InnateFun: Moleküle stärken Immunsystem

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 01.09.2020

Infektionen stellen für Patienten im Krankenhaus eine steigende Gefahr dar. Das Fraunhofer-Institut für Grenzflächen- und Bioverfahrenstechnik IGB hat im Projekt InnateFun zusammen mit mehreren Partnern einen neuen Therapieansatz erarbeitet. Dabei werden die Immunrezeptoren der Zellen so beeinflusst, dass die Zellen die schädlichen Mikroorganismen besser abwehren können. Bei Infektionen mit den auch in Krankenhäusern verbreiteten Hefepilzen der Gattung Candida wurde dieser Therapieansatz bis zum Tiermodell untersucht. Die ersten Ergebnisse sind vielversprechend.

Krankenhäuser sind Orte der Rettung, können aber auch Gefahren bergen. Denn das Risiko, sich bei einem Krankenhausaufenthalt mit Keimen oder Viren zu infizieren, ist nicht unerheblich. Für Patientinnen und Patienten, die ohnehin geschwächt sind oder sich gerade von einer Operation erholen, kann eine zusätzliche Infektion schwerwiegende Komplikationen zur Folge haben. Invasive Infektionen mit Pilzen der Gattung Candida oder Aspergillus sind besonders gefürchtet. Candida findet sich häufig auch als Biofilm auf medizinischen Geräten wie etwa Kathetern. Der herkömmliche therapeutische Ansatz, die Infektion durch Medikamente zu bekämpfen, die die Pathogene abtöten sollen, ist oftmals nicht zielgerichtet genug und stößt da an seine Grenzen, wo die krankmachenden Mikroorganismen resistent geworden sind.

Das Fraunhofer IGB verfolgt im Projekt InnateFun einen neuen Ansatz. Die Stuttgarter Forscherinnen und Forscher machen sich die Fähigkeiten des menschlichen Immunsystems als Verteidigungssystem zu Nutze. Prof. Steffen Rupp, stellvertretender Institutsleiter und Koordinator des Geschäftsfelds Gesundheit, erklärt: »Die grundlegende Idee des Projekts besteht darin, das Immunsystem zu befähigen, schneller, wirksamer und gezielter auf eine Infektion zu reagieren.« Dazu haben am Fraunhofer IGB Dr. Anke Burger-Kentischer und ihr Team Reporter-Zelllinien, die sie selbst etabliert und patentiert haben, mit Molekülen versetzt, die in ihrer Struktur den Pathogenen ähnlich sind, um damit eine Reaktion der Immunrezeptoren auszulösen. Die Idee dahinter: Wenn das Immunsystem auf die Moleküle reagiert, bekämpft es auch die echten Pathogene effektiver.

Immunsystem im Reagenzglas

Was einleuchtend und logisch klingt, ist ein aufwendiger Prozess. »Die Schwierigkeit bestand darin, aus vielen tausend Molekülen diejenigen herauszufinden, bei denen die Reporter-Zelllinien eine Reaktion zeigen«, sagt Dr. Burger-Kentischer. Deshalb wurden zunächst via Computational Chemistry durch das Fraunhofer Project Center for Drug Delivery and Discovery at Hebrew University einige hundert Moleküle herausgefiltert, die als Kandidaten infrage kommen. Dabei handelt es sich um ein in der Pharmaforschung gängiges Verfahren, mit dem man am Rechner die Eigenschaften und Strukturen von Molekülen oder auch Festkörpern untersucht und simuliert. Im zweiten Schritt wurden die Moleküle, die man am Computer nur virtuell gebaut hatte, im Labor chemisch synthetisiert.

Im dritten Schritt setzten die Forscherinnen und Forscher des Fraunhofer IGB die in einer Lösung befindlichen Substanzen nacheinander auf die speziell hergestellten Zelllinien an. Bei diesem Verfahren, in der Fachsprache als Assay bezeichnet, erkennen die Forscher schließlich an einer Farbreaktion, auf welche Substanzen die Zellen reagieren. Deren Immunrezeptoren aktivieren ein sogenanntes Reporter-Gen, das die Farbreaktion auslöst.

