts bereits virtuelle Optimierungen. Das interdiszi- plinäre ViDestoP-Team hat den Fokus nun auf die gesamte Produktionskette ausgeweitet. Skizze des Airlay-Vliesstoffproduktionsprozesses Simulation von Prozess und Produkt- eigenschaften Bei der Produktion von Vliesstoff jeglicher Art sind für das Endprodukt besonders die Wech- selwirkungen wichtig, die zwischen den Fasern 66 und Luftströmungen entstehen. Im sogenann- ten »Airlay-Prozess« werden aus dem Kunst- stoff-Rohmaterial zunächst einzelne Fasern ge- wonnen und anschließend mit Hilfe eines großen Zylinders von einem Luftstrom mitein- ander verwirbelt. Die stark turbulente Luftströ- mung legt die Fasern anschließend auf einem Transportband ab. Dort werden sie durch eine Luftabsaugung zum Vliesstoff verdichtet und weiterverarbeitet. Je nach Material- und Pro- zesseigenschaften werden so unterschiedliche Vliesstoffe produziert. Unsere Abteilung »Transportvorgänge« simuliert mit der Software FIDYST (Fiber Dynamics Simu- lation Tool) bereits seit Jahren diese Dynamik von Fasern in turbulenten Strömungen mit dem Fokus auf Energieverbrauch und die Faser-Abla- ge auf dem Transportband. Für die Simulation mechanischer und thermischer Material eigen- schaften hat unsere Abteilung »Strömungs- und Materialsimulation« zudem das digitale Material- labor GeoDict genutzt. Mit der Software lassen sich beispielsweise Vliesstoffeigenschaften wie Durchlässigkeit oder Leitfähigkeiten und vieles mehr berechnen. Im Projekt ViDestoP wurden diese etablierten ITWM-Softwarelösungen für den Prozess (FIDYST) und die Materialeigen- schaften (GeoDict) miteinander zu einer integ- rierten Lösung zusammengeführt. Projektleiterin Prof. Dr. Simone Gramsch betont: »ViDestoP hat nicht nur die Kette unserer Simulationstools geschlossen, sondern auch die Verbindung der Abteilungen gestärkt und es sind ganz neue Ideen entstanden«.

Maschinenbau und Verfahrenstechnik Dank Simulation nicht den Kunststoff- Faden verlieren Nicht alle Fasern sind rund. Aber wie schafft man es, dass es trotzdem rund läuft und eine Kunststofffaser z.B. mit einem kleeblattförmigen Querschnitt gesponnen wird? Ein Team unserer Abteilung »Transportvorgänge« entwickelt Simulationsme- thoden für solche komplexen Aufgabenstellungen. hat unsere Abteilung »Transportvorgänge« bereits Software-Lösungen entwickelt, die den Spinnprozess als digitalen Zwilling virtuell abbilden. Solche Simulationen sparen den Herstellenden kosten- und zeitintensive Expe- rimente, erlauben neue Einblicke und ermögli- chen systematische Parametervariationen, die dann beim Produktdesign unterstützen. BiGOFil: Simulation von Kunststoff- fasern am Projektbeispiel Die Arbeit der vergangenen Jahrzehnte hat unsere Forschenden inzwischen zu weltweit führenden Expert:innen auf diesem Gebiet werden lassen. In zahlreichen Projekten wurde modelliert, simuliert und optimiert. So auch im zweijährigen Projekt BiGOFil, das 2022 zum Abschluss kommt. Das ZIM-Projekt (Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand) wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klima- schutz gefördert. Es sind sowohl drei Indust- rieunternehmen – u.a. auch unser Spin-off Math2Market – als auch drei Forschungsinsti- tutionen beteiligt. Um beispielsweise feine Öltröpfchen aus einer Luftströmung zu filtern, kommen Koaleszenz- filter zum Einsatz. Wir unterstützen unsere Projektpartner bei der Entwicklung spezieller Bikomponentenfasern, die dem Filter beige- mischt werden, um das gesammelte Öl besser abzuleiten. Für die funktionalen Eigenschaften ist besonders die Form der Fasern wichtig, die Drei verschiedene BiGOFil- Fasern mit unterschiedlichen Rohstoff-Eigenschaften; die Grafik zeigt jeweils die Faser beim Ausspinnen aus der Düse und den finalen Faserquer- schnitt. Ein Alltag ohne Kunststofffasern ist heute undenkbar. In nahezu allen Lebensbereichen begegnen sie uns, ob im Ölfilter oder in einer medizinischen Gesichtsmaske aus Vliesstoff – dabei setzen sie sich je nach Funktion unter- schiedlich zusammen. Im Kern kommt es aber bei allen auf die Fasern im Kleinen und den Produktionsprozess im Großen an. Bei Spinnprozessen zur Herstellung von synthe- tischen Fasern wird geschmolzene oder gelöste Masse durch feine Düsen gepresst und zu Fasern versponnen. Diese werden meist zum Aushärten durch eine Luftströmung geführt. Bekannte Ver- fahren sind Schmelzspinnen oder Trockenspin- nen. Allen gemein: Es ist immer ein anspruchs- voller Prozess, bei dem alle Komponenten optimal zusammenspielen müssen. Deshalb 68

