Was wäre, wenn man die Recyclingfähigkeit von Fahrzeugkomponenten schon in einem ganz frühen Entwicklungsstadium bewerten und vor allem quantifizieren kann? »Cyclometric« kann das.

Am 01.04.2025 wurde das Projekt »Common European Agricultural Data Space« (CEADS) gestartet, eine Initiative zur Schaffung eines gemeinsaen europäischen Agrardatenraums. Innerhalb des von der Europäischen Kommission geförderten Projekts wird das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE eine zentrale Rolle als…

Unser neues Forschungsfoto enthüllt etwas, dass seit über 700 Jahren auf dem Grund des Ahrendsees in Sachsen-Anhalt liegt.

Wie können Städte komplexe Klimadaten praktisch nutzen? Das EU-Projekt FOCAL zeigt, wie KI und High-Performance-Computing Städte wie Konstanz bei der Planung klimaresilienter Infrastrukturen mit digitalen Werkzeugen konkret unterstützen.

Wie gelingt Kommunen der Einstieg in Künstliche Intelligenz? Das neue Whitepaper »Mit KI von Daten zu Taten« zeigt praxisnah reale Anwendungsbeispiele und Technologien – entwickelt von Fraunhofer IAIS & FOKUS im Projekt URBAN.KI.

Brückensperrungen und -einstürze zeigen: Kommunen und Behörden brauchen digitale Monitoring-Lösungen für vorausschauende Instandhaltung. Nur so lassen sich Schäden früh erkennen und die Sicherheit langfristig gewährleisten.

Künstliche Intelligenz (KI) und Nachhaltigkeit scheinen laut Tenor des gegenwärtigen medialen Diskurses eher Antagonisten zu sein. Im Interview mit Dr. Paulina Prantl vom Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS sprachen wir darüber, wieso derart kategorische Aussagen nicht zutreffen und weshalb eine differenzierte Betrachtung nicht nur sinnvoll, sondern notwendig ist.

Ab 2027 ermöglichen EUDI-Wallets sichere, nutzerfreundliche eIDs auf dem Smartphone – für digitale Dienste in Alltag, Verwaltung und Wirtschaft. SPRIND und Fraunhofer AISEC treiben das Projekt im Auftrag des BMI in Deutschland voran.

Eine ökologisch tragbare Umstellung des Verkehrswesens muss soziale Gesichtspunkte berücksichtigen, sagt Leif Jacobs vom Fraunhofer FIT in unserem »Nachgehakt«-Gespräch.

Mithilfe Maschinellen Lernens und einer Datenbank mit Drohnengeräuschen wird die einfache Erkennung von Drohnenklassen ermöglicht.