Mit den Molekülen, die bei den In-vitro-Tests eine Reaktion ausgelöst haben, starteten die Versuche in die nächste Phase, dem Ex-vivo-Experiment. Hier wurden die Tests wiederholt, aber diesmal nicht mit den Zelllinien, sondern mit menschlichem Blut und daraus aufgereinigten Immunzellen. Jetzt können die Forschenden sehen, ob und wie die Immunrezeptoren in einer natürlichen (primären) Zelle auch auf die Moleküle (Immunmodulatoren) reagieren.

Die weiteren Parts übernahmen Kooperationspartner, die mit dem Fraunhofer IGB bei InnateFun zusammenarbeiten. Zu den Forschungspartnern gehören das Unternehmen EMC microcollections GmbH in Tübingen, die Hebrew University of Jerusalem in Israel mit dem Fraunhofer Project Center for Drug Delivery and Discovery at Hebrew University, die Katholieke Universiteit Leuven, Belgien, die Universitätsklinik Lille, Frankreich und die Universität Wien. Die Partner übernahmen die Ergebnisse des Fraunhofer IGB und testeten unter anderem im Tiermodell, ob die identifizierten Moleküle eine Auswirkung auf eine erzeugte Pilz-Infektion hatten.

Der Proof-of-Principle ist erreicht

Steffen Rupp sagt: »Inzwischen haben wir den ersten großen Meilenstein erreicht. Wir haben Moleküle gefunden, welche die Immunantwort im menschlichen Blut stark beeinflussen und bei Mäusen eine Pilzinfektion weniger dramatisch ablaufen lassen.«

Wenn diese Art der Therapie nach entsprechenden Entwicklungs- und Genehmigungsverfahren eines Tages auf den Markt kommt, hätten die behandelnden Ärztinnen und Ärzte neben den vorhandenen Therapien eine zusätzliche Waffe im Kampf gegen tückische Infektionen im Krankenhaus.

Die Fraunhofer-Forschenden hoffen, dass der neue Therapieansatz eines Tages nicht nur gegen Pilzinfektionen hilft, sondern auch bei anderen Infektionskrankheiten oder bei Auto-Immunerkrankungen, wie beispielsweise Arthritis oder Schuppenflechte, einsetzbar ist.

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Neues T-Shirt aus alter Jeans

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 01.08.2020

Kleidung aus Baumwolle zu recyceln war bislang technisch nicht möglich. Einem Forscherteam des Fraunhofer-Instituts für Angewandte Polymerforschung IAP ist es jetzt erstmals gemeinsam mit einem schwedischen Unternehmen gelungen, aus recycelter Baumwolle ein Viskose-Filamentgarn herzustellen. Die Textilfaser eignet sich sogar für die Fertigung in Großserie.

Nicht wenige Kleiderschränke quellen über. Dabei werden viele Hosen, Röcke und Oberteile kaum oder gar nicht getragen, so das Ergebnis einer Umfrage von Greenpeace zum Kaufverhalten der Bürger. Selbst nicht beschädigte Kleidung wird aussortiert und landet in der Mülltonne oder Altkleidersammlung. Umweltfreundlich ist das nicht – Unmengen an Ressourcen, Chemikalien und Wasser fallen für die Herstellung von Kleidung an. Zwar werden Altkleider hierzulande wiederverwertet – zu minderwertigen Produkten wie Reinigungstüchern, aber nicht zu neuen Kleidungsstücken. Der Grund: Hosen, Hemden und Co. sind selten sortenrein, sondern bestehen aus Mischgewebe. Die miteinander verwobenen Fasern zu trennen, ist bislang nicht möglich gewesen. »Textilien bestehen selten aus reiner Baumwolle. Eine Jeans etwa enthält immer einen Anteil an Chemiefasern wie Polyester oder Elasthan«, sagt André Lehmann, Wissenschaftler am Fraunhofer IAP in Potsdam. Im Auftrag des schwedischen Unternehmens re:newcell ist es dem Chemiker und seinem Team nun gelungen, Zellstoff aus recycelter Baumwolle zu Viskosefasern aus reiner Cellulose weiterzuverarbeiten.

