Gesundheits-Apps kennt man, Medizin-Apps eher weniger – doch gerade die könnten eine Revolution auslösen. Erstere sind eher nützliche Helfer und drehen sich um Fitness, Impfungen oder Schwangerschaft. Doch andere Apps verbessern Diagnostik und Therapie von Krankheiten auf Basis von Gesundheitsdaten, die Nutzer freiwillig zur Verfügung stellen. Plattformen wie das ResearchKit von Apple ermöglichen Forschern, vergleichsweise einfach medizinische Studien mit großen Teilnehmerzahlen durchzuführen.
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Archiv der Kategorie: Forschung
Energiewende: komplexe Herausforderungen für sichere Energieversorgung in Zukunft
Aufmacherbild: (C) Armin Kübelbeck via Wikipedia, CC BY-SA 3.0
Mit der Energiewende hat sich Deutschland eine anspruchsvolle Herausforderung gestellt. Wenn das Ziel ist, von fossilen Ressourcen ebenso wie auch von der Atomkraft unabhängig zu werden, wird die zuverlässige und bezahlbare Versorgung mit Energie zu einer komplexen Aufgabe. Erneuerbare Energiequellen spielen dabei eine wichtige Rolle, aber keinesfalls die einzige. Auch Transport und Speicherung von Energie, bedarfsgerechte Steuerung des Stromnetzes sowie die Einsparung von Energie auf der Verbrauchsseite sind Faktoren, von denen das Gelingen der Energiewende abhängt.
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Forschung fürs autonome Fahren: Das Bild der Wirklichkeit im Rechner
Aufmacherbild: (C) Bosch und TomTom
Kameras, Laser, Ultraschall und Lidar erfassen Signale über Objekte, die sich rund ums Auto befinden – andere Fahrzeuge, aber Streckenausstattungen wie Randbegrenzungen, Verkehrsschilder und vieles mehr. Im Abgleich mit hochpräzisen Kartendaten baut sich die Software eines automatisiert fahrenden Autos aus diesen Signalen ein Bild der digitalisierten Wirklichkeit. Diese „Umgebungsmodelle“ sind dann die Basis für Fahrentscheidungen des Systems – und sie gelten als Königsdisziplin bei der Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen.
Das „Bild“, das sich die Software von der Umgebung des Fahrzeugs macht, ist naheliegenderweise für die Bedürfnisse der Algorithmen ausgelegt. Nachträgliche Visualisierungen bereiten diese Datenmodelle dann wieder für die Wahrnehmung und das Verständnis des Menschen auf – sei es für die Testingenieure oder im tatsächlichen Einsatz dann für den Fahrer. Da die Qualität der Fahrentscheidungen von der Präzision und Praxistauglichkeit der Umgebungsmodelle abhängt, sind sie Gegenstand intensiver Forschungs- und Entwicklungsarbeit.
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