Maschinenbau und Verfahrenstechnik Verfahrenstechnik: KI für Industrieprozesse nutzen Es ist eine der großen Visionen des Bereichs »Optimierung«: das nächste Level der Künstlichen Intelligenz (KI) für die Verfahrenstechnik nutzbar machen. Dabei wollen die Forschenden in völlig neue Regionen vordringen. Wann immer aus Rohmaterialien ein Produkt wird, kommt Verfahrenstechnik zum Einsatz. Prozesse in diesem industriellen Zweig sind in der Regel über Jahre erprobt und bewährt. Die Entscheidung, in Arbeitsschritte einzugreifen, muss wohl überdacht sein – Fehlentscheidun- gen können nicht nur die Qualität eines Pro- dukts verändern, sondern auch hohe Kosten verursachen. KI soll Verbesserungspotenzial aufzeigen »KI ist inzwischen sehr gut darin, Ist-Zustände zu beschreiben«, sagt Prof. Dr. Michael Bortz, Abteilungsleiter »Optimierung – Technische Prozesse« und verdeutlicht dies am Beispiel der Spracherkennung, wie sie auf dem Mobil- telefon eingesetzt wird: »Sie erkennt Worte, die der Nutzende häufig verwendet und schlägt diese daher vor, sobald er eine bestimmte Buchstabenfolge zu schreiben beginnt. Das System wird also individuell vom User trai- niert und lernt dazu.« Soll KI zur Optimierung von Produktionspro- zessen eingesetzt werden, geht es um mehr: Optimierung heißt, Kombinationen von Frei- heitsgraden zu finden, die zu besseren als den bislang bekannten Ergebnissen führen. Dazu bedarf es rigoroser physikalischer Modelle und Optimierungsalgorithmen, die möglichst nah an Verbesserungspotenziale herankommen. »Ziel ist es, dass eine KI in der Verfahrenstech- nik erkennt, wo Verbesserungspotenzial be- steht und damit möglichst konkrete Anhalts- punkte liefert, bestimmte Prozesse genauer zu betrachten«, so Bortz. »Bildlich gesprochen: Wenn ich in den Alpen stehe und den höchs- ten Punkt erreichen will, sollte KI in der Lage sein, mir zu sagen, von wo ich loslaufen soll und wie ich das Ziel erreiche. Die Anstrengun- gen, den zweithöchsten Berg zu erklimmen, um von dort aus zu sehen, dass es einen noch höheren gibt, ist kein befriedigendes Ergebnis.« Erfolgreiche Projekte ebnen Weg Erfahrung mit der Entwicklung rigoroser Mo- delle für verlässliche, realitätsnahe Vorhersa- gen hat das Team um Bortz unter anderem für den Chemiekonzern BASF SE gemacht: In in- zwischen abgeschlossenen Projekten wurde für einen Fließbildsimulator eine nutzerfreund- liche Schnittstelle zu historischen Prozessdaten geschaffen, um die Daten für Prognosen zu kalibrieren. In einem aktuellen Kooperations- projekt geht es darum, KI einzusetzen, um die derart kalibrierten Prozesse numerisch möglichst Schematisches Fließbild eines chemischen Produktionspro- zesses 70