Neues Viskose-Filamentgarn so gut wie holzbasierte Cellulosefasern

Üblicherweise wird Zellstoff von der Textilindustrie als Ausgangsmaterial verwendet, um daraus künstliche Celluloseregeneratfasern wie Viskose, Modal oder Lyocell herzustellen. Da der Zellstoff nicht schmelzbar ist, muss dieser zu einer Spinnlösung aufgelöst und zu cellulosischen Spinnfasern umgeformt werden. Der Zellstoff wird in der Regel aus Holz gewonnen. »Wir haben von re:newcell jedoch Zellstoffplatten aus recycelter Baumwolle erhalten und sollten prüfen, ob sie sich zu Viskosefasern weiterverarbeiten lassen. Durch Einstellen der richtigen Parameter im Lösungs- als auch Spinnprozess, wie effektive Filtrationsstufen, konnten wir die im Zellstoff enthaltenen Fremdfasern herauslösen«, so der Forscher. Das Ergebnis: Ein Filamentgarn, also eine mehrere Kilometer lange Endlosfaser, die zu 100 Prozent aus Cellulose besteht und qualitativ vergleichbar ist mit holzbasierten Celluloseregeneratfasern. Aus dem Baumwoll-Zellstoff konnten im Spinnverfahren neue Fasern hergestellt werden, die sich für die Massenfertigung im industriell etablierten Viskoseprozess eignen. »Wir konnten den hohen Anspruch von re:newcell an die Reinheit der neuen Faser erfüllen«, sagt Lehmann, der das entstandene Filamentgarn als baumwollbasierte cellulosische Regeneratfaser bezeichnet. Im Vergleich mit marktüblichen Viskosefasern konnte diese überzeugen und wies dieselben Eigenschaften auf.

Das war keine leichte Aufgabe, denn das Viskoseverfahren ist komplex: Zunächst muss der Zellstoff mit Lauge aktiviert und anschließend chemisch derivatisiert werden. Auf diese Weise erhält man eine hochreine alkalische Viskose-Lösung, die mittels Spinndüsen, die mehrere tausend Spinnlöcher mit Durchmessern von 55 µm aufweisen, in ein saures Spinnbad ausgesponnen wird. Aus den jeweils zu tausenden sich bildenden Flüssigkeitsfädchen der polymeren Lösung regeneriert sich die derivatiserte Cellulose und fällt kontinuierlich in Fadenform im Spinnbad aus. Im weiteren laufenden Prozess wird die chemische Derivatisierung beständig rückgängig gemacht und der Faden weitergewaschen, bevor man ihn getrocknet aufspult. Er besteht dann aus reiner Cellulose. Damit ist er umweltfreundlich, denn Cellulose verrottet und trägt nicht zu den Bergen an Mikroplastik bei, die die Weltmeere verschmutzen. Ein großer Vorteil gegenüber erdöl-basierten Polyesterfasern, die noch mit einem Anteil von rund 60 Prozent auf dem Weltmarkt dominieren.

Mehr Nachhaltigkeit in der Mode

»In der Regel wird Baumwoll-Kleidung verbrannt oder sie landet auf der Deponie. Künftig kann sie mehrfach wiederverwertet werden und so zu mehr Nachhaltigkeit in der Mode beitragen«, sagt Lehmann. Darüber hinaus ist es so möglich, die Rohstoffbasis für die Zellstoffgewinnung der Textilindustrie zu erweitern. »Bisher ist die holzbasierte Cellulose der Ausgangsstoff für Viskosefasern. Durch das Optimieren der Trennprozesse und die Intensivierung der Filtration der Fremdfasern im Spinnverfahren können wir langfristig die rezyklisierte Naturfaser-Baumwolle als alternative Zellstoffquelle und ernst zu nehmende Rohstoffbasis etablieren.«

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Hygiene auf hohem Niveau: Mobiler Reinigungsroboter für die Produktion

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 01.07.2020

Produktionsräume und hygienische Bereiche müssen besonders rein sein. Speziell dort, wo Lebensmittel verarbeitet und Medizininstrumente behandelt werden, ist absolute Sauberkeit unerlässlich. Ein mobiles Reinigungsgerät von Fraunhofer-Forscherinnen und Forschern säubert die Anlagen und Produktionsräume bedarfsgerecht und reproduzierbar. Ausgestattet mit einem selbstlernenden System erkennt der autonom fahrende Roboter automatisch den Verschmutzungsgrad und wählt die geeignete Reinigungsprozedur aus.

