Mathepuzzle für bessere Materialausnutzung

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 02.05.2018

Unternehmen, die Stahl verarbeiten, benötigen meist individuell zugeschnittene Stahlstangen, um ihre Produkte herzustellen. Stahlhändler stehen dadurch vor der Herausforderung, die kundenspezifischen Wünsche zu erfüllen und gleichzeitig möglichst wenig Schrott zu produzieren. Das heißt, sie müssen den Lagerbestand möglichst materialeffizient aufteilen. Forschende des Fraunhofer-Instituts für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI haben eine Software entwickelt, die dieses Problem adressiert, den anfallenden Schrott minimiert und so die Materialausnutzung optimiert.

Stahl ist ein vielseitigster Werkstoff und wird für die Herstellung unzähliger Produkte eingesetzt – vom Küchenmesser über Stahlbeton bis hin zur Flugzeugturbine und zum Ozeanriesen. Jahr für Jahr werden weit über eine Milliarde Tonnen des metallischen Werkstoffs produziert und verarbeitet. Von der Herstellung bis zum fertigen Produkt ist es jedoch eine lange Reise, bei der jährlich mehrere 100 Millionen Tonnen Schrott anfallen. So schneiden zum Beispiel Stahlhändler ihre standardisierten Stahlstangen genau auf die kundenspezifischen Längen zu – ein Vorgang, bei dem eine Menge Schrott entsteht. Die Herausforderung ist es daher, die Schnitte so zu setzen, dass aus dem Lagerbestand möglichst viele verwendbare Stangen geschnitten werden können. Frühere Lösungen für diese Herausforderung waren oft wenig befriedigend. Doch Experten des Fraunhofer SCAI in Sankt Augustin haben mit einer selbst entwickelten Software, dem »AutoBarSizer«, eine Lösung vorgelegt, die den anfallenden Schrott deutlich reduziert, eine sehr gute Materialausnutzung erbringt und dadurch die Kosten für den Stahlhändler merklich senkt.

Merkliche Effizienzsteigerung

»Unsere Software errechnet Schnittpläne, die auf den Stangen im Lager des Händlers beruhen und sowohl neue Stangen mit Standardlänge als auch die unterschiedlich langen Restbestände miteinbeziehen«, erklärt Thomas Weyd vom Fraunhofer SCAI. »In einem Pilotprojekt konnten wir so die Materialausnutzung um sieben Prozentpunkte erhöhen und den Restlagerbestand um 25 Prozent reduzieren.« Bei den großen Mengen an Stahl, die umgesetzt werden, rechnet sich diese Effizienzsteigerung schnell. Ein Beispiel: Bei einem Stahlpreis von 500 Euro pro Tonne und einem Verarbeitungsvolumen von 50 Tonnen am Tag kann der Stahlhändler bei einer Verbesserung um nur einen Prozentpunkt bereits 5000 Euro im Monat einsparen.

Die Software lässt sich genau an die jeweiligen Gegebenheiten anpassen. Dabei lassen sich nicht nur Parameter wie die Maschineneigenschaften einstellen. Auch ab wann ein Schnittrest weiterverwendet oder verschrottet werden soll, lässt sich festlegen. Darüber hinaus kann »AutoBarSizer« bei der Berechnung des optimalen Schnittplans auf die Daten des Lagers und des Restebestands zugreifen. Basierend auf diesen Faktoren kann der Verantwortliche mit dem Programm verschiedene Schnittpläne mit unterschiedlichen Schwerpunkten erstellen. Beispielsweise einen Schnittplan, bei dem möglichst wenig Schrott anfällt und einen, bei dem möglichst viele Restbestände aufgebraucht werden. Der Händler kann so wahlweise materialsparend arbeiten, das Restelager optimieren oder eine Kombination aus den verschiedenen Varianten wählen.

