Das Projekt "Teilprojekt 2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Informationssystem Integrierte Pflanzenproduktion (ISIP) e.V. durchgeführt. Ziel ist es Krankheitssymptome an Zuckerrübenblättern mit Hilfe von Kameras in mobilen Endgeräten (Smartphones, Handys, etc.) zu fotografieren, diese per Internet auf einen Server zu übertragen, dort durch Erkennungsroutinen analysieren zu lassen und das Ergebnis zurück zu senden. Dabei sollen durch Farb- und Mustererkennung der gesendeten Aufnahmen die möglichen Blattkrankheiten eingeschränkt werden. Aus einer Krankheitsbibliothek werden dem Nutzer Aufnahmen gesandt, so dass er ähnliche Ausprägungen der Krankheiten direkt vergleichen kann. Nach Bestimmung der Krankheit(en) kann der Nutzer durch GPS seinen Standort bekannt geben und unter Berücksichtigung weiterer Geo- und Schlagdaten im Beratungsportal der Länder ISIP (www.isip.de) eine Schaderregerprognose berechnen lassen bzw. Empfehlungen und Handlungsanweisungen abrufen. Im letzten Projektjahr ist vorgesehen, die Übertragbarkeit der Methode auf Blattkrankheiten in Getreide zu untersuchen. Das Ergebnis wird ein modularer Erkennungs-Algorithmus sein, der sich schnell und unkompliziert auf andere Blattkrankheiten anpassen lässt. Von den Partnern INRES und BI-T wird ein Algorithmus erstellt, der auf der Basis von Bildern aus Smartphones Blattkrankheiten an Pflanzen erkennt. Von ZEPP werden Programme erstellt, die solche Algorithmen routinemäßig auf Smatphones und Servern rechnen. ZEPP macht die Tools in der Praxis bekannt und koordiniert das Projekt. ISIP implementiert u. betreibt die Tools auf seinen Internetservern.
Das Projekt "Teilprojekt 4" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Bonn-Aachen International Center for Information Technology B-IT durchgeführt. Ziel ist es Krankheitssymptome an Zuckerrübenblättern mit Hilfe von Kameras in mobilen Endgeräten (Smartphones, Handys, etc.) zu fotografieren, diese per Internet auf einen Server zu übertragen, dort durch Erkennungsroutinen analysieren zu lassen und das Ergebnis zurück zu senden. Dabei sollen durch Farb- und Mustererkennung der gesendeten Aufnahmen die möglichen Blattkrankheiten eingeschränkt werden. Aus einer Krankheitsbibliothek werden dem Nutzer Aufnahmen gesandt, so dass er ähnliche Ausprägungen der Krankheiten direkt vergleichen kann. Nach Bestimmung der Krankheit(en) kann der Nutzer durch GPS seinen Standort bekannt geben und unter Berücksichtigung weiterer Geo- und Schlagdaten im Beratungsportal der Länder ISIP (www.isip.de) eine Schaderregerprognose berechnen lassen bzw. Empfehlungen und Handlungsanweisungen abrufen. Im letzten Projektjahr ist vorgesehen, die Übertragbarkeit der Methode auf Blattkrankheiten in Getreide zu untersuchen. Das Ergebnis wird ein modularer Erkennungs-Algorithmus sein, der sich schnell und unkompliziert auf andere Blattkrankheiten anpassen lässt. Von den Partnern INRES und BI-T wird ein Algorithmus erstellt, der auf der Basis von Bildern aus Smartphones Blattkrankheiten an Pflanzen erkennt. Von ZEPP w
Das Projekt "Teilprojekt B" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Mainz, Institut für Molekulargenetik, gentechnologische Sicherheitsforschung und Beratung durchgeführt. Ziel des Vorhabens ist die Erforschung des Zusammenhangs zwischen therapeutischer Strahlenexposition im Kindesalter mit genetischen Veränderungen in Bezug auf Langzeitfolgen. Es sollen das zeitliche wie logistische Vorgehen zum Handling und Versand der Proben besprochen und die entscheidenden Prozesse synchronisiert werden. NGS-Systeme der aktuellen Generation (HiSeq und die dazugehörigen bioinformatischen Auswerteplattformen sind an der NGS-Unit (CUNA) des FB Biologie der Universität Mainz