In der industriellen Fertigung von Lebensmitteln ist eine kompromisslose Hygiene Voraussetzung. Sowohl die Produktionsanlagen als auch die Räume selber müssen regelmäßig gesäubert werden, Biofilme und Beläge dürfen sich keinesfalls bilden. Das Reinigungsergebnis wirkt sich auf die Hygiene aus und beeinflusst die Lebensmittelsicherheit. Bislang wird die anspruchsvolle und qualitätsbestimmende Säuberung der Produktionseinrichtungen größtenteils manuell erledigt. Doch bei aller Sorgfalt ist die Arbeit schwer reproduzierbar, fehlerbehaftet und zeitaufwändig.

Intelligente Reinigungsrobotik für den Innen- und Außenbereich

Ein Forscherteam des Fraunhofer-Instituts für Verfahrenstechnik und Verpackung IVV in Dresden hat daher modulare Reinigungsroboter entwickelt, die zurzeit in zwei Varianten vorliegen: Ein Modell fährt auf einem Förderband durch die Produktionsanlage und reinigt diese von innen, die zweite Variante reinigt Boden, Decken und Wände der Räume sowie die Außenseiten der Produktionsmaschinen. Ein ausfahrbarer Roboterarm mit Zielstrahlreiniger erreicht dabei auch höher gelegene Anlagenbereiche. Mobile Cleaning Device 4.0 (MCD) heißt das mobile, modulare Gerät, welches selbstständig durch die Produktionshalle fährt. In einem gemeinsamen Forschungsprojekt mit dem Fraunhofer IOSB-AST in Ilmenau wird gerade an einem Multisensorik-System für raue Umgebungsbedingungen geforscht, das zukünftig am MCD zum Einsatz kommen soll. Die Besonderheit: Basierend auf der Fluoreszenzmethode scannt und berechnet die installierte Sensorik den Verschmutzungsgrad und passt die Reinigungsparameter wie beispielsweise den Druck und die Menge des Reingungsschaums entsprechend adaptiv an. »Ein Detektor erkennt die fluoreszierenden Schmutzpartikel wie Fette, Öle und Proteine mithilfe von UV-Licht und dosiert den Schaum und das Wasser entsprechend der ermittelten Parameter wie Schichtdicke und Antrocknungsgrad.

Möglich werden soll dies durch ein selbstlernendes KI-System, das die geeigneten Reinigungsparameter auswählt und die Prozessschritte vorgibt«, erläutert Max Hesse, Teamleiter am Dresdner Institutsteil Verarbeitungstechnik, den Vorgang. Bei dem Prozess werden die Daten mit Hilfe einer Simulation in einem virtuellen Zwilling abgebildet. »Die erkannte Verschmutzung wird im virtuellen Zwilling auf das 3D-Modell der Anlage gemappt. In Abhängigkeit des Abstands des Geräts zur Oberfläche kann dann beispielweise der Sprühwasserdruck angepasst und gegebenenfalls reduziert werden – ganz im Sinne der Ressourceneffizienz.«

Ausgefeilte Sensorik

Der Batteriebetriebene Roboter bewegt sich autark, er ist lediglich durch einen Schlauch, aus dem das Reinigungsmittel zugeführt wird, mit der Docking Station verbunden. Die Steuerung erfolgt per WLAN. Ausgeklügelte Sensorik ermöglicht im Zusammenspiel mit der KI die adaptive Reinigung: Ein Radarsensor misst selbst durch Sprühnebel und Dampf hindurch, ein Ultrabreitband-Sensor misst die Position im Raum und ein dritter optischer Fluoreszenzsensor übernimmt die Verschmutzungserkennung und vermittelt einen Eindruck der Geometrie des Prüfobjekts – Experten nennen das visuelle Odometrie. Basierend auf dem erkannten Verschmutzungszustand und den fusionierten Sensordaten werden Prozessparameter abgeleitet – anschließend wird bereits während des Reinigungsprozesses geprüft, ob dieser korrekt durchgeführt wurde. Das Prüfergebnis wird im nächsten Schritt an den virtuellen Zwilling mit dem selbstlernenden System weitergeleitet. Bei jedem Reinigungsvorgang optimiert sich das System quasi selbst und gewährleistet somit einen ressourceneffizienten Reinigungserfolg. »Unsere Tests haben gezeigt, dass man auf diesem Weg bis zu 50 Prozent an Reinigungsmitteln sparen kann, da nur die tatsächlich benötigte Menge an Reinigungsmittel auf die Oberflächen aufgebracht wird«, sagt Hesse. »Beispielsweise kann man das System trainieren, in einem vorgegebenen Zeitraum, z.B. in einer freien Nachschicht im 2-Schichtsystem, möglichst ressourceneffizient zu reinigen. Zusätzlich können erhebliche Effizienzpotenziale erschlossen werden, wenn die bisher für die Reinigung eingesetzten Facharbeiter bereits andere Arbeiten durchführen können, während die MCDs hochparallelisiert Reinigungsprozesse vollenden.« Ein weiterer Pluspunkt: Der komplette Säuberungsprozess wird vollautomatisiert protokolliert und ist durch den hohen Automatisierungsgrad sehr reproduzierbar.