Algorithmisch optimierter Schnittplan

Basierend auf dem Materialbestand berechnet der Algorithmus des Fraunhofer SCAI sehr gute und häufig beweisbar optimale Ergebnisse. »Das mathematische Grundproblem ist bereits gut erforscht«, sagt Weyd vom Fraunhofer SCAI. »Die Herausforderung, die wir mit »AutoBarSizer« gelöst haben, lag in den alltäglichen Nebenbedingungen. Vor allem Gehrungsschnitte sind eine echte Herausforderung: Bei einem geraden Schnitt ist das Ganze in erster Linie eine Frage der Anordnung. Beim Gehrungsschnitt sind einige zusätzliche Parameter zu beachten.« So müssen zum Beispiel Abstände bei inkompatiblen Gehrungswinkeln mit einberechnet werden. Zusätzlich gibt es die Möglichkeit, die Stange zu drehen, die Winkel zu tauschen oder zu spiegeln. Die Software des Fraunhofer SCAI bildet diese Faktoren nicht nur mathematisch ab, sondern schlägt auch effiziente Lösungen vor, die Material, Kosten und Zeit sparen.

Mit »AutoBarSizer« haben die Experten des Fraunhofer SCAI verschiedene Fragestellungen gelöst, die bei der Planung in Walzwerken und bei Stahlhändlern, aber ebenso in der holzverarbeitenden Industrie sowie bei Herstellern und Verarbeitern von Leisten aller Art auftreten.

Externer Link: www.fraunhofer.de

Die digitale Penicillin-Produktion

Presseaussendung der TU Wien vom 26.03.2018

TU Wien und Sandoz GmbH gelang es, das komplexe Wachstumsverhalten der Organismen in der Penicillin-Produktion am Computer in Echtzeit zu simulieren. Dadurch lässt sich der Herstellungsprozess nun viel besser kontrollieren.

Seit Jahrtausenden macht man sich Mikroorganismen zu Nutze, um chemische Reaktionen ablaufen zu lassen – etwa beim Bierbrauen. Biochemische Verfahren sind allerdings recht kompliziert. Viele Reaktionen laufen gleichzeitig ab und beeinflussen einander, zahlreiche Parameter spielen eine Rolle, nicht alle von ihnen kann man direkt messen.

An der TU Wien arbeitet man daran, solche Prozesse trotz aller Schwierigkeiten im Detail zu untersuchen. In Kooperation mit dem Pharma-Hersteller Sandoz hat man nun einen Penicillin-Herstellungsprozess analysiert und am Computer umfassend nachgebildet. So gelingt es, auch Parameter zu ermitteln, die gar nicht direkt gemessen werden können. Die Erkenntnisse daraus werden von Sandoz nun genutzt, um permanent einen vollständigen Überblick über die Abläufe im Bioreaktor zu bewahren und für optimale Qualität zu sorgen.

Fundiertes Wissen statt Black Box

Manche chemische Reaktionen sind ganz einfach zu durchschauen: Wenn man Wasserstoff mit Sauerstoff verbrennt, entsteht Wasser – auf eindeutig vorhersagbare Weise, in exakt vorherberechenbarer Menge. Doch wie berechnet man, mit welcher Geschwindigkeit ein Pilz unter den sich ständig ändernden Bedingungen im Bioreaktor wächst und produziert?

„Lange Zeit betrachtete man solche Prozesse als Black Box, die man nicht wirklich verstehen kann, die man nur mit viel Erfahrung gut zu nutzen lernt“, sagt Prof. Christoph Herwig, der am Institut für Verfahrenstechnik, Umwelttechnik und technische Biowissenschaften der TU Wien die Forschungsgruppe für Bioprozess-Technologie leitet. „Unser Ansatz ist ein anderer: Wir wollen die chemischen Abläufe in einem Bioreaktor im Detail analysieren und die Gleichungen aufstellen, die diese Abläufe beschreiben.“ So entsteht ein mathematisches Modell, das die Abläufe im Bioreaktor genau abbildet.

„Viele Parameter, die für den Ablauf des Prozesses wichtig sind, kann man gar nicht direkt messen, etwa die Wachstumsrate der Mikroorganismen“, erklärt Julian Kager, der im Rahmen seiner Dissertation mit der Sandoz GmbH zusammenarbeitet. „Genau deshalb ist ein umfassendes mathematisches Modell so nützlich: Wir verwenden die Daten, die beim Herstellprozess in Echtzeit zugänglich sind – etwa die Konzentrationen verschiedener Substanzen im Bioreaktor, und nutzen unser Modell, um am Computer auszurechnen, in welchem Zustand sich der Prozess aktuell aller Wahrscheinlichkeit nach befindet.“ Die Parameter, die man nicht messen kann, lassen sich somit berechnen.

