Künstliche Intelligenz

Gemeinsam KI-Modelle trainieren, ohne sensible Rohdaten miteinander teilen zu müssen – genau das ermöglicht Federated Learning. Doch was passiert, wenn ein Partner das Konsortium verlässt oder fehlerhafte Daten das Modell beeinflussen? Bisher bedeutete das oft: Das gesamte Modell musste ressourcenintensiv neu trainiert werden. Das Kooperationsprojekt »DeFedOblivio« vom Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST und Fujitsu Research präsentiert einen neuartigen Ansatz für dezentrales, gezieltes Vergessen (»Federated Unlearning«). Nach dem Auftritt auf der Hannover Messe 2026 zeigt das Framework, wie sich Datensouveränität und KI-Kollaboration in industriellen Ökosystemen künftig besser miteinander verbinden lassen. 

Autonome Züge, fahrerlose Shuttles, KI im Einsatz auf Straße und Schiene und dem Güterverkehr: Daran arbeitet die Fraunhofer Gesellschaft intensiv. Wie lassen sich komplexe Systeme sicher steuern? Und wie wird aus Innovation tatsächlich gesellschaftlicher Fortschritt? Die Fraunhofer Gesellschaft arbeitet mit ihren Instituten genau an dieser Schnittstelle zwischen technischer Machbarkeit, regulatorischen Anforderungen und realen Mobilitätsbedürfnissen: auf der Straße, der Schiene und der Autobahn 

Wie weit ist der deutsche Mittelstand beim Thema Künstliche Intelligenz wirklich? Ein Gespräch auf der Transform-Messe liefert überraschend klare Antworten. Im Podcast Truck spricht Dr. Daniela Vogel vom Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM über KI-Integration in Unternehmen – und warum Aufklärung und Beratung dabei oft wichtiger sind als die Technologie selbst. Was dabei deutlich wird: Viele Unternehmen stehen noch ganz am Anfang – und genau dort setzt das Fraunhofer IEM an. 

FOCAL verbindet Klimamodelle, Satellitendaten, KI und Cloud-Workflows, damit Kommunen und Forstverwaltungen Entscheidungen lokal und datenbasiert treffen können. Klimamodelle sind riesig, abstrakt und oft zu grob für die Fragen vor Ort: Was bedeutet der Klimawandel für meinen Wald, meine Stadt, meine…

Auf Wetterapps und Regenradare ist nicht immer Verlass. Warum ist es so schwierig, Regen lokal präzise zu messen? Und warum liefern klassische Methoden oft nur punktuelle Daten? In der neuen »Nachgeforscht«-Folge sprechen wir mit Kevin Hock vom Fraunhofer IDMT über das Projekt »lokalRAIN«. Gemeinsam mit der Pan Acoustics GmbH entwickelt er einen akustischen Regensensor, der mithilfe von Deep- und Machine Learning Niederschlag über Schwingungen erfassen kann. 

Das Fraunhofer IAIS und EDEKA Hessenring bündeln ihre Kräfte, um KI strategisch im Handel zu verankern.Im Fokus stehen Use Cases mit echtem Mehrwert und der Aufbau einer nachhaltigen KI-Strategie.

Die öffentliche Sicherheit in unseren Städten steht vor einem Dilemma: Wie schützt
man hochfrequentierte Plätze, ohne dabei die Freiheit und Privatsphäre jedes
einzelnen aufzugeben? Ein Blick nach Mannheim und Hamburg zeigt, dass dies kein
Widerspruch sein muss. Das Fraunhofer IOSB entwickelt eine Künstliche
Intelligenz, die nicht auf Gesichter achtet, sondern mit Bewegungsmustern arbeitet
und damit einen neuen Standard für den Datenschutz setzt.

Was nach Science-Fiction klingt, wird mit KIbSIS Realität: eine sich selbst steuernde, sichere Fabrik.Bis 2028 entsteht eine KI-gestützte, quantensichere Sicherheitslösung für Werkzeugmaschinen in internationaler Kooperation.

In VALPEATS wird ein digitales Monitoring-System entwickelt, das multispektrale Drohnenbilder und KI nutzt, um Moorvegetation präzise zu erfassen und kostengünstige Grundlagen für CO₂-Zertifikathandel und Smart-Farming-Anwendungen zu schaffen.

Ein Schlaganfall-Patient auf dem Land, die Neuroradiologin in Mannheim – und trotzdem gelingt die Thrombektomie in Echtzeit. Mit »5G-OR« wird der OP revolutioniert. Was bedeutet das für Patienten*innensicherheit?