etabliert. Die RNA der Fibroblastenzelllinien wird sowohl vor als auch nach der Bestrahlung extrahiert, qualitätskontrolliert und mittels RNA-Seq sequenziert. Angestrebt sind Datensätze von min. 20 Mio. hochqualitativen Sequenzreads (2x100 Bp Leselänge, paired-end). Dabei werden die 'gematchten' Partner einer Gruppe gleichzeitig untersucht, um einen 'Batch-Bias' zu vermeiden. Unterstützung wird durch die Core Facility Bioinformatik geliefert, die an die Abteilung Medizinische Biometrie am IMBEI in Mainz angebunden ist. Die DNA der Fibroblastenzelllinien wird ebenfalls extrahiert. Für den 'whole genome shotgun' werden NGS-Sequenzbibliotheken unter Verwendung geeigneter Multiplex-Stategien generiert. Diese Bibliotheken werden anschließend durch die Projektpartner am DKTK in Heidelberg auf dem Illumina HiSeqx10-Gerätecluster sequenziert. Genomabdeckungen von mindestens 15-30X sind geplant. Auch hierbei werden die Matching-Partner einer Gruppe immer gleichzeitig untersucht. Der Start der zurzeit noch sehr teuren Gesamtgenom-Sequenzierung wird möglichst weit zeitlich nach hinten gelegt, um die in den nächsten 2 Jahren zu erwartenden Senkungen der Marktpreise bei der DNA-Sequenzierung voll auszuschöpfen. Unterstützung bei der Datenverarbeitung erfolgt wiederum durch die Core Facility Bioinformatik. In einem zweiten unabhängigen Probandenkollektiv werden die in Arbeitsschritt 2 und 3 identifizierten Kandidatengene resequenziert, um für die 'False Discovery Rate' zu kontrollieren.
Das Projekt "Teilprojekt B" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität München, Fakultät für Chemie, Werner Siemens-Lehrstuhl für Synthetische Biotechnologie (WSSB) durchgeführt. EcoWashCycle verfolgt einen ganzheitlichen biotechnologischen Ansatz zur Konversion von Mühlenreststoffen in maßgeschneiderte Spezialinhaltsstoffe von Eco-zertifizierten Detergenzien. Das Projekt fokussiert sich auf: 1. Die Produktion von Enzyme zur Hydrolyse von Weizenkleie und Spelzen. Diese Enzyme werden auch in Waschmittelformulierungen getestet., 2. Das jeweils resultierende Biomassehydrolysat wird zur Kultivierung von ölbildenden Hefen genutzt. Das Hefeöl wird mit 'grünen' Chemikalien verseift und als Waschmittelgrundformulierung getestet., 3. Es wird eine mikrobielle Bibliothek auf die Produktion von biologischen Tensiden getestet. Diese Tenside werden in Waschmittelformulierungen getestet., 4. Die entstehende Rest-Biomasse und Fermentationsrückstände werden als Protein-reiche Tiernahrung evaluiert.
Das Projekt "Teilprojekt 4" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH - UFZ, Department Umweltinformatik durchgeführt. Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Anwendung von Berechnungskonzepten und -methoden für die Abbildung von Heterogenitäten in klüftigen Festgesteinen. Die Arbeitsplanung entsprechend der Vorhabensbeschreibung besteht aus zwei Arbeitspaketen mit folgenden Schwerpunkten: (1) Entwicklung von Verfahren zur Unsicherheitsanalyse deren Ursache in der ungenauen Kenntnis von Struktur- und Prozessparametern liegt. Dabei soll die im Rahmen des BMBF-Vorhabens KORA entwickelte Methodik des 'Virtuellen Aquifers' für klüftige Festgesteine erweitert und angewendet werden. (2) Entwicklung von Konzepten für die Qualitätssicherung numerischer Berechnungscodes. Dabei geht es um die systematische Erarbeitung einer Bibliothek von Testbeispielen (Benchmarking) sowie Code-Vergleiche, um die Genauigkeit der numerischen Werkzeuge bewerten zu können. Dieses Projekt stellt neue Methoden und Software- Werkzeuge für (1) die numerische Simulation, (2) das Höchstleistungsrechnen, (3) die Visualisierung zur Verfügung, um die komplexen Prozessabläufe in klüftigen Festgesteinen modellieren und darstellen zu können.