Das Rechenmodell kann dazu verwendet werden die Nährstoffversorgung der kultivierten Zellen während des laufenden Prozesses optimal einzustellen.

So kompliziert und vielschichtig wie der Bioprozess selbst ist auch das Gleichungssystem, das ihn mathematisch beschreibt. „Das Gleichungssystem beschreibt ein nichtlineares dynamisches System. Winzige Variationen der Anfangsbedingungen können große Auswirkungen haben“, erklärt Kager. „Daher kann man auch nicht einfach per Hand eine Lösung ausrechnen, man muss relativ aufwändige Computersimulationen durchführen, um das System zu beschreiben.“

Die Rechenmodelle und die Algorithmen, die an der TU Wien entwickelt wurden, wendet die Sandoz GmbH nun für ihren Penicillin-Herstellungsprozess an. „Wir freuen uns sehr, dass unsere Grundlagenforschung so rasch den Weg in die industrielle Anwendung gefunden hat, und dass unser Ansatz des biochemischen Modellierens nun dabei hilft, eine automatisierte Regelung des pharmazeutischen Produktionsprozesses zu ermöglichen“, sagt Julian Kager. (Florian Aigner)

Originalpublikation:
J. Kager, C. Herwig, I. Stelzer, Chemical Engineering Science 177, 234 (2018).

Externer Link: www.tuwien.ac.at

Roboter kooperieren im Holzbau

Medienmitteilung der ETH Zürich vom 22.03.2018

Forschende der ETH Zürich überführen ein neues digitales Holzbauverfahren erstmals von der Forschung in die Praxis. Die von Robotern vorfabrizierten, tragenden Holzmodule kommen in den oberen zwei Geschossen des Bauprojektes DFAB HOUSE zum Einsatz.

Die Digitalisierung hat im Holzbau Einzug gehalten: Ganze Bauelemente werden bereits heute mit computergestützten Anlagen gefertigt. Dabei wird das Rohmaterial zwar von Maschinen zugeschnitten, danach jedoch meist manuell zu einem ebenen Rahmen verbaut. Dieser Fertigungsprozess schränkte die geometrische Gestaltungsfreiheit bis anhin stark ein.

Im Rahmen des Nationalen Forschungsschwerpunktes (NFS) Digitale Fabrikation haben Forschende der Professur für Architektur und Digitale Fabrikation der ETH Zürich nun ein neues, digitales Holzbauverfahren entwickelt. Es erweitert die Möglichkeiten der traditionellen Holzrahmenbauweise, indem es erlaubt, geometrisch komplexe Holzmodule effizient zu realisieren. Spatial Timber Assemblies wurde in enger Zusammenarbeit mit der Erne AG Holzbau entwickelt und wird im DFAB HOUSE auf dem Forschungs- und Innovationsgebäude NEST der Empa und Eawag in Dübendorf erstmals eingesetzt. Gleichzeitig handelt es sich um das erste Mal, dass ein grossmasstäbliches Architekturprojekt mit den Baurobotern des neuen Robotic Fabrication Laboratorys an der ETH Zürich umgesetzt wird.

Mit robotischer Präzision

In einem ersten Schritt nimmt ein Roboter einen Holzbalken auf und führt ihn einer Säge für den Zuschnitt zu. Nach einem automatisierten Werkzeugwechsel bohrt ein zweiter Roboter die erforderlichen Löcher für die Anschlüsse zu den verbindenden Balken vor. Abschliessend kooperieren die beiden Roboter und ordnen die Balken gemäss Computerentwurf präzise im Raum an. Damit es beim Positionieren der einzelnen Holzbalken nicht zu Kollisionen kommt, haben die Forschenden einen Algorithmus entwickelt, der den Bewegungspfad für die Roboter anhand des Baufortschritts fortlaufend neu berechnet. Handwerker verschrauben die Balken anschliessend manuell.

