Es geht um individuell angepasste Implantate, die optimale Verschaltung von Batteriezellen oder Deep Learning für automatisiertes Fahren, gemeinsam haben diese interdisziplinären Forschungsprojekte, dass Sie von der Bayerischen Forschungsstiftung gefördert werden. An sieben der elf Projekte mit Förderungsbescheid ist die Technische Universität München beteiligt. Außerdem arbeiten insgesamt 22 Unternehmen mit, die sich durch Bereitstellung von Gerät, Material und Know-how einbringen. “Die Förderprojekte zeigen, wie gut bayerische Hochschulen es verstehen, den unternehmerischen Bedarf mit ihrer Wissenschaft zu verbinden. Dadurch entsteht Mehrwert weit über die Beteiligten hinaus“, sagte Prof. Arndt Bode, Präsident der Bayerischen Forschungsstiftung, bei der Übergabe der Förderbescheide.
Die Themen der Projekte im Überblick:
- Prothesen, die dauerhaft in den Knochen implantiert werden, können sich lockern. Oft liegt das daran, dass das Material der Prothese eine andere Steifigkeiten besitzt als der Knochen. Im Projekt ASIMOV sollen Prothesen entwickelt werden, die mittels 3D-Druck und innenliegenden Strukturen flexibler sind als herkömmliche und sich damit den Materialeigenschaften der Knochen besser annähern.
- Die Gesundheit von Zuchttieren zu verbessern, ist Ziel des Forschungsverbundes FORTiGe. Mit neuen Möglichkeiten der Genomanalyse können in der Zucht viel präziser für die Tiergesundheit entscheidende Genomstellen lokalisiert werden. Die genaue Kenntnis solcher Stellen ist Voraussetzung für den Einsatz von Genom-Editierungsverfahren, deren Potential im Hinblick auf das Tierwohl ausgelotet wird. Sie sollen vor allem einer bäuerlich organisierten Tierzucht zugutekommen.
- Moderne Lithium-Ionen-Akkus für Elektroautos bestehen aus bis zu 100 verschalteten Zellen. Die Stromaufteilung zwischen den Zellen wird nicht gesteuert, da das aufwendig ist. So kann es zu einer ungleichmäßigen Verteilung kommen, was die nutzbare Energie, die Leistungsfähigkeit und die Lebensdauer des Speichers einschränkt. Die Stromaufteilung ist von vielen Parametern abhängig. Das Projekt OparaBatt wird diese Abhängigkeiten eingehend untersuchen, um die Wechselwirkungen zwischen den Zellen und die Verschaltungsanordnung zu optimieren.
- Das Projekt „Polymeres Getriebefluid“ hat das Ziel, umweltfreundliche Schmierstoffe für Getriebe zu entwickeln, die auf Wasser und nachwachsenden Rohstoffen basieren. Bisher basieren diese Schmierstoffe fast ausschließlich auf Mineral- und Synthetikölen. Im Projekt soll eine umweltverträgliche Alternative entwickelt werden.
- Im Projekt rAlcing wird mit Verfahren des maschinellen Lernens neue Software für autonom fahrende Rennautos mit Elektroantrieb entwickelt. Im Fokus des Projektes stehen zwei Themen: Die Ermittlung des Reibwertpotentials – als entscheidender Wert für die maximal übertragbaren Beschleunigungs-, Brems- und Seitenkräfte zwischen Fahrbahn und Reifen – und die Optimierung des Energiemanagements.
- Additive Fertigungsverfahren wie der 3D-Druck oder das Laserstrahlschmelzen bergen ein großes Potenzial für die Industrie. Doch in der Massenfertigung von Bauteilen gilt es, noch einige Herausforderung zu meistern. Daher wird im Forschungsprojekt ShapeAM an neuen Methoden geforscht, wie die hybride Fertigung, bestehend aus additiver Herstellung und spanender Nachbearbeitung von Bauteilen, optimiert werden kann.
- Abdominale Aortenaneurysmen sind krankhafte Erweiterungen der Hauptschlagader im Bauch, die schlimmstenfalls reißen können. Sie zählen in Deutschland für Menschen über 65 Jahren zu den zehn häufigsten Todesursachen. In diesem Forschungsprojekt soll eine individuelle Risikovorhersage bei kleinen und mittleren abdominalen Aortenaneurysmen möglich gemacht werden.