Mobile Cleaning Device ist branchenunabhängig und flexibel einsetzbar

Der Einsatz des Mobile Cleaning Device beschränkt sich nicht auf die Lebensmittelbranche: Der smarte Roboter lässt sich ebenso im Automotive-Umfeld, in der Pharma-, Medizintechnik- und Kosmetikindustrie oder im Agrar-Sektor anwenden. In Krisenzeiten wie der Corona-Pandemie profitieren unterschiedlichste Branchen von dem autonomen Reinigungsroboter. »Gerade bei Personalknappheit kann unser automatisiertes System seine Vorteile ausspielen. In der Lebensmittelproduktion sind etwa zehn Prozent der Mitarbeiter allein für die Reinigung eingeteilt«, sagt der Ingenieur. Hierfür seien Fachkräfte erforderlich, die auch in normalen Zeiten rar sind. Beide Robotervarianten werden konsequent weiterentwickelt, wodurch die Komplexität der zu übernehmenden Reinigungsaufgaben stetig steigt.

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Clever bauen mit mobilem Roboter

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 02.06.2020

Husky A200 heißt die mobile Roboterplattform, mit der erforscht wird, wie künftig mobile Plattformen autonom über Baustellen fahren und Lasten transportieren können. Der rollende Roboter ist eines von vielen Projekten, mit denen das Fraunhofer Italia Innovation Engineering Center die Digitalisierung im Bauwesen vorantreibt und eine Brücke zwischen Robotik und Bauwirtschaft schlagen will. Damit der mobile Roboter eigenständig den richtigen Weg findet, entwickeln die Forscherinnen und Forscher am Institut in Bozen die erforderliche Software-Schnittstelle.

Die steigende Nachfrage nach bezahlbarem Wohnraum, aber auch große und komplexe Bauvorhaben verlangen nach zeit- und kosteneffizienten Lösungen. Um diese zu realisieren und Entscheidungsfindungen in Bauprozessen zu beschleunigen, entwickelt Fraunhofer Italia Innovation Engineering Center, selbstständige Auslandsgesellschaft von Fraunhofer, Software-Systeme und Schnittstellen rund um das Building Information Modeling (BIM). Mit BIM haben alle Beteiligten – vom Planer über den Bauherren bis hin zu den Handwerkern und dem Facility Management – während des gesamten Lebenszyklus eines Bauwerks Zugriff auf ein digitales Gebäudedatenmodell. »Unser Anliegen ist es zum einen, BIM in Südtirol zu etablieren und in die Anwendung zu überführen. Zum anderen wollen wir die digitale Planung auf die Baustelle bringen und eine Brücke zwischen Bauwesen und Robotik schlagen«, sagt Michael Terzer, wissenschaftlicher Mitarbeiter des Forschungsteams Automation and Mechatronics Engineering am Bozner Center. Im Projekt ROSBIM entwickelt der Forscher gemeinsam mit seinen Kolleginnen und Kollegen des Forschungsteams Process Engineering in Construction eine Software-Schnittstelle, die BIM mit dem Robot Operating System ROS verbindet. Diese modulare Open Source-Plattform ist auf einem Mini-PC installiert, der sich auf dem mobilen Roboter befindet. Da das Entwicklungstool plattformunabhängig ist, lassen sich unterschiedlichste Roboter damit ausrüsten. ROS unterstützt verschiedene Programmiersprachen.