Das Projekt "Barcoding Fauna Bavarica (BFB)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Generaldirektion der Staatlichen Naturwissenschaftlichen Sammlungen Bayerns, Zoologische Staatssammlung München (ZSM) durchgeführt. Seit 2009 verfolgt das Projekt 'Barcoding Fauna Bavarica' das Ziel, für jede Tierart in Bayern artspezifische DNA-Sequenzen, so genannte DNA-Barcodes zu erstellen. Mit dieser genetischen 'Bibliothek des Lebens' entsteht in dem Großprojekt an der Zoologischen Staatsammlung München eine innovative Datengrundlage, um in Bayern beheimatete und darüber hinaus alle deutschen Tierarten zuverlässig, schnell und kostengünstig bestimmen zu können. Bayern beherbergt mit rund 35.000 Arten etwa 85% der deutschen Fauna und ist damit das artenreichste Bundesland. In den ersten fünf Projektjahren konnte die Zoologische Staatsammlung über 30.000 DNA-Barcodes von über 10.000 bayerischen Tierarten erfassen. Die Grafik links zeigt die Anteile sequenzierter Arten (dunkel) im Verhältnis zu noch fehlenden Arten (hell). Mit fast 200.000 Proben gehört die ZSM weltweit zu den wichtigsten Projektpartnern des international Barcode of Life-Projektes. Aufgrund des enormen Erfolges wurde das Projekt vom Bayerischen Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst um weitere fünf Jahre bis 2018 verlängert. Die ZSM kooperiert seit Beginn des Projektes mit dem international Barcode of Life-Projekt (iBOL) des Canadian Centre for DNA Barcoding (CCDB) im kanadischen Guelph. Die vom CCDB zur Verfügung gestellte Online-Datenbank BOLD hat sich für die Bearbeitung und Analyse als ausgesprochen effizient erwiesen und entscheidend zum Erfolg des bayerischen Großprojektes beigetragen. Um dem Projekt von Anfang an einen praktischen Nutzen zu verleihen, wurde der Schwerpunkt der Datenerfassung zunächst auf ökologisch oder ökonomisch besonders wichtige Tiergruppen gelegt, wie z.B. aquatische Insekten und Wildbienen. Viele dieser Arten sind beim Umweltmonitoring von Bedeutung und so kann bereits jetzt eine wirksame Kontrolle der Bestimmungsgenauigkeit in Umweltgutachten erfolgen. Aquatische Insekten, die als Indikatororganismen zur Wassergütebestimmung herangezogen werden, lassen sich nun auch als Larven und Nymphen zuverlässig bestimmen. Neben der domestizierten Honigbiene sind viele Wildbeinen wichtige Pflanzenbestäuber in der Landwirtschaft, und ihre Rolle für den Erhalt der Artenvielfalt ist gut dokumentiert. Im Laufe des Projektes kamen Tiergruppen hinzu, die nur von wenigen Spezialisten bearbeitet werden, wie z.B. Spinnen, parasitische Wespen, Fliegen, Mücken und Muschelkrebse. Durch die umfangreiche genetische Referenzdatenbank bestehen nun eine Reihe von Anwendungsmöglichkeiten. Es können nun viele ökonomisch wichtige Organismen molekular bestimmt werden, wie z.B. Schädlinge in Land- und Forstwirtschaft. Darüber hinaus besteht die Hoffnung, dass sich invasive Arten in Zukunft schneller und zuverlässiger nachweisen lassen.
Das Projekt "Modellbasierte Entwicklung von Windenergieanlagen - MBE-Wind - Wind Turbine Design Codes: Eine Validierung von alaska/Wind mit BLADED, FAST und FLEX5" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Institut für Mechatronik e.V. durchgeführt. Das Institut für Mechatronik in Chemnitz bearbeitet Themen zur Simulation der Dynamik technischer Systeme und entwickelt dazu das Mehrkörpersimulationswerkzeug alaska. Ein Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Bereitstellung von Softwarelösungen zur Komplettsimulation von Windkraftanlagen. In Zusammenarbeit mit der Nordex Energy GmbH entstand das Modul alaska/Wind. Alaska/Wind beinhaltet Methoden und Werkzeuge zur Bestimmung von aerodynamischen Lasten und Strukturlasten auf Windkraftanlagen mit Hilfe des Mehrkörpersimulationswerkzeuges alaska. Die Mehrzahl der Auslegungs- und Zertifizierungsrechnungen wird gegenwärtig mit Hilfe branchenspezifischer Werkezeuge wie z.B.: BLADED, FAST und FLEX5 durchgeführt. Diese Tools wurden über Jahre mit Hilfe von Vergleichsrechnungen und Messergebnissen validiert, sind von Zertifizierungsstellen zugelassen und gelten als Industriestandards. Der Fokus dieses Validierungsberichtes liegt auf dem