Nachhaltiger und individueller bauen

Im Gegensatz zur traditionellen Holzrahmenbauweise kann bei Spatial Timber Assemblies auf Verstärkungsplatten zur Aussteifung verzichtet werden, denn die erforderliche Steifigkeit und Tragfähigkeit resultiert aus der geometrischen Anordnung. Das spart nicht nur Material, sondern eröffnet auch gestalterisch neue Möglichkeiten. Insgesamt sechs räumliche, geometrisch individuelle Holzmodule werden auf diese Weise erstmals vorfabriziert. Lastwagen bringen sie dann auf die Baustelle des DFAB HOUSE auf dem NEST in Dübendorf, wo sie zu einer doppelstöckigen Wohneinheit mit einer Fläche von mehr als 100 m² zusammengefügt werden. Die komplexe Geometrie des Holzbaus wird dereinst hinter einer lichtdurchlässigen Membranfassade sichtbar bleiben.

Integrierte digitale Bauweise

Die Informationen darüber wie die Holzbalken zugeschnitten und angeordnet werden müssen, beziehen die Roboter aus einem computergestützten Gestaltungsmodell. Dieses wurde eigens ihm Rahmen des Projektes entwickelt und hat auf Basis verschiedener Eingabeparameter eine Geometrie aus insgesamt 487 Holzbalken generiert.

Dass bei Spatial Timber Assemblies nicht nur digital fabriziert, sondern auch entworfen und geplant wird, ist für Matthias Kohler, Professor für Architektur und Digitale Fabrikation an der ETH Zürich und Projektinitiant des DFAB HOUSE, ein entscheidender Vorteil: «Verändert sich etwas im Gesamtprojekt, kann das Computermodell laufend an die neuen Anforderungen angepasst werden. Diese integrierte digitale Bauweise überwindet die Distanz zwischen Entwurf, Planung und Ausführung.»

Erfolgsrezept Wissensaustausch

Bereits beim robotergebauten Holzdach des Arch_Tech_Lab auf dem Campus Hönggerberg arbeitete die ETH Zürich erfolgreich mit Erne AG Holzbau zusammen. Im Rahmen von Spatial Timber Assemblies fliesst nun erneut Holzbauwissen des Unternehmens in die ETH Forschung mit ein.

Kohler ist vom Synergieeffekt dieser Zusammenarbeit überzeugt: «Die digitale Fabrikation ist auf das enorme Wissen, das im Handwerk steckt, angewiesen. Umgekehrt kann die Digitalisierung das Handwerk aufwerten und neue Möglichkeiten eröffnen». Dass die wissenschaftlichen Disziplinen Hand in Hand mit der Industrie arbeiten, sei ausserdem ausschlaggebend dafür, dass Technologien nach so kurzer Zeit bereits in die architektonische Anwendung überführt werden können, so Kohler.

Externer Link: www.ethz.ch

3-D-Fotografie mit Standardkameras: Start-up K-Lens GmbH entwickelt Spezialobjektiv für Foto und Film

Pressemitteilung der Universität des Saarlandes vom 08.03.2018

Bisher mussten Fotografen und Filmemacher Spezialequipment anschaffen, wenn sie den Schärfebereich noch nach der Aufnahme verändern oder ein Motiv dreidimensional wiedergeben wollten. Das Start-up K-Lens hat nun ein Spezialobjektiv entwickelt, das jede Standardkamera in eine 3-D-Kamera verwandeln kann. Was als Forschungsprojekt des Max-Planck-Instituts für Informatik und der Universität des Saarlands begann, und mit Hilfe des IT-Inkubators weiterentwickelt wurde, soll ab 2019 als kommerzielles Produkt verfügbar sein.

Bisher war das Erfassen von Tiefeninformationen nur bei Aufnahmen möglich, die mit Kamera-Arrays oder speziellen Lichtfeld-kameras gemacht wurden. Diese nehmen zusätzlich zu den zwei Bilddimensionen auch die Richtung der einfallenden Lichtstrahlen auf. Die Vorteile, wie erweiterter Tiefenschärfebereich, Anpassung von Schärfe und Unschärfe in der Nachbearbeitung, tiefenbasiertes Freistellen und 3-D-Bilder bezahlten die Fotografen und Filmemacher jedoch mit einem hohen Anschaffungspreis und einer umständlichen Arbeitsweise. Das vom Saarbrücker Start-up K-Lens entwickelte gleichnamige Spezialobjektiv, das auf einem Forschungsprojekt des Max-Planck-Instituts für Informatik und der Universität des Saarlandes basiert, ermöglicht nun jedem Fotografen, mit seiner bisherigen Ausrüstung die Vorteile der 3-D-Technik zu nutzen. „Der Vorteil unseres Objektivs ist, dass es mit den heutigen Technikstandards kompatibel ist und daher mit jeder Kamera verwendet werden kann“, erklärt Matthias Schmitz, Gründer und Geschäftsführer. Auf dem Kameramarkt gibt es bisher kein Objektiv, das mit den Möglichkeiten der K-Lens mithalten kann. Es biete nicht nur vollständige Kontrolle von Schärfe und Unschärfe, tiefenbasiertes Freistellen, Perspektivwechsel und 3-D-Aufnahmen, sondern auch vollständigen Zugang zu den Tiefenebenen der Aufnahme.