Wir sind das Fraunhofer ITWM Bildverarbeitung Mathematische Modelle und Bildanalysealgorithmen für die Industrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 Finanzmathematik Methodenkompetenz in Finanzmathematik, Stochastik und Data Science . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 High Performance Computing Innovation, Disruption und ganzheitliches Denken in der Welt des verteilten Rechnens . . . . . . . . . . . . . . 78 Materialcharakterisierung und -prüfung Durchblick mit Millimeter-, Terahertz- und optischen Wellen . . . . . 80 Mathematik für die Fahrzeugentwicklung Simulationsgestützte Entwicklung und Produktionsoptimierung in der Fahrzeugindustrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 Optimierung Interaktive Entscheidungsunterstützung auf Basis von Modellen und Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 Strömungs- und Materialsimulation Industriell einsetzbare Multiskalensimulation und kundenspezifische Softwarelösungen . . . . . . . . . . . . . . 86 Systemanalyse, Prognose und Regelung Analyse und Vorhersage von komplexem System- und Prozessverhalten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 Transportvorgänge Mathematische Modellierung, Simulation und Optimierung von Transportvorgängen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .90 72

Schwerpunkte Oberflächen- und Materialcharakterisierung Qualitätssicherung und Optimierung Virtuelle Bildverarbeitung Industrial Image Learning Quantenbildverarbeitung Condition Monitoring und Predictive Maintenance 74 © istockphoto/4X-image

Schwerpunkte Abrechnungsprüfung Altersvorsorge und Lebensversicherung Flexible Lasten am Energiemarkt Data Science Quantencomputing 76 © istockphoto/Foryou13

Schwerpunkte Green by IT Fraunhofer paralleles Dateisystem (BeeGFS) Visualisierung Seismische Datenverarbeitung Datenanalyse und Maschinelles Lernen Skalierbare parallele Programmierung Quantencomputing 78 © freepik/Rost9-Nonnie192

Schwerpunkte Anwendungszentrum TeraTec Schichtdickenmessung Optische Messtechnik Chemische Analyse Zerstörungsfreie Prüfung Quantencomputing 80 © Thomas Brenner

Schwerpunkte Digitale Umgebungsdaten Lastdaten und Betriebsfestigkeit Dynamik und Systemsimulation Menschmodelle und Mensch-Maschine- Interaktion Kabel, Schläuche und flexible Strukturen Reifenmodelle – CDTire Technikum: Human Machine Interaction und Fahrsimulatoren 82

Schwerpunkte Verfahrens- und Prozesstechnik Maschinelles Lernen und Hybride Modelle Anordnungs- und Zerlegeprobleme Supply Chain Energie und Versorgung Produktionsplanung und -steuerung Optimierung in den Life Sciences Quantencomputing 84 © BASF SE

Schwerpunkte Technische Textilien und Vliesstoffe Mikrostruktursimulation und virtuelles Materialdesign Leichtbau und Dämmstoffe Filtration und Separation Komplexe Fluide und Mehr phasenströmung Elektrochemie und Batterien 86

Schwerpunkte Energieerzeugung und -verteilung Echtzeit-Anlagenbetrieb und Antriebstechnik Biosensorik und Medizingeräte Maschinelles Lernen Regelung komplexer Systeme Modellidentifikation und Zustandsschätzung 88 © istockphoto/DuxX

Schwerpunkte Flexible Strukturen Strömungsdynamische Prozessauslegung Gitterfreie Methoden Energienetze und Modellreduktion 90 © istockphoto/Sbayram

Impressum Anschrift der Redaktion Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM Team Kommunikation Fraunhofer-Platz 1 67663 Kaiserslautern presse@itwm.fraunhofer.de www.itwm.fraunhofer.de Redaktion Ilka Blauth, Swenja Broschart, Eva Fröhlich, Steffen Grützner, Esther Packullat Annika Dreßler, Christian Weimer (Redaktionsassistenz) Grafikdesign und Layout Gesa Ermel, Antonia Rinck Fotografie Gesa Ermel, Fraunhofer ITWM Bei Abdruck ist die Einwilligung der Redaktion erforderlich. © Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM, Kaiserlautern 2022 92

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