Tool-zu-Tool-Vergleich von alaska/Wind mit den genannten Werkzeugen. Grundlage des Tool-zu-Tool-Vergleiches bildete ein einheitliches Maschinenmodell einer modifizierten Anlage der Firma Nordex vom Typ N90. Die Studie zeigt eine sehr gute Übereinstimmung in den aerodynamischen Lasten mit kleineren Abweichungen bei einzelnen aerodynamischen Effekten wie z.B. dem dynamischen Strömungsabriss oder der Schräganströmung. Hier ist die Ursache hauptsächlich in der Theorie bzw. Umsetzung der den aerodynamischen Effekt abbildenden Modelle zu sehen. Erwartete Differenzen gab es in den strukturdynamischen Eigenschaften des Anlagenmodells. Hier traten Unterschiede bei der Berücksichtigung von Strukturkräften in Folge von Vereinfachungen in den fest implementierten Modellgleichungen wie sie in BLADED, FAST und FLEX5 verwendet werden und dem fei modellierbaren Mehrkörpermodell in alaska auf. Waren die Unterschiede bei einem starren Anlagenmodell im stationären Betrieb noch recht gering, so gab es bei der Verwendung von elastischen Strukturen doch teilweise erhebliche Abweichungen. Deren Ursache lag überwiegend an der Abbildung der modalen Blattmodelle. Während in Alaska alle 6 Blattfreiheitsgrade durch die modale Blattbeschreibung berücksichtigt werden, können in BLADED, FAST und FLEX5 nur Biegefreiheitsgrade berücksichtigt werden. Zum Abschluss des Validierungsberichtes bestand die Möglichkeit die neue Multibody Dynamics V4 Version von BLADED zu nutzen. Dabei zeigten sich sehr gute Übereinstimmungen im strukturdynamischen Verhalten der MKS-Blattmodelle von alaska und BLADED V4. Die Validierung zeigt die Eignung des Mehrkörpersimulationswerkzeuges alaska und der Bibliothek alaska/Wind für die Lastberechnung von Windkraftanlagen mit horizontalem Antriebsstrang. Die mit alaska/Wind ermittelten Lasten können für aktuelle Zertifizierungsrechnungen verwendet werden. Gerade bei der Entwicklung neuer Konzepte z.B. zur aktiven Schwingungsdämpfung ist die Verwendung von frei modellierbaren Mehrkörpermodellen zu empfehlen.
Das Projekt "Modelica Model Library Development Part I (MoMolib)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von XRG Simulation GmbH durchgeführt. The modelling language Modelica and libraries based upon it are excellently suited for model-based design of future aircraft systems, e.g. more electric aircraft or sustainable air-conditioning systems. To enable those design tasks, Modelica Libraries tor media models, electromagnetic devices such as transformers and electrical machines and for wavelet analysis shall be developed or extended by a consortium of three partners. XRG Simulation will provide two fluid property models according to the Modelica.Media specification, one model tor R134a and one model tor humid air. Both models shall be used for complex air conditioning System simulation e.g. of aircraft. Technische Universität Dresden, where the Modelica.Magnetic.FluxTubes library was originally developed, will extend this library with hysteresis models. Simulation of static (ferromagnetic) arid dynamic (eddy current) hysteresis allows tor estimation of iron losses in transformers and electrical machines and hence, e.g., tor subsequent simulation of heating. In addition, Modelica models of one- and three-phase transformers will be developed. Compared to the simple transformer models already included in the Modelica Standard library, the models to be developed include a transformer s magnetic subsystem and hence consider saturation and core losses. The developed hysteresis and transformer models will be validated with in-house measurements. Furthermore, the Modelica.Magnetic library will be extended by electrical machine models based on look-up tables. These models allow tor dynamic simulation of machines with saturation and non-linear torque-currentangle characteristics. Technische Universität München will develop a Modelica Wavelet library for capture, identification and analysis of processes. This library will allow new Signal processing methods for analysis, reconstruction and modelling of signals. That will improve the power quality assessment in physical systems, e.g. in electrical systems of aircraft.