„Kein Foto muss mehr wegen Fokussierungsfehlern in den digitalen Papierkorb wandern, ein häufiges Problem, beispielsweise in der Makrofotografie. Motiv-Reihen, wie in der Produktfotografie, können schneller abfotografiert und Bildobjekte schneller freigestellt werden“, erläutert Klaus Illgner. Der promovierte Ingenieur und enthusiastische Hobby-Fotograf ist bei K-Lens für die technische Entwicklung zuständig. Neue Effekte, wie beispielsweise Schärfe und Unschärfe in der gleichen Bildebene, ließen sich ebenfalls mit der K-Lens realisieren. Die dazu notwendige Nachbearbeitungssoftware liefert das Start-up-Unternehmen mit.

Das Produkt soll eine Länge unter 20 cm und ein Gewicht von maximal 800 g haben und entspricht damit gängigen aus der Hand nutzbaren Zoomobjektiven. Kernstück ist der sogenannte „Image Multiplier“, ein Spiegelsystem, das kaleidoskopartig verschiedene Perspektiven auf das gleiche Motiv oder die gleiche Szene erzeugt, die dann simultan auf den Kamerasensor projiziert werden. Eine von K-Lens entwickelte Software generiert daraus dann das Lichtfeldbild.

Die weltweite Patentierung zum Schutz dieses Verfahrens läuft bereits. Nach erfolgter Anerkennung in den USA erwarten Matthias Schmitz und seine vier Kollegen das Patent für die weiteren Märkte noch in diesem Jahr. Nach zwei Jahren Entwicklungsarbeit im IT-Inkubator, einer Einrichtung der Universität des Saarlandes und Max Planck Innovation auf dem Saarland Informatics Campus wird das fünfköpfige Team seit Oktober 2017 durch die saarländische Wagnisfinanzierungsgesellschaft (SWG) finanziert. Doris Woll, Geschäftsführerin der SWG, freut es, dass mit der Beteiligung ein innovatives Unternehmen im Saarland entstanden ist und die Markteinführung der K-Lens-Technologie an dem Ort gefördert wird, an dem sie auch maßgeblich entwickelt wurde. „Perspektivisch werden hier neue, anspruchsvolle und attraktive Arbeitsplätze in einem innovativ-technologischen Umfeld entstehen“, so Doris Woll. „Dies ist das Ziel bei allen Investments, die von der SWG begleitet werden.“ Gleichzeitig arbeitet K-Lens in einem Forschungsprojekt mit, über das eine kommerzielle Lichtfeldkamera für die professionelle Filmindustrie realisiert werden soll. Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt hat ein Projektvolumen von 2,7 Millionen Euro. „Langfristig empfänden wir eine strategische Kooperation mit einem der Marktführer wie Sony, Nikon oder Canon als interessant, um von deren Produktions-Know-How und internationalem Vertriebs- und Servicemodel zu lernen“, erklärt Matthias Schmitz. Das erste rein fotografisch ausgelegte K-Lens-Spezialobjektiv wollen die Gründer noch in diesem Jahr als Prototyp präsentieren.

Der Volljurist und Diplombetriebswirt Mathias Schmitz blickt auf 15 Jahre Berufserfahrung hauptsächlich in der Unternehmensberatung bei PricewaterhouseCoopers zurück und ist bei K-Lens für die Geschäftsfeldentwicklung zuständig. Für die technische Entwicklung ist Dr. Klaus Illgner verantwortlich. Der promovierte Ingenieur verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Bild- und Videotechnik, unter anderem durch Stationen bei Texas Instruments und Siemens sowie in der audiovisuellen Medientechnikentwicklung bei der IRT GmbH.