Die Baustelle lebt

Die Schnittstelle nutzt das Dateiformat IFC der BIM-Modelle. Über diese werden digitale, objektorientierte Informationen an den Roboter übertragen. »Eine Baustelle lebt, sie verändert sich fortlaufend. Zeitabhängige Daten wie etwa Angaben zu Hindernissen, die der Roboter mithilfe seiner Sensoren nicht erkennen kann, erhält er über die Schnittstelle ROSBIM. Über das Interface wird er beispielsweise informiert, dass ein Kabel- oder Aufzugschacht auf der Baustelle an einem bestimmten Tag geöffnet ist und daher umfahren werden muss. Der Roboter kann seine Hinderniskarte über das Robot Operating System also fortlaufend erweitern«, erläutert Terzer. Sämtliche Daten werden in der BIM-Datenbank gesammelt und ständig aktualisiert. Die digitalen, objektorientierten Informationen betreffen von der Planung über die Bauausführung bis hin zum Betrieb eines Gebäudes oder eines Infrastrukturbaus alle Etappen des Bauprozesses.

»Die Digitalisierung bietet der Bauindustrie ganz neue Möglichkeiten, integrativ arbeiten zu können. BIM ist ein zentrales Element der Digitalisierung im Bausektor. Die Kombination dieser innovativen Arbeitsmethode mit Robotik ist eine von vielen Möglichkeiten, die die Digitalisierung der Bauindustrie bietet. Wir am Fraunhofer Italia IEC haben eine Schnittstelle implementiert, die BIM mit dem kommerziell erhältlichen Forschungs-Roboter verbindet, sodass er die BIM-Daten nutzen kann«, sagt Carmen Marcher, Teamleiterin des Forschungsteams Process Engineering in Construction. Ziel der Forscherteams ist es, bereits digital vorliegende Gebäudedaten auf der Baustelle optimal zu nutzen. In diesem konkreten Fall besteht der Hauptnutzen darin, den Transport von schweren Lasten wie Baumaterial und Werkzeugen mit dem mobilen Roboter in einer sich ständig ändernden Umgebung zu ermöglichen und somit die physische Arbeit auf der Baustelle zu erleichtern.

Assistent bei Logistikprozessen

Die für raue Umgebungen konzipierte mobile Roboterplattform ist mit einer Steuerungselektronik sowie mit Beschleunigungs-, Laser- und Neigungssensoren ausgestattet, die ihr helfen, im unwegsamen Gelände zu navigieren. Derzeit rollt der Roboter noch über das Institutsgelände im Bozner NOI Techpark. Er übernimmt quasi die Rolle eines Assistenten bei Logistikprozessen auf der Baustelle und folgt dem Menschen, indem der Bauarbeiter eine implementierte Follow-me-Funktion aktiviert. Dennoch ist der mobile Roboter in der Lage, autonom zu fahren, wie die Forscherinnen und Forscher in ersten Indoor-Tests demonstrieren konnten. »Der Roboter kann mit Hilfe seiner digitalen Gedächtniskarte eigenständig beispielsweise Lasten von A nach B bringen. Die autonome Fortbewegung in unstrukturierten Umgebungen ist jedoch komplex, hier sind noch weitere Entwicklungsschritte erforderlich«, so Terzer. Dank der Informationen, die die Roboterplattform durch die BIM-Daten erhält, können die Navigationsfähigkeiten verbessert und die sensorische Wahrnehmung des Roboters ergänzt werden. Denkbar ist der Einsatz des mobilen Roboters auch in anderen Anwendungsfeldern – etwa in der Landwirtschaft.

Digitalisierung als Schlüssel zu mehr Effizienz

Digitale Transformation und Automatisierung sind das Kerngebiet von Fraunhofer Italia Innovation Engineering Center in Bozen. Geforscht und entwickelt wird in drei Geschäftsfeldern: der Digitalisierung im Bauwesen, der flexiblen Automatisierung in Industrie, Handwerk und Landwirtschaft und der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle.

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Optimierung von Leiterplatten durch KI

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 04.05.2020

Die elektronische Revolution der Lebens- und Arbeitswelten wäre ohne sie kaum möglich: Leiterplatten bilden die Basis, auf der kleinste Bauteile miteinander interagieren. Da die Anwendungen immer zahlreicher und komplexer werden, nehmen die Anforderungen an Design und Qualitätssicherung zu – so müssen etwa Interferenzen ausgeschlossen und eine elektromagnetische Verträglichkeit gewährleistet werden. Das Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT kann durch modulare KI-Plattformen Leiterplatten optimal designen und überprüfen – und damit den Aufwand um bis zu 20 Prozent reduzieren.