Das Projekt "Teilprojekt 4: Verifikation von Saatgut und Baumschulware, DNA Barcoding von Diatomeen im Rahmen der EU Wasserrahmenrichtlinie (WRRL), Erstellung von SOPs" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Berlin, Zentraleinrichtung Botanischer Garten und Botanisches Museum Berlin-Dahlem durchgeführt. Der Verbund GBOL II wird weiter am Ausbau der ersten umfassenden 'DNA-Barcoding' - Gendatenbank der deutschen Flora und Fauna arbeiten. In Task B.3 werden am Botanischen Garten und Botanischen Museum Berlin-Dahlem (BGBM) der Freien Universität Berlin die beiden folgenden Themenkomplexe bearbeitet: (1) Komplettierung der DNA-Barcoding-Bibliothek der in Deutschland vorkommenden Samenpflanzen, (2) Verifikation und Artbestimmung von Saatgut und Baumschulware. In Task C.1 soll die Massensequenzierung von Umweltproben als zukünftige Technik für die Identifikation von Diatomeen erprobt und weiterentwickelt werden. Um den ökologischen Status eines Gewässers zu bewerten, werden in der WRRL verschiedene Organismengruppen als Bioindikatoren genannt; u.a. Diatomeen. B.3:Teil 1 Erstellung einer Checkliste zu bearbeitende Taxa, Identifizierung vorhandene Proben in der DNA-Bank des BGBM Besammlung nicht abgedeckte Taxa im Gelände (ca. 2200 Taxa). Dateneingabe, Georeferenzierung, Montage der Herbarbelege. Vorbereitung von Proben für die Weiterbearbeitung an Verbundpartner Bonn und Münster, Sequenzierung ausgewähltes Material am BGBM. Teil 2: Etablierung standardisiertes Sampling- und DNA-Amplifizierungsprotokoll für Saatgutproben (DNA-Isolation direkt aus Diasporen) in Kooperation mit 2 Produzenten vom Verband deutscher Wildsamen- und Wildpflanzenproduzenten. C.1:Erstellung einer umfangreichen taxonomisch-kuratierten Referenzbibliothek für im Gebiet vorkommende Diatomeenarten durch Uni-algale Kulturen und morphologische Identifikation mittels LM & SEM Mikroskopie und ihres spezifischen molekularen Markers. Isolierung von Umwelt-DNA von Diatomeen aus Gewässern (unterschiedlicher Güte), Erzeugung von Sequenzen per Hochdurchsatzsequenzierung unter Abgleich mit der Referenzbibliothek. Dadurch werden für die jeweiligen Gewässer spezifische Artenlisten zur Bioindikation erzeugt. Die von uns entwickelte Methode wird mit der aktuellen der WRRL verglichen.
Das Projekt "KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von everwave GmbH durchgeführt. PlasticObs-plus zielt darauf ab, ein integriertes Messsystem zur routinemäßigen, quasi synoptischen Erfassung und Darstellung der Verteilung von Plastikmüll an der Wasseroberfläche und an Ufer- bzw. Küstenstreifen und Flussmündungen mittels innovativer KI-Technologien und moderner Fernerkundung zu entwickeln. Dadurch wird es erstmals möglich, das Aufgabenspektrum von Einsätzen wie Ölüberwachung, bzw. Umweltüberwachung, deutlich zu erweitern. Hierzu können bereits existierende Plattformen mit vorhandener Sensorik ihrer bereits vorhandenen Aufgabenstellung genutzt werden. Wesentlicher Bestandteil des Projektes ist es, basierend auf den bei Routineflüge gesammelten Daten und Erfahrungen, eine offen zugängliche KI-Bibliothek mit Methoden und Datensätzen zur automatisierten Erkennung und Klassifizierung von Plastik aus verschiedenen Sensordaten anzulegen. PlasticObs-plus wird damit einen weltweiten Modellcharakter haben, wie innovative KI-Technologien und intelligente Sensorik zum Umweltschutz beitragen. Ebenfalls Bestandteil des Projekts ist es daher ein zentrales Geo-Portal zu entwickeln und zu etablieren, in dem die Ergebnisse als Web-Map-Service zur Verfügung stehen. Das Vorhaben PlasticObs-plus leistet in seiner Umsetzung einen Beitrag zu den Nachhaltigkeitszielen der Bundesregierung mit internationaler Sichtbarkeit. PlasticObs-plus gliedert sich hier mit einer umwelt-, klima- und naturgerechten Digitalisierung, insbesondere im Bereich des breitenwirksamen Schutzes der Gewässer und der Nachhaltigkeit in Konsum und Produktion, ein. Die Vorhabensbeschreibung gliedert sich in die Ziele des Projekts, den Stand der Wissenschaft und Technik, der Ausführlichen Beschreibung des Arbeitsplans von PlasticObs-plus in dem die Arbeitspakete, Meilensteinplanung und Kostenplanung enthalten sind. Anschließend wird der der Verwertungsplan von PlasticObs-plus beschrieben.
| Origin | Count |
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| Bund | 107 |
| Type | Count |
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| Förderprogramm | 107 |
| License | Count |
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| offen | 107 |
| Language | Count |
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| Deutsch | 107 |
| Englisch | 24 |
| Resource type | Count |
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| Keine | 63 |
| Webseite | 44 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 54 |
| Lebewesen & Lebensräume | 69 |
| Luft | 43 |
| Mensch & Umwelt | 107 |
| Wasser | 38 |
| Weitere | 107 |