Externer Link: www.uni-saarland.de

QUAR – Künstliche Intelligenz für die Industrie 4.0

Pressemeldung der Universität Passau vom 21.02.2018

Motorblöcke werden bereits weitgehend vollautomatisiert produziert. Das Institut FORWISS an der Universität Passau entwickelt ein intelligentes System, um die Überwachung eines Teils dieser Prozesse ebenfalls zu automatisieren: Mit Hilfe von maschinellem Lernen soll das System genaue Vorhersagen über den Verschleißzustand von Bearbeitungsmaschinen treffen können.

Die Fertigung von Motorblöcken aus Aluminium funktioniert ohne menschliche Handgriffe: Nach dem Guss entkernen und bearbeiten Roboter die Gussteile vollautomatisiert. Mehrere Bearbeitungsstationen gehören zu einer Anlage, die jeweils auf Teilaufgaben spezialisiert sind.

Bei der Vorentkernung beispielsweise schlagen zwei Presslufthämmer gleichzeitig auf ein Bauteil ein, um den Sand der innen liegenden Sandkerne zu lockern. „Diese Hämmer arbeiten stets an ihrer eigenen Belastungsgrenze und der des Bauteils“, erklärt Dr. Erich Fuchs, Geschäftsführer des Instituts für Softwaresysteme in technischen Anwendungen der Informatik (FORWISS Passau). Und die Arbeit muss exakt erfolgen. „Wenn die Hämmer nur fünf Millimeter daneben einschlagen, beschädigt das womöglich den Motorblock.“

Hinzu kommt ein weiteres Risiko: Sollte eine der in der Prozessreihe liegenden Maschinen ausfallen, steht die gesamte Anlage mit all ihren 13 Stationen still, in der mehrere Motorblöcke gleichzeitig bearbeitet werden. Es kommt also zu kostenintensiven Ausfällen.

Intelligentes System wird auf bestimmte Signale trainiert

Hier setzt das Projekt „Vorausschauende Instandhaltung und Qualitätssicherung in der Rohteilbearbeitung – QUAR“ an: Die Forscherinnen und Forscher wollen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz ein voll automatisiertes Überwachungssystem entwickeln. Das System soll durch Methoden des maschinellen Lernens darauf trainiert werden, genaue Vorhersagen zu treffen, wann womöglich beispielsweise die Hämmer nicht mehr korrekt arbeiten oder ausfallen könnten.

Dazu identifizieren die Forscherinnen und Forscher Signale, die auf solche Ausfälle hindeuten könnten. Mechanische Veränderungen bei den Presslufthämmern geschehen schleichend und sind schwer zu beobachten. Sie führen aber auch zu Abweichungen in den Prozessen. Die Forscherinnen und Forscher versuchen, diese mit Hilfe von Vibrationssensoren oder über die Stromaufnahme oder weitere Sensoren messbar zu machen.

Das Team trägt also alle verfügbaren Informationen zusammen und füttert das intelligente System damit. So sollen in der Rohteilbearbeitung zukünftig ungeplante Stillstandszeiten vermieden werden. Das System soll optimale Zeitpunkte ermitteln, zu denen kritische Komponenten ausgewechselt werden müssen. Das Projekt QUAR trägt mit diesem intelligenten Überwachungs- und Instandhaltungssystem einen Baustein zur Digitalisierung des gesamten Produktionsprozesses bei.

Beteiligte und Förderung

Prof. Dr. Tomas Sauer, Inhaber des Lehrstuhls für Mathematik mit Schwerpunkt Digitale Bildverarbeitung, leitet das Projekt zusammen mit FORWISS-Geschäftsführer Dr. Erich Fuchs. Das Institut bearbeitet den theoretischen Teil, also etwa die Auswahl und Umsetzung geeigneter Lernverfahren und deren mathematische Modellierung. Projektpartner aus der Industrie ist die Firma R. Scheuchl GmbH mit Sitz in Ortenburg, die als Hersteller von Spezialmaschinen für den kompletten Aufbau und den Testbetrieb der Anlage zur Rohteilverarbeitung zuständig ist. Das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft und Medien, Energie und Technologie fördert das Vorhaben mit Mitteln aus dem Forschungs- und Entwicklungs-Programm „Informations- und Kommunikationstechnik“ des Freistaates Bayern. (Katrina Jordan)

Externer Link: www.uni-passau.de