Leiterbahnen werden so eng und geschickt wie möglich für eine Anwendung geplant, ohne dadurch einen Ausfall zu riskieren. Basis dafür ist bisher das Erfahrungswissen der beteiligten Ingenieure, deren Designs in Versuchen getestet werden müssen. Die Ergeb­nisse daraus werden zudem nicht stringent dokumentiert, so dass fehleranfällige Designs auch mehrmals Tests durchlaufen. Dieser aufwändige Prozess führt zu hohen Kosten.

Bisher hoher Aufwand in der Qualitätskontrolle

Die fertig entwickelten Designs stellen danach hohe Anforderungen an die Produktion. Daher wird jede einzelne Leiterplatte überprüft, zumeist über eine Automatische Optische Inspektion (AOI). Dabei wird über eine Bildanalyse verglichen, ob die Platine so wie geplant produziert wurde, und so technische Fehlstellen detek­tiert. Dieses Verfahren erzeugt momentan allerdings eine hohe True-negativ-Rate, d.h., viele funktionierende Platinen werden als fehlerhaft klassifiziert.

Diese müssen dann alle per Hand kontrolliert werden. Dies geschieht sowohl vi­suell, als auch messtechnisch. Die Überprüfung verursacht wiederum hohe Kosten, denn bei einer zu hohen True-negativ-Rate werden fehlerfrei Bauteile aussortiert. Bei einer zu klei­nen Rate sind die Folgekosten durch den Einsatz von Fehlteilen hoch. Eine optimierte True-negativ-Rate durch menschliche Kontrolle ist schwierig, da auch menschliche Schwächen einfließen.

Selbstlernend zum optimalen Auswahlprozess

Wie ein zukünftiger Überprüfungsprozess aussehen kann, zeigt die Entwicklung des Fraunhofer FIT. Eine Kamera macht wie bei einer herkömmlichen AOI Aufnahmen von ge­druckten Leiterplatten. Daraus wird die Entscheidungsqualität von Algorithmen optimiert. Entscheidend ist dabei die Eingabe qualitativ-hochwertiger Trainingsdaten. Dafür füttern zunächst Experten die Module für Ma­chine Learning und Deep Learning mit einer guten Datenauswahl.

»Diese modulare Bauweise ermöglicht, aneinander gekoppelte Algorithmen einzusetzen, die sich selbst verbessern. Durch laufende automatisierte Kontrollen der Bauteile fließen Daten zurück in den Algorithmus und sind Grundlage für einen Selbstlernpro­zess im Modul Künstliche Intelligenz«, so Timo Brune, Projektleiter beim Fraunhofer FIT. »Dieses permanente Feedbacksystem verbessert die Datengrundlage und optimiert die True-negativ-Rate. Dadurch können nach ersten Schätzungen aus der Industrie rund 20 Prozent an Produktionsressourcen eingespart werden.«

Das Training der Module kann der Anwender selbst mit seinen Prozess- und Produktionsdaten übernehmen. Das Unternehmen bleibt so immer im Besitz seiner Daten, die nicht etwa an ex­terne Server geschickt werden müssen. Der »Baukasten« aus Algorith­men kann in be­liebiger Kombination auf spezifische Probleme angewandt werden.

Intelligente Entwicklung neuer Bauteile

Die trainierten Algorithmen lassen sich dann auch bereits beim Design neuer Leiterplatten einsetzen. Die Anordnung von Bauteilen auf der Leiterplatte muss dann nicht mehr im Trial-and-Error-Verfahren kosten- und zeitintensiv erfolgen. Der Algorithmus hilft, aus der Vielzahl möglicher Varianten die mit optimaler Funktionalität vorherzusagen.

Der Ansatz des Fraunhofer FIT, modulare, sich selbst verbessernde Algorithmus-Plattfor­men für Design und Qualitätskontrolle von Leiterplatten einzusetzen, ist auch für viele weitere elektrische Systeme vorteil­haft. Auch dort wer­den Prozesse so optimiert, dass Zeit- und Produktionskosten in sig­nifikanter Weise ein­